文章目录

• 1、什么是测试框架
• 2、pytest测试框架
  • 2.1、安装pytest
  • 2.2、编写测试用例
  • 2.3、执行测试用例
  • 2.4、看懂执行结果
  • 2.5、用例发现规则
• 3、pytest高级用法
  • 3.1、配置
  • 3.2、标记mark
    • 3.2.1、用户自定义标记
    • 3.2.2、框架内置标记
• 练习

1、什么是测试框架

测试框架：抽象出来一个工具集合，提供大量组件或功能：

• 用例发现：自动化的从各目录、各文件种收集测试用例
• 用例管理：根据需求对用例进行筛选、忽略、跳过等操作
• 环境管理：在用例执行前后，自动完成某些擦着，构造合适的执行条件
• 用例执行：执行用例种的测试步
• 断言：执行用例时，判定执行结果是否符合预期

大部分的变成语言都有对应测试框架：

• Java：JUnit、TestNG
• php：phpunit
• Python：unittest、pytest

unittest：

• python内置、无需安装
• 浓郁Java风格
• 无法升级、扩展

pytest：

• 手动安装、自由切换版本
• 浓郁Python风格
• 有丰富第三方生态进行扩展
• 完全兼容unittest

2、pytest测试框架

2.1、安装pytest

pip install pytest # 安装pytest
pip install pytest -U # 安装、升级pytest 到最新版
pip install pytest==7.0 # 安装pytest 7.0版本

• pip install 安装第三方库的命令
• pytest 第三方库的名字
• -U 升级，保持最新版
• ==7.0 指定版本号

pip show pytest # 查看pyetst信息
pytest # 启动测试框架

2.2、编写测试用例

步骤如下：

1. 创建： test_ 开头的py文件
2. 创建： test_ 开头的函数
3. 创建：assert 断言

# test_abc.py
def test_ok():
assert 1 == 1 # 测试通过
def test_fail():
assert 1 == 2 # 测试失败

2.3、执行测试用例

1. 命令行

pytest

2. 代码

import pytest
pytest.main() # 启动测试框架

2.4、看懂执行结果

1. 执行环境

platform win32 – Python 3.12.2, pytest-8.4.1, pluggy-1.6.0 –
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\tools\Pycharm\Project\api_framework

2. 用例收集情况

collected 4 items

3. 用例执行过程

test_tianqiu.py …F.
[100%]

缩写	单词	含义
.	passed	通过
F	failed	失败（用例执行时报错）
E	error	出错（fixture执行时报错）
s	skipped	跳过
X	xpassed	预期外的通过（不符合预期）
x	xfailed	预期内的失败（符合预期）

4. 用例失败原因

========================================== FAILURES=================================================
__________________________________________ test_skipif_failed_________________________________________________
def test_skipif_failed():
‘> assert 1 == 2
‘E assert 1 == 2
test_tianqiu.py:28: AssertionError

5. 测试框架总结信息

======================================= short test summary info===========================================
FAILED test_tianqiu.py::test_skipif_failed - assert 1 == 2
======================================= 1 failed, 9 passed in 0.09s=========================================

2.5、用例发现规则

pytest识别、加载测试用例过程称之为用例发现，规则：

1. 遍历所有的目录 （venv除外）
2. 遍历所有 test_ 开头 或者 _test 结尾的python文件
3. 遍历所有 Test 开头的类
   • 类不能拥有 init 方法
4. 收集 test_ 开头的函数或者方法，作为测试用例

重点：pytest，只有函数和方法，才被视为测试用例，目录、文件、类，作为用例的容器

3、pytest高级用法

3.1、配置

pytest 有2种配置方式：

• 命令行参数
• ini配置文件

查看所有的配置项

pytest -h
usage: pytest [options] [file_or_dir] [file_or_dir] […]

可以分成三大部分

1. 参数
2. 配置项
3. 环境变量

常用的命令行参数:

• -v ：增加详细程度
• -q ：减少详细程度
• -s ：不进行内容捕获，才能正常的输入输出
• -x ：快速退出（冒烟测试）

常用的ini配置项：

1. 在根目录种创建 pytest.ini 文件
2. 创建 pytest 选择器
3. 按行，添加配置项

在pytest.ini文件：

[pytest]
# 添加命令行参数
addopts = -s -x

配置是用来改变pytest

约定大于配置 对于成熟的工具来说，默认配置往往是比较好的配置，可以适用于大部分场景
如非必要，请勿更改

3.2、标记mark

mark主要用途是让用例和用例之间变得不同，实现用例的筛选

3.2.1、用户自定义标记

1. 注册

[pytest]

markers =
    api
    ui
    ut
    e2e

2. 标记

import pytest
@pytest.mark.ut
def test_ok():
    assert 1 == 1 # 测试通过
@pytest.mark.e2e
def test_fail():
    assert 1 == 2 # 测试失败
@pytest.mark.api
def test_baili():
    pass
@pytest.mark.ui
def test_beifan():
    pass

3. 筛选

pytest -m api # 只执行拥有api标记的用例

标记支持逻辑运算

pytest -m “ut or api” #只执行拥有ut 或者 拥有api标记的用例
pytest -m “ui and api” #只执行拥有ut 并且 拥有api标记的用例

3.2.2、框架内置标记

1. 不需要注册，直接使用
2. 不仅用于筛选，还有特殊效果
3. 不同的标记，拥有不同的效果
   • skip：无条件跳过
   • skipif：有条件跳过
   • xfail：预期失败
   • parametrize：参数化： 框架为用例传递参数
   • usefixture：使用fixture（下一章）

import pytest

@pytest.mark.skip
def test_skip():
    assert 1 == 2 # 失败

@pytest.mark.skipif(1 == 1,reason='跳过说明') # 跳过
def test_skipif_true():
    assert 1 == 2 # 失败

@pytest.mark.skipif(1 == 2,reason='不跳过') # 不会跳过
def test_skipif_failed(): # 预期通过
    assert 1 == 2 # 失败

@pytest.mark.xfail #预期失败
def test_xfail_failed():
    assert 1 == 2 # 结果失败

@pytest.mark.xfail #预期失败
def test_xfail_true():
    assert 1 == 1 # 结果成功

参数化测试：通过数据修改参数，从而改变测试用例
数据驱动测试 = 参数化测试 + 数据文件
参数化之前：

def add(a, b):
    return a + b


def test_add_1_1():
    a = 1
    b = 1
    assert 2 == add(a, b)


def test_add_2_2():
    a = 2
    b = 2
    assert 4 == add(a, b)


def test_add_2_3():
    a = 2
    b = 3
    assert 5 == add(a, b)


def test_add_3_3():
    a = 3
    b = 3
    assert 6 == add(a, b)

参数化之后：

import pytest


def add(a,b):
    return a+b

@pytest.mark.parametrize(
    "a,b,c", # 1.列出参数
    [ # 2.准备参数的值
        [1,1,2],
        [2,2,4],
        [2,3,5],
        [3,3,6] # 根据需求修改数据
    ]
)
def test_addmeth(a,b,c):
    assert c == add(a,b)

练习

• 创建4个用例，通过pytest执行，得到4个结果
• 创建4个用例，通过pytest执行，得到2个结果
• 创建4个用例，通过pytest执行，得到10个结果