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。
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。
@pytest.mark.parametrize添加indirect=True参数是为了把login当成一个函数去执行,而不是一个参数,并且将data当做参数传入函数。
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。
测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize 参数化传测试数据,如果我们想引用前面 不同fixture 返回的数据当测试用例的入参,目前没好的解决办法。 可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题
测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据,如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题,本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化。
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。
测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize 参数化传测试数据,如果我们想引用前面 不同fixture 返回的数据当测试用例的入参,前面一篇用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题。 接下来用 pytest-lazy-fixture 插件可以直接在测试用例中参数化时 pytest.mark.parametrize 中使用 fixture
上一篇带大家初步了解Pytest的核心知识点fixture,这一篇我们将继续对fixture进行介绍,我们会对fixture的调用方式进行一些补充,另外我们会介绍Pytest是如何进行参数化的。
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。
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
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。
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?
总结:pytest是基于unittest衍生出来的新的测试框架,使用起来相对于unittest来说更简单、效率来说更高,pytest兼容unittest测试用例,但是反过来unittest不兼容pytest,所以说pytest的容错性更好一些!在使用交互逻辑上面pytest比unittest更全一些!
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。
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。
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)。
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。
本文中,云朵君将和大家一起学习Python中最好用的测试模块--Pytest,主要学习如下:
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:
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。
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
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;
在之前的文章里我们已经学习了Python自带测试框架UnitTest,但是UnitTest具有一定的局限性
在单元测试的组件中,主要分为测试用例,测试固件,测试套件,测试执行以及测试报告,看过我书的同学对这些应该很清晰。测试固件也是不难理解,也就是在测试用例执行前需要做的动作和测试执行后需要做的事情。比如在UI的自动化测试中,我们更加关注的是对页面的操作,而不是关心打开浏览器和关闭浏览器,在数据库的操作中,更加关注的是对MySQL的基本操作,而不怎么关心连接数据库和数据库断开连接这部分。所以打开浏览器和关闭浏览器,连接数据库和关闭数据库部分,可以让测试固件去干,测试用例的层面更加关心测试用例的执行结果以及断言结果。在pytest的测试框架中,测试固件有各种形式的表现,比如除了刚才说的初始化与清理外,还有它强大的参数化的部分。下面还是通过具体的案例来说明这部分的应用。
fixture是pytest的核心功能,也是亮点功能,熟练掌握fixture的使用方法,pytest用起来才会得心应手!
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
Pytest测试框架是动态语言Python专用的测试框架,使用起来非常的简单,这主要得易于它的设计,Pytest测试框架具备强大的功能,丰富的第三方插件,以及可扩展性好,可以很好的和unittest测试框架能够结合起来在项目中使用。本文章主要介绍Pytest测试框架中参数化的详细信息。
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
测试结果显示,运行了一个测试用例,结果是红色,表示失败。错误信息显示,在代码的第7行抛出AssertionError。可以更改一下代码,让测试用例绿色通过。
小屌丝:鱼哥,最近为啥不讲一讲测试开发的技术,例如… 小鱼:我去~ ~ 你们这是商量好的,一起来提这个事情?小屌丝:为啥这么说呢?小鱼:因为最近有妹子跟我抱怨,说为啥不讲讲测试开发的知识,都是整的一些开发的… 小屌丝:难道不是吗?小鱼:兄弟,我也有苦衷啊~ ~ 小屌丝:别整那些没用的,今天就整一个吧!!!小鱼:整整整~~
Pytest可以通过fixtures、Mark_Usefixtures和外部数据对测试用例进行参数化。
默认 allure 报告上的测试用例标题不设置就是用例名称,其可读性不高;当结合 @pytest.mark.parametrize 参数化完成数据驱动时,如标题写死,其可读性也不高。
手动调用方式是在测试用例的参数里加入fixture的名称
一、fixture简介 学pytest就不得不说fixture,fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown这种前后置东西。但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享 fixture的目的是提供一个固定基线,在该基线上测试可以可靠地和重复地执行。fixture提供了区别于传统单元测试(setup/teardown)有显著改进 1、有独立的命名,并通过声明它们从测试函数、模块、类或整个项目中的使用来激活。 2、按模块化的方式实现,每个fixture都可以互相调用。 3、fixture的范围从简单的单元扩展到复杂的功能测试,允许根据配置和组件选项对fixture和测试用例进行参数化,或者跨函数function、类class、模块module或整个测试会话sessio范围。
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
pytest的一个demo 上周看了元类的实现方式后,对「代码块」的理解好像有了不一样的认知。 函数是一段代码块 类也是一段代码块 根据现在的工作中使用的pytest写一个demo demo: import pytest import requests @pytest.fixture(scope='module') def get_request(): request_list = [] def _get_request(data, flag=True): if flag
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:
fixture是pytest特有的功能,它用pytest.fixture标识,定义在函数前面。在你编写测试函数的时候,你可以将此函数名称做为传入参数,pytest将会以依赖注入方式,将该函数的返回值作为测试函数的传入参数。 fixture有明确的名字,在其他函数,模块,类或整个工程调用它时会被激活。 fixture是基于模块来执行的,每个fixture的名字就可以触发一个fixture的函数,它自身也可以调用其他的fixture。 我们可以把fixture看做是资源,在你的测试用例执行之前需要去配置这些资源,执行完后需要去释放资源。比如module类型的fixture,适合于那些许多测试用例都只需要执行一次的操作。 fixture还提供了参数化功能,根据配置和不同组件来选择不同的参数。 fixture主要的目的是为了提供一种可靠和可重复性的手段去运行那些最基本的测试内容。比如在测试网站的功能时,每个测试用例都要登录和退出,利用fixture就可以只做一次,否则每个测试用例都要做这两步也是冗余。
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。
fixture是pytest的一个闪光点,pytest要精通怎么能不学习fixture呢?跟着我一起深入学习fixture吧。其实unittest和nose都支持fixture,但是pytest做得更炫。 fixture是pytest特有的功能,它用pytest.fixture标识,定义在函数前面。在你编写测试函数的时候,你可以将此函数名称做为传入参数,pytest将会以依赖注入方式,将该函数的返回值作为测试函数的传入参数。 fixture有明确的名字,在其他函数,模块,类或整个工程调用它时会被激活。 fixture是基于模块来执行的,每个fixture的名字就可以触发一个fixture的函数,它自身也可以调用其他的fixture。 我们可以把fixture看做是资源,在你的测试用例执行之前需要去配置这些资源,执行完后需要去释放资源。比如module类型的fixture,适合于那些许多测试用例都只需要执行一次的操作。 fixture还提供了参数化功能,根据配置和不同组件来选择不同的参数。 fixture主要的目的是为了提供一种可靠和可重复性的手段去运行那些最基本的测试内容。比如在测试网站的功能时,每个测试用例都要登录和退出,利用fixture就可以只做一次,否则每个测试用例都要做这两步也是冗余。
自动化测试用例一般编写完后且又执行通过,都会提交到 git 仓库里。但是每次新增用例后,希望只执行未提交到 git 仓库里的用例。
执行顺序:module --> class --> function --> 用例
在前置操作中生成了一个数据id,在测试用例需要引用,或者用例执行完成后需要在后置操作中删除。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云