tep教程会随着版本更新或经验积累，持续维护在电子书中，最新的最全的内容请锁定这篇文章【最新】tep完整教程帮你突破pytest：
预览项目：https://github.com/dongfanger/tep-template.git
2， 写一个函数，实现随机一个数组，长度和元素不固定，输出任意两个元素相加结果为N的方法
测试平台，有人说它鸡肋，有人说它有用，有人说它轮子，众说纷纭，不如从自身出发，考虑是否要做测试平台：
您是否听说过 行为驱动开发(behavior-driven development)（BDD），并好奇这是个什么东西？也许你发现了团队成员在谈论“嫩瓜”（LCTT 译注：“ 嫩瓜(gherkin)” 是一种简单的英语文本语言，工具 cucumber 通过解释它来执行测试脚本，见下文），而你却不知所云。或许你是一个 Python 人(Pythonista)，正在寻找更好的方法来测试你的代码。 无论在什么情况下，了解 BDD 都可以帮助您和您的团队实现更好的协作和测试自动化，而 Python 的 behave 框架是一个很好的起点。
通常，自动化测试用例在执行完成后，都会发送一个结果通知，以提醒测试人员或测试leader测试用例的执行结果。如有测试失败的情况，测试人员再去查看具体的测试报告，检查是哪个场景没有测试通过。当前较为流行的提醒方式有：
十一月中旬离职后，休息了几天，周末把简历写好，周一开始投递，到现在快两个礼拜了，面试了上海的很多公司，比如字节跳动、阿里本地生活（饿了么）、喜马拉雅、bilibili、游族、哈啰出行、得物等，比较幸运的是都走到了最后的流程，正好今天有空，做个总结。
tep此次更新，旨在从“工具”升级为“框架”，为此做了大量的代码整洁工作，重新设计了部分功能，项目脚手架也焕然一新。
公司要求招一名自动化测试，能力要求不高，1年左右自动化经验+部分性能经验即可，让我出一份题，我就百度+公司项目遇到的问题，出了一份，出题整体思路是：接口自动化问题+性能问题+规划的ui、app自动化+整体质量体系建设等多方面考虑。下面是正题
在Python语言系中，有很多可用的自动化测试框架，比如早期大多数人会选用 unittest+HTMLTestRunner、Nose等，最近几年比较常用的有Robot Framework，Robot Framework它是Python下一款非常通用的测试框架，采用扩展插件的机制可以帮助我们实现几乎任何类型的自动化测试工作，如接口自动化测试、App自动化测试、Web UI自动化测试等，而针对Robot Framework框架系统性的使用和讲解，笔者年初出版上市过一本《自动化测试实战宝典》一书，感兴趣的，可参阅此书：重磅消息 |《自动化测试实战宝典：从小工到专家》隆重上市！。
基于 httprunner 框架的用例结构，我自己开发了一个pytest + yaml 的框架，那么是不是重复造轮子呢？ 不可否认 httprunner 框架设计非常优秀，但是也有缺点，httprunner3.x的版本虽然也是基于pytest框架设计，结合yaml执行用例，但是会生成一个py文件去执行。 在辅助函数的引用也很局限，只能获取函数的返回值，不能在yaml中对返回值重新二次取值。 那么我的这个框架，就是为了解决这些痛点。。。。
在 HttpRunner 中，支持变量声明（variables）和引用（$var）的机制
随着项目逐步迭代，自动化覆盖率提升，自动化测试的脚本会变得越来越复杂，我们需要在脚本中引入版本控制。
前面的文章分别介绍了python线程互斥锁Lock 和 python GIL锁，两个对 python线程threading 都会有影响，那么具体又有什么区别呢？
闭包指延伸了作用域的函数，其中包含了「函数定义体中引用」、「不在定义体中定义的非全局变量」
写这篇文章，整体还是比较坎坷的，我发现有知识断层，理解再整理写出来，还真的有些难。
v1.2.3 版本新功能，支持跨yaml文件用例传参了！ 1.解决用例中，hooks单独写request 报错问题（在已发布的公开版本v1.2.0已经解决了） 2.内置to_json() 函数，字典转 json 3.export 导出功能, config 和 case 中都能添加。简单来说，就是test_a.yml 执行完成后，提取了变量x, 在后面的test_b.yml 和 test_c.yml 中可以直接引用变量x了。
本文是基于Py2.X 线程 多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。 我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。 多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 可以把运行时间长的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。 程序的运行速度可能加快。 在一些需要等待的任务实现上，如用户输人、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源，如内存占
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
在前文我们初步介绍了Pytest基础指南之介绍、环境及安装及Pytest与unittest如何选择的问题（Pytest基础指南之如何选择unitttest与pytest），本文将全面的对Pytest的API进行介绍，以便初学者能进一步全面了解Pytest的魅力。
今天整理的文章是Python的线程，线程在高级编程语言中是一个重点也是难点，今天我们一起看看Python的线程操作。
python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，线程的方法和进程的基本相似，这里就不多赘述，下面举几个栗子：
Python 是一种功能强大的编程语言，已经成为了全球最流行的编程语言之一。下面是我整理的 Python 面试常见问题及其答案：
Python的标准库提供了两个模块: thread 和threading,thread 是低级模块，threading是高级模块，对thread 进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。
