用例之间不应相互依赖，如果部分用例拥有相同的业务流程，如都需要，打开登录页->登录->点击添加商品菜单->进入添加商品页面 不建议使用以下方式，并使其按顺序执行。
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：
Python在各大排行榜上一直都是名列前茅。目前，它在Tiobe指数中排名第二，仅次于C。随着该编程语言的广泛使用，基于Python的自动化测试框架也应运而生，且不断发展与丰富。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
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。
python -m pytest –alluredir=[allure的xml目录]
在上篇文章中，我们介绍了 Nebula Graph 的集成测试的演进过程。本篇就介绍一下向测试集合中添加一个用例，并成功运行所有的测试用例的过程。
截止目前为止，在 Nebula Graph 的开发过程中，测试框架一共发生三次较大的改动，如下图所示。在不断的演进中，团队还是积累了一些经验和教训，希望借由此文做个简单的介绍和梳理。
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：
俗话说“人靠衣服马靠鞍”一个项目做的在好，没有一分的漂亮的测试报告有时候也是很难在客户那边验收的，今天宏哥就带你们解决这一难题。
pytest官网地址：https://github.com/pytest-dev/pytest/
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！
JUnit 是一个广泛用于 Java 程序开发的开源测试框架。它是单元测试的标准工具之一，用于编写和运行测试用例，以确保 Java 程序的各个组件按预期工作。以下是一些关键特点和概念，来介绍 JUnit：
最近在研究接口自动化的框架，好的测试报告在整个测试框架起到至关重要的部分。终于被我发现一个超好用的报告框架,不仅报告美观,而且方便 CI 集成。
在前文Pytest基础指南之APIs集大体介绍了Pytest的API集以及大体能力，本文主要介绍其中的配置项这块，通过具体的实例来说明配置使用方法，当然了如果你对Pytest还未做过任何了解可以参见最初的文章Pytest基础指南之介绍、环境及安装和Pytest基础指南之如何选择unitttest与pytest来了解一下pytest相关基础。
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。
您是否听说过 行为驱动开发(behavior-driven development)（BDD），并好奇这是个什么东西？也许你发现了团队成员在谈论“嫩瓜”（LCTT 译注：“ 嫩瓜(gherkin)” 是一种简单的英语文本语言，工具 cucumber 通过解释它来执行测试脚本，见下文），而你却不知所云。或许你是一个 Python 人(Pythonista)，正在寻找更好的方法来测试你的代码。 无论在什么情况下，了解 BDD 都可以帮助您和您的团队实现更好的协作和测试自动化，而 Python 的 behave 框架是一个很好的起点。
本文继续对Flask官方教程进行学习，我就直接跳过Templates、Static Files、Blog Blueprint三小节了，因为基本不会在实际项目中用到这些技术，有时间多学习下前端才是。这篇文章把Make the Project Installable、Test Coverage、Deploy to Production这三小节汇总来学习。我觉得这是官方给出的一个Flask项目发布流程，如下图所示：
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。
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；
测试覆盖率和代码覆盖率是衡量代码有效性的最流行方法。这些术语有时会同时出现，因为它们的基本原理相同。但是它们并不是那么一致。很多时候，测试团队和开发团队对这两个术语的使用感到困惑。下面详细讨论代码覆盖率和测试覆盖率之间的区别的原因。
：1. 简单灵活，容易上手;支持参数化; 测试用例的skip和xfail 处理; 2. 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做 selenium/appium等自动化测试、接口自动化测试 (pytest+requests); 3. pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展， 比较好 用的如 pytest-allure(完美html测试报告生成) pytest-xdist (多CPU分发)等; 4. 可以很好的和jenkins集成;** 5. **
最近在进行汪小电语义服务测试，搭建了python+request+ddt+HTMLTestRunner的测试框架。由于HTMLTestRunner的测试报告太丑，被老板嫌弃，于是为了寻找一个合适的测试报告而踏上征程。
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。
j=calculator(9223372036854775808,9223372036854775808)
pytest 自动捕获级别为 WARNING 或以上的日志消息，并以与捕获的 stdout 和 stderr 相同的方式在每个失败测试的各自部分中显示它们。
Environment 是环境变量，报告默认是没有任何变量参数的，是需要自己配置的。
Allure是一款非常轻量级并且非常灵活的开源测试报告生成框架。它支持绝大多数测试框架， 例如TestNG、Pytest、JUint等。它简单易用，易于集成。下面就Pytest如何与Allure集成做详细介绍。
近年来，越来越多的的Web端自动化测试都选择过渡到Selenium测试自动化的敏捷组织。毕竟，对于新功能的快速反馈，绝大部分人都不想错过Web端自动化测试的机会。虽然趋势如此，一些测试人员仍抱怨自动化测试不稳定且不可靠。造成这些问题的原因有很多，大多数时候，导致测试不稳定的原因是都是没有遵循适合的Selenium测试自动化的正确做法。
pytest.mark.skip可以标记无法在某些平台上运行的测试功能，或者您希望失败的测试功能
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！。
我们在做功能测试的时候，执行完一轮测试用例，输出测试报告的时候，会有统计缺陷的数量和等级。 在做自动化测试的过程中，当你的测试用例越来越多的时候，如果执行一轮测试发现了几个测试不通过，我们也希望能快速统计出缺陷的等级。 pytest结合allure框架可以对用例的等级做详细的划分。
pytest是个测试框架。冒烟（保证主流程通的）+回归（正常用例/异常用例，尽可能覆盖全面一些）。
宏哥之前在做接口自动化的时候，用的测试报告是HTMLTestRunner，虽说自定义模板后能满足基本诉求，但是仍显得不够档次，高端，大气，遂想用其他优秀的report框架替换之。一次偶然的机会，在一个QQ群里看到Allure的测试报告，真的是一见钟情，特别的喜欢。但是由于时间的原因就没有自己实践一下，乘着国庆假期，自己特抽时间做了一番探索。
allure是一个report框架,支持java的Junit/testng等框架,当然也可以支持python的pytest框架，也可以集成到Jenkins上展示高大上的报告界面。 mac环境：
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。
在unittest中，有setup 和teardown来使用，那么在pytest中也有，来看下如何实现？
在Shell执行pytest -h可以看到pytest的命令行参数有这10大类，共132个
通常我们认为每个测试用例都是相互独立的，因此需要保证测试结果不依赖于测试顺序，以不同的顺序运行测试用例，可以得到相同的结果。 pytest默认运行用例的顺序是按模块和用例命名的 ASCII 编码顺序执行的，这就意味着每次运行用例的顺序都是一样的。 app 测试里面有个 monkey 测试，随机在页面点点点，不按常理的点点点能找到更多的不稳定性 bug。那么我们在写pytest用例的时候，既然每个用例都是相互独立的， 那就可以打乱用例的顺序随机执行，用到 pytest 的插件 pytest-random-order 可以实现此目的，github 地址https://github.com/jbasko/pytest-random-order
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大家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。
Pytest 执行过测试任务后我们需要查看整体测试情况，本文记录使用 pytest 生成测试报告的几种方法。 简介 Pytest 生成测试报告有几种方法，本文以 mtutils 库中的测试代码为例，分别尝试几种测试报告的使用 ResultLog pytest 自带测试报告输出功能 该功能在 pytest 6.1 以后的版本中被删除 使用方法 在 pytest 命令中加入参数 --resultlog = path-to-log.txt 示例 pytest --resultlog=./log.txt t
Pytest(十九)利用内置的cache 写入和读取缓存数据解决简单的数据依赖
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