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。
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
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:
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。
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
手动调用方式是在测试用例的参数里加入fixture的名称
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
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?
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
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
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。
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。
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。
当一个用例用到多组测试数据的时候,我们必然会用到参数化,接下来看下如何在yaml文件中实现参数化
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~~
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。
上一篇文章我们介绍了使用ChatGPT帮我们编写自动化测试脚本,但是上文编写的脚本并不符合我们的PO设计模式,作为现在主流的设计模式,更加方便我们去编写脚本,一旦页面发生变动,我们的代码改动也会变小,所以我们的目标不是使用ChatGPT编写自动化脚本,而是要使用ChatGPT来编写符合PO设计模式的自动化脚本,而且PO设计模式又经常会结合数据驱动,所以本文就来给大家介绍一下使用ChatGPT来生成符合PO模式的数据驱动测试。
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。
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)。
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:
懂得UI自动化测试的人,应该都比较清楚ddt的模块,在一个测试场景中,如果是同样的测试步骤,那么使用ddt,就可以使用一个单个测试解决多个测试场景的使用。本文章主要总结pytest测试框架的参数化的应用。
自动化测试在软件开发中起着至关重要的作用,它可以帮助开发团队在快速迭代的环境中保证代码的质量和稳定性。然而,编写测试脚本可能是一个繁琐且耗时的任务。在这方面,借助人工智能技术如ChatGPT,可以显著简化测试脚本的生成过程。本文将介绍如何使用ChatGPT来生成自动化测试脚本,从而加速测试流程并提高效率。
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
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。
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。
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。
为了提高代码的复用性,我们在写用例的时候,会用到函数,然后不同的用例去调用这个函数。 比如登录操作,大部分的用例都会先登录,那就需要把登录单独抽出来写个函数,其它用例全部的调用这个登陆函数就行。 但是登录的账号不能写死,有时候我想用账号1去登录,执行用例1,用账号2去登录执行用例2,所以需要对函数传参。
tep的设计理念是让人人都可以用Python写自动化,本文就来介绍如何用tep完成增删改查接口自动化。
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
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。
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。
@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。
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;
Pytest的fixture相对于传统的xUnit的setup/teardown函数做了显著的改进:
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
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。
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:
在测试过程中,可能遇到各种各样的问题,需要在关键的地方,附加文本、图片以及html网页,用来补充测试步骤或测试结果,比如错误截图或者关键步骤的截图。
xUnit几乎成为今天最为著名的面向开发者的测试框架,它是开源的自动化测试框架。最初它是面向Smalltalk及Sunit。我们知道,Smalltalk是一个非常著名的面向对象编程语言。Sunit是1998年由Kent Beck所开发。我们知道,Kent Beck是极限编程的创始人。所以这一点在整个xUnit系列得到非常重要的体现,帮助软件开发人员提高编码效率及质量。
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。
目前有多种可用的测试框架和工具。这些框架的风格也各不相同,比如数据驱动、关键字驱动、混合、BDD等等。您可以选择最适合您的要求。
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。
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。
unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架,经常用来做UI自动化或接口自动化。unittest是PyCharm的默认集成工具,也是我们大多数人入门自动化的首选框架。pytest提供了更丰富的功能,相对的上手难度也要高一点。如果学了pytest后,想快速用pytest写项目,用于工作实践,那么可以试试我写的这款测试工具:tep,try easy pytest。
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