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
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。
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。
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。
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。
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
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。
@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。
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:
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。
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
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。
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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。
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。
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。
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。
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)。
Pytest中我们经常会用到数据参数化,我们来介绍下装饰器@pytest.fixture()配合request传参的使用
pytest是一个测试框架,功能与unittest类似,完全兼容unittest的功能。一般做接口测试的时候,以前用的多的是python+requests+httptestrunner完成接口自动化测试与报告生成,看到现在很多都在用pytest框架,我也来学习一下,接口测试中pytest应用广泛的是通过python+pytest+allure生成测试报告,报告格式比较美观。
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。
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、Allure 框架是一个灵活的轻量级多语言测试报告工具,它不仅以简洁的 web 报告形式展示了测试内容,而且允许参与开发过程的每个人从日常测试执行中提取最大限度的有用信息。
pytest 鄙视 > unittest 鄙视 > robotframework 鄙视 > 记流水账 鄙视 > “hello world”小白
假如你想让测试报告变得漂亮一点,那你一定会在搜索引擎中找到Allure测试报告的。Allure官方给出了个在线网站,访问以下链接就能一睹为快:
python -m pytest –alluredir=[allure的xml目录]
在自动化测试中很重要的一个环节就是处理测试数据,在测试框架中,测试数据与功能函数分离,单独存储,运行自动化测试时,框架会读取数据源模块中的数据,把数据作为参数传递到功能函数中,由于测试用例一般覆盖多条不同输入,根据不同的前置条件,选取多条数据执行多次功能函数,以减少重复代码;不同输入条件之间的测试结果互相之间不受影响,来实现数据驱动。
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。
pytest 使用 parametrize 参数化的时候,有多组测试数据,需要对其中的一些测试数据加标记跳过,可以用pytest.param实现。
1 使用场景当我们为了提高用例的复用性,会用到不同的fixture,比如登陆场景;但是如果登陆场景,我们使用不同的账号进行测试,那如何来做?此时不能使用fixture把账号直接写死,需要通过传参的方式来实现。2 传单个参数# -*- coding:utf-8 -*-# 作者:NoamaNelson# 日期:2022/12/27 # 文件名称:test_request.py# 作用:fixture传参# 联系:VX(NoamaNelson)# 博客:https://blog.csdn.net/NoamaNel
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~~
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。
一、前言 使用参数化测试化后,allure的报告如下显示: 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/12/13 17:27 # @Author
1、@allure.description(str) 2、在测试用例函数声明下方添加 """ """ 3、@allure.description_html(str):相当于传一个HTML代码组成的字符串,类似 allure.attach() 中传HTML
软件测试中,输入相应值,检查期望值,是常见测试方法。在自动化测试中,一个测试用例对应一个测试点,通常一组测试数据无法完全覆盖测试范围,所以,需要参数化来传递多组数据。
要安装 Allure,请下载并安装 Scoop,然后在 Powershell 中执行: scoop install allure 此外,Scoop 能够更新 Allure 发行版安装。 为此,导航到 Scoop 安装目录并执行。
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
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
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。
就拿小编实际项目中的管理台登录界面测试作为案例,代码浅而易学,前半部分是Fixture,后半部分是Parametrize
@pytest.mark.parametrize(args_name, args_value) args_name:参数名,用于将参数值传递给函数/方法 args_value:参数值(列表、元组、字典列表、字典元组)有多少值用例就会执行多少次。当参数值为字典等其他非字符串类型时,需要转换成字符串类型。
@allure.attach显示许多不同类型的提供的附件,可以补充测试,步骤或测试结果。
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:
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