不管是UI自动化测试用例还是API的自动化测试用例,在编写的使用都需要注意每个测试用例执行的独立性,也就是说编写的每个测试用例都是互相不依赖的,这样就不会因为A执行失败了导致B也执行失败,具体参考API测试用例编写规范的文章。当编写的测试用例很多的时候,就需要考虑它的执行效率。在Pytest测试框架中提供了pytest-xdist可以并发执行测试用例,来提升测试用例的执行速度。通常的情况下,测试用例的执行都是依据一定的规则来按顺序进行执行,这样的结果是每次执行的时候有的资源就只能被一个测试用例占用,而达不到测试用例执行的时候资源的共享,插件pytest-xdist插件可以很好的解决这个问题,一方面资源达到共享,基于第一点的考虑,也就达到了第二点的提升了测试执行的效率。
在这里就以具体的案例为主,被测试代码源码为:
#!/usr/bin/python3
#coding:utf-8
import pytest
import time as t
def add(a,b):
try:
return a+b
except Exception as e:
return e.args[0]
@pytest.mark.parametrize('a,b,result',[
(1,1,2),
(1.0,1.0,2.0),
(1, 1.0, 2.0),
(1,0,1),
('','',''),
('hi ','wuya','hi wuya'),
(0, '', "unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'"),
(1,'hi',"unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'"),
(1.0,'wuya',"unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'"),
])
def test_add(a,b,result):
t.sleep(1)
assert add(a,b)==result
执行命令:
pytest -v test_time.py
执行后,输出的结果信息显示执行时间为9秒多,如下图所示:
下面结合插件pytest-xdist来执行,执行的时候指定一定运行的处理器进程数,可以在小于9秒的时间内执行完如上的测试代码,执行命令为:
pytest -v -n 4 test_time.py
执行后,执行的结果信息如下图所示:
依据如上的信息可以看到,它的执行速度为4秒多,大大的提升了测试执行的效率。
当然在使用pytest-xdist插件的时候,需要具体的指定运行处理器进程数,也可以使用-n auto来指定执行CPU的数目,具体执行命令为:
pytest -v -n auto test_time.py
执行后,它的结果信息为:
在实际的案例中,一般不建议指定太多的处理器进程数,并不一定说指定太多的处理器进程数它的效率就高,太高因为也是占用一定的资源内耗,反而导致执行的效率降低,如刚才的案例,指定为50,执行耗时反而大于9秒,见如下结果信息:
pytest-xdist插件也可以很完美的和pytest-html整合起来来生成基于HTML的测试报告,如案例中的,期望执行后自动生成测试报告,执行的命令为:
pytest -v -n 4 --html=report.html test_time.py
执行后,会在当前的目录下生成report.html的测试报告,如下图所示:
中国加油,武汉加油~~