pytest 是基于 unittest 实现的第三方测试框架,比 unittest 更加的简洁、高效,并且可以完美兼容 unittest 的测试代码,无需对其做任何的修改。
固件的作用是为了抽离出重复的工作和方便复用,为了更精细化控制固件(比如只想对数据库访问测试脚本使用自动连接关闭的固件),pytest 使用作用域来进行指定固件的使用范围。
前面简单介绍了如何使用pytest, 感觉介绍得太泛泛了。个人感觉,pytest的精髓在fixture. 学pytest就不得不说fixture,fixture是pytest的精髓所在,就像unittest中的setup和teardown一样,如果不学fixture那么使用pytest和使用unittest是没什么区别的(个人理解)。
手动调用方式是在测试用例的参数里加入fixture的名称
内置marker本文先讲usefixtures 、filterwarnings 、skip 、skipif 、xfail这5个。参数化的marker我会写在《pytest参数化》中,hook的marker我会写在《pytest hook》中,插件的marker(pytest-ordering、allure等)我会写在《pytest插件》中。当前只需知道有以上这些分类的marker即可,更多内容请关注后续文章。
用过unittest的朋友,肯定知道可以借助DDT实现参数化。用过JMeter的朋友,肯定知道JMeter自带了4种参数化方式(见参考资料)。pytest同样支持参数化,而且很简单很实用。
上期内容说到了pytest装饰器中的跳过、预期失败、以及数据参数化;还有分布式执行的内容。其中数据参数化,更是在日常工作中,必用到的一个点。
作者:uniquewang,腾讯安全平台后台开发工程师 福生于微,积微成著,一行代码的精心调试,一条指令的细心验证,一个字节的研磨优化,都是影响企业研发效能工程的细节因素。而单元测试,是指针对软件中的最小可测试单元的检查验证,一个单元测试往往就是一小段代码。本文基于腾讯安全平台部的研效优化实践,介绍和总结公司第三大后端开发语言 python 的单测编写方法,面向单测 0 基础同学,欢迎共同交流探讨。 前言 本文面向单测 0 基础的同学,介绍和总结python的单测编写方法。首先会介绍主流的单测框架,重
Python测试框架之前一直用的是unittest+HTMLTestRunner,听到有人说pytest很好用,所以这段时间就看了看pytest文档,在这里做个记录。
📷 Pytest和Unittest测试框架的区别? 如何区分这两者,很简单unittest作为官方的测试框架,在测试方面更加基础,并且可以再次基础上进行二次开发,同时在用法上格式会更加复杂;而pytest框架作为第三方框架,方便的地方就在于使用更加灵活,并且能够对原有unittest风格的测试用例有很好的兼容性,同时在扩展上更加丰富,可通过扩展的插件增加使用的场景,比如一些并发测试等; Pytest 安装 pip安装: pip install pytest 复制代码 测试安装成功: pytest --hel
pytest_generate_tests 在测试用例参数化收集前调用此钩子函数,根据测试配置或定义测试函数的类或模块中指定的参数值生成测试用例, 可以使用此钩子实现自定义参数化方案或扩展,相关文档参考官方文档https://docs.pytest.org/en/latest/parametrize.html#pytest-generate-tests
1. 使用pytest完成接口自动化 1.1. pytest 简介 pytest 是 Python 的一款开源测试框架。
前面介绍了pytest传统的前后置处理方法,通过一些实例,知道了它对处理前后置的场景是有一定的局限性。所以才引入fixture装饰器函数,fixture是pytest的核心功能,也是亮点功能,它可以灵活的处理很多特殊的场景,利用pytest做接口测试,熟练掌握fixture的使用方法,pytest用起来才会得心应手!
