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」
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。
在Python编程中,装饰器(Decorator)是一种强大而灵活的工具,用于修改函数或方法的行为。它们广泛应用于许多Python框架和库,如Flask、Django等。本文将深入探讨装饰器的概念、使用方法,并提供实际应用的代码示例和详细解析。
当我们要使用pytest输入多个数据对一个功能进行测试时,如果写多个测试用例的话,那就完全体现不出通过代码来执行测试的优势了,这个时候,就轮到pytest的参数化功能闪亮登场了。所谓参数化,就是就是把测试过程中的数据提取出来,通过参数传递不同的数据来驱动用例运行。其实也就是数据驱动的概念。本文就给大家介绍一下pytest的参数化和数据驱动。
内置的pytest.mark.parametrize装饰器可以用来对测试函数进行参数化处理。下面是一个典型的范 例,检查特定的输入所期望的输出是否匹配: test_expectation.py
当某个接口中的一个字段,里面规定的范围为1-5,你5个数字都要单独写一条测试用例,就太麻烦了,这个时候可以使用pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化。
数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。简单来说,就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动,数据量大的情况下建议使用一种结构化的文件(例如 YAML,JSON 等)来对数据进行存储,然后在测试用例中读取这些数据。
前面一篇文章Python单元测试框架介绍已经介绍了python单元测试框架,大家平时经常使用的是unittest,因为它比较基础,并且可以进行二次开发,如果你的开发水平很高,集成开发自动化测试平台也是可以的。而这篇文章主要讲unittest与pytest的区别,pytest相对unittest而言,代码简洁,使用便捷灵活,并且插件很丰富。
安装步骤:- 安装 Java,环境变量配置教程。- 安装 Allure 环境变量配置教程 - 安装插件:pip install allure-pytest。
前一篇文章《Python 中如何实现参数化测试?》中,我提到了在 Python 中实现参数化测试的几个库,并留下一个问题:
ddt 是 python 的第三方库,主要是解决使用 unittest 来写单测时可以支持参数化的配置,这个库的使用方法可以参考我之前写的使用ddt实现unittest的参数化测试 (opens new window)。本文主要是讲自己在学习 ddt 库时所获。
Pytest 是一个广泛使用的 Python 测试框架,它提供了丰富的功能来编写和执行测试用例。其中一个强大的特性是参数化,它允许我们通过一种简洁的方式运行多个输入参数的相似测试用例,从而减少冗余的代码。本文将详细介绍 Pytest 的参数化功能以及如何使用它来简化测试用例的编写。
1、pytest配置文件可以改变pytest的运行方式,它是一个固定的文件pytest.ini文件,读取配置信息,按指定的方式去运行
pytest的参数化方式 pytest.fixture()方式进行参数化,fixture装饰的函数可以作为参数传入其他函数 conftest.py 文件中存放参数化函数,可作用于模块内的所有测试用例 pytest.mark.parametrize()方式进行参数化 本节测试依然以is_leap_year.py方法作为测试目标: def is_leap_year(year): # 先判断year是不是整型 if isinstance(year, int) is not True:
所谓脱敏,是指在不影响数据用途的前提下,对数据进行加工处理,隐藏数据中的敏感信息,防止敏感信息泄露。
在讲pytest与unittest的区别文章中,我们知道其中一个区别就是参数化,unittest框架使用的第三方库ddt来参数化的,而pytest框架就直接使用装饰器@pytest.mark.parametrize来对测试用例进行传参。这个是针对测试方法来参数化,还有一种是针对前置处理函数来传参。但往往这两种是可以结合使用。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
创建一个装饰器工厂函数,把参数传给它,返回一个装饰器,然后再把它应用到要装饰的函数上。
Python Pytest装饰器@pytest.mark.parametrize详解
这种方式会运行所有通过装饰器 @pytest.mark.slow进行装饰的测试用例。
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。
在上一篇文章中分享了 pytest 的基本用法,本文进一步介绍 pytest 的其他实用特性和进阶技巧。
在之前的文章中主要分享了 pytest 的实用特性,接下来讲 Pytest 参数化用例的构建。
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。
在实际代码中可能需要使用参数化的装饰器。如果用函数作为装饰器的话,那么解决方法很简单:再增加一层包装。例如:
上期内容主要围绕pytest配置文件进行阐述,其中包括命令行参数、失败重试、生成html版本的测试报告、分组以及文件路径设置、运行顺序等。本期就上期内容进行一点补充。
@pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和 fixtures。
自动化测试模型可以看作自动化测试框架与工具设计的思想。随着自动化测试技术的发展,演化为以下几种模型:
1、利用ddt实现数据驱动,ddt是第三方模块,在终端输入pip install ddt 进行安装
函数装饰器用于在源码中“标记”函数,以某种方式增加函数的行为。这是一项强大的功能,但是若想要掌握,必须理解闭包。
f ixture翻译过来就是固件装置,主要来配置测试资源,fixture是通过装饰器标注的。
安装Pytest: 1、 使用命令:pip install pytest 2、 在Pycharm编译器里的配置中添加,如下截图所示
大家好我是测试达人,最近我会更新一系列pytest的框架全套教程,不比你在培训机构花的几千块买的ppt教程好吗?==白嫖真香!!
我们在写单测中,需要考虑到各种场景,通过输入各种场景的值执行目的的方法,来判断输出是否是我们所期待的值。
在前面对Pytest做了大概的概述,本节中主要总结Pytest在编写测试用例方面的的知识体系。在实际的工作中,并不是所有的测试用例都是需要执行的,某些测试用例不想被执行,可以添加一个忽略执行,这地方就会使用到装饰器,如果对装饰器不熟悉的同学可以看看我的函数知识体系
Python搜索变量的LEGB顺序(Local >>> Embedded >>> Global >>> Built-in)
Github地址:https://github.com/chinesehuazhou/nox_doc_cn
函数装饰器让我们在源代码中“标记”函数以增强其行为。这是强大的东西,但要掌握它需要理解闭包—当函数捕获在其体外定义的变量时,我们就得到了闭包。
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。
创建组件 ng generate component heroes {{ hero.name }} {{}}语法绑定数据 管道pipe 格式化数据 {{ hero.name | uppercase }} Details [(ngModel)] 双向绑定,form需要引入FormsModule AppModule 放置元数据(metadata) a. @NgModule 装饰器 imports导入外部模块 b. declarations 放置组件 @NgModule({ decl
of(HEROES) 会返回一个 Observable,它会发出单个值,这个值就是这些模拟英雄的数组。 d. 订阅Observable
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手动调用方式是在测试用例的参数里加入fixture的名称
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