pytest是一个基于python、功能强大的测试框架，很多项目会采用该框架维护测试用例。pytest除了强大的用例发现、收集、执行和报告输出之外，还提供了丰富的函数hook可以自定义插件或者框架行为，只需在项目目录/conftest.py文件中实现对应hook名称的函数，即可完成hook函数的注册。
根据pypistats统计，tep在pypi的下载量达到了1w，对于纯个人研发的一款测试小工具来说，已经算不错了，要知道HttpRunner也才6w啊。tep可以说是我在接口自动化测试这个领域的技术沉淀，凝结了个人经验和所见所闻的精华之作，它基于Pytest，借鉴了JMeter、RobotFramework、HttpRunner、京东接口测试平台等各种优秀自动化设计思想，小小工具，蕴含大大能量。相信它也已经影响了不少人，让初学者知道Pytest该怎么玩，让入门者知道Pytest工程化是什么样子，让熟练者可以参考对照优化代码。然而当我把tep优化到1.0.0正式版以后，为什么却选择停止维护呢？ 一、 小工具的表达力不够。当我试图用tep来描绘更多自动化设计思想时，瞬间感觉到了一丝苍白，我不一定讲的清楚，别人也不一定能够理解，用代码来交流始终存在着一定门槛。二、每个人对Pytest使用方式不同 。Pytest本身是测试框架，很多人用它来做二次开发，设计”测试框架“，有好的，有差的，不管白猫黑猫能逮到耗子就是好猫，不管设计的如何，能实现接口自动化项目落地就是好框架。tep要想在这个方向上，建立一套标准，几乎是不可能的。这不并意味我会就此放弃Pytest，相反，我将致力于Pytest平台化，从做小工具改为做测试平台。 测试平台具有非常直观的强大表现力，并且具有工程化的规范性，一看就懂，一用就会，一点就通。测试平台也是能更好的做技术沉淀的，如果说写小工具是玩玩而已，那么开发测试平台就是认真搞技术了。比如，如何提高Pytest并行执行的效率，我相信测试平台会比小工具，更能给出一个比较完整的解决方案。下次使用Pytest，也许就不是从tep startproject开始了，而是docker run。
在上面的代码中，我们创建了两个线程，这两个线程都是执行一次函数add_list，在线程t1执行完后，全局变量list_a中多了一个100，在线程t2执行完后，list_a中多了两个100，说明线程t2是在线程t1的基础上进行添加的。也就是说t1和t2两个线程是共享全局变量的。
当我们测试流程类的接口，需反复去调用同一个接口，就会想到复用API，在代码里面可以写成函数去调用。 那么在yaml 文件中，我们可以把单个API写到一个yaml 文件，测试用例去调用导入API。
直白地讲，进程就是应用程序的启动实例。比如我们运行一个游戏，打开一个软件，就是开启了一个进程。
pytest 是一个功能强大的 Python 测试框架，它提供了许多灵活且易于扩展的功能。其中之一是使用 conftest.py文件来共享和管理测试代码的配置和工具函数。本文将介绍 conftest.py的作用，以及如何使用它来提高测试代码的可重用性和可维护性。
通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法。
在前一篇文章 python线程创建和传参 中我们介绍了关于python线程的一些简单函数使用和线程的参数传递，使用多线程可以同时执行多个任务，提高开发效率，但是在实际开发中往往我们会碰到线程同步问题，假如有这样一个场景：对全局变量累加1000000次，为了提高效率，我们可以使用多线程完成，示例代码如下：
数据写在代码里，追求快速编写用例，是我设计tep的一个特点，这在个人编写时是一种非常良好的体验。但相比于HttpRunner、JMeter等来说，总觉得还差点意思。思考良久，总结为三个字：工程化。工程化是我近一年在学习Java并参与了2个测试平台模块开发，和写了几个小工具后，感受到的一种编程思想。而其中最明显的就是Spring的MVC分层设计。为了让tep更工程化，后续版本将以MVC模块编写用例为准，同时会兼容之前的脚本式快速编写。
实际开发过程中，经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作，这时，可以将实现类似操作的代码封装为函数，然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用，还可以使代码更有条理性，增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数global和nonlocal关键字相关内容。
我之前写过一个关于Python的TLS机制的浅浅析，大家可以参考这个文章，首先，我们再来熟悉熟悉什么是TLS机制。
文档：https://docs.pytest.org/en/latest/contents.html#toc
实际开发过程中，经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作，这时，可以将实现类似操作的代码封装为函数，然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用，还可以使代码更有条理性，增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数局部变量和全局变量相关内容。
前言：本博文主要讲解Python函数的用法，属于Python高级语法。基础语法见：深入浅出Python——Python基础语法全解，更多内容请访问博主的主页，谢谢！
tep是Try Easy Pytest的首字母缩写，关键字驱动框架，专注于接口自动化测试，单个文件即可完成用例编写。
pytest.mark.skip可以标记无法在某些平台上运行的测试功能，或者您希望失败的测试功能
近期重拾Python | Pytest测试框架，基于前人的轮子，学习一下pytest测试框架运行测试用例的灵活之处
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如果有会经常变化的设置项，也许在不同的环境中，将它们放在一个文件中，然后从文件中读取它们，就好像它们是环境变量一样
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