Pytest的fixture相对于传统的xUnit的setup/teardown函数做了显著的改进:
Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别,那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue,如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了这些作用域我们可以不用重复的去执行fixture,从而节省时间。下面我们通过代码示例分别对这五种作用域来实验。
固件的名称默认为定义时的函数名,如果不想使用默认,可以通过 name 选项指定名称:
在当前工作目录或子目录内部,创建 test_my_application.py 文件,其内容如下:
request 是 pytest 的内置 fixture , “为请求对象提供对请求测试上下文的访问权,并且在fixture被间接参数化的情况下具有可选的“param”属性。” 这是官方文档对request的描述,可参考的文档不多。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
pytest_report_teststatus(report, config) 钩子函数返回结果类别,状态报告的短字母和详细单词。
会遇到在很多用例当中,它的前置条件是长得一样的。用例写的越来越多的时候,肯定会遇到前置条件都差不多,大家差距不是很大。这样的话,如果每个py文件都写个setUp和tearDown,就重复率挺高的。要是能拎取出来做个公共的就好了。
除了以上提及的,pytest还有其他很多特性,或者很多第三方插件,这里不再赘述了,比如有;
tep是一款测试工具,在pytest测试框架基础上集成了第三方包,提供项目脚手架,帮助以写Python代码方式,快速实现自动化项目落地。fixture是pytest核心技术,本文聊聊如何使用fixture完成变量、接口、用例3个级别复用。
Tech 导读 在自动化测试实践中,测试数据是制造测试场景的必要条件,本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层,数据如何存储,以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享,提供数据驱动测试的具体落地方案。
conftest.py中的fixture可以用在当前目录及其子目录,不需要import,pytest会自动找。
unittest使用ddt来实现测试用例参数化、或parameterized实现测试用例参数化,pytest测试用例里面对应的参数可以用 parametrize 实现参数化,今天我们来了解下fixture参数化params
fixture是Pytest的测试夹具,相当于unittest的setup和teardown,这个在之前我们也有介绍
参数化是自动化测试里面必须掌握的一个知识点,用过 unittest 框架的小伙伴都知道使用 ddt 来实现测试用例的参数化。 pytest 测试用例里面对应的参数可以用 parametrize 实现,随着用例的增多,我们的需求也会越来越多,那么如何在 fixture 中使用参数呢?
今天记录一下最近学习pytest的过程中对fixture功能的总结,学习pytest就要好好的了解下它的精髓所在—fixture,就像了解unittest中的setup和teardown一样。接下来开始正题:
前面介绍了fixture的参数化,以及conftest.py的系列知识,本文章主要总结fixture的参数scope,通过它可以指定fixture的作用范围。scope的参数主要应用于控制fixture执行配置和销毁逻辑的频率。在scope的参数中主要有四个值可以选择,分别是function(函数级别),class(类级别).module(模块级别),session(会话级别),它的默认值是函数级别。下面依据各个案例来说明该参数的实际应用。
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tep是一款测试工具,在pytest测试框架基础上集成了第三方包,提供项目脚手架,帮助以写Python代码方式,快速实现自动化项目落地。
执行顺序:module --> class --> function --> 用例
本篇文章是《聊聊 Python 的单元测试框架》的第三篇,前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose。作为本系列的最后一篇,压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架:pytest。
最近一段时间准备写一篇《自动化测试框架一键动态切换测试环境》的实践总结,但由于要涉及到pytest fixture相关知识,遂决定先写一篇pytest fixture的基础介绍。
固件(Fixture)是一些函数,pytest 会在执行测试函数之前(或之后)加载运行它们。我们可以用它做一些事情,比如数据库的链接操作之类的。如何使用呢。
首先我们来学习下pytest的用来做前置工作和清理工作的setup和teardown方法。
pytest官网地址:https://github.com/pytest-dev/pytest/
setup、teardown 可以实现在执行用例前或结束后加入一些操作,但这种都是针对整个脚本全局的。
unittest是python自带的单元测试框架,它封装好了一些校验返回的结果方法和一些用例执行前的初始化操作,使得单元测试易于开展,因为它的易用性,很多同学也拿它来做功能测试和接口测试,只需简单开发一些功能(报告,初始化webdriver,或者http请求方法)便可实现。
之前学习了fixture的基本使用,其中参数scope类似作用域,就是fixture的使用范围,那么针对scope的这几个值,他的执行顺序是怎样的?
1 Unittest参数化1.1 ddt1.1.1 简介数据驱动ddt可以实现测试数据与测试脚本的分离;通过ddt来将测试数据加载到脚本中;1.1.2 说明测试数据为嵌套字典的列表;测试类前加修饰@ddt;测试用例前加修饰@data()运行后用例会自动加载成多个单独的用例。1.1.3 安装pip install ddt1.1.4 版本信息C:\Users\Administrator>pip show ddtName: ddtVersion: 1.4.2Summary: Data-Driven/Decorat
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。
1 引入 和setup、teardown的区别是:fixture可自定义测试用例的前置条件; setup、teardown针对整个脚本全局生效,可实现在执行用例前后加入一些操作; setup、teardown不能做到灵活使用,比如用例A先登陆,用例B不需要登陆,用例C需要登陆,这样使用fixture更容易实现功能。 2 fixture参数说明 2.1 fixture源码 部分源码如下: def fixture( fixture_function: Optional[_FixtureFunction]
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!。
框架内核是pytest,为框架提供了用例识别、组织运行、IDE集成等基础能力,以及pytest框架稳定性和强劲扩展能力。同时集成了requests等三方库,支持接口测试等。并实现了项目脚手架。
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