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。fixture是pytest核心技术，本文聊聊如何使用fixture完成变量、接口、用例3个级别复用。
tep此次更新，旨在从“工具”升级为“框架”，为此做了大量的代码整洁工作，重新设计了部分功能，项目脚手架也焕然一新。
Symfony是一个开源PHP框架，具有优雅的结构和声誉，无论其大小如何，都是一个适合启动任何项目的框架。作为一组可重用的组件，其灵活性，体系结构和高性能使其成为构建高度复杂的企业应用程序的首选。
当你首次建立一个应用的时候，为你的数据库预先安装一些硬编码的数据，是很有用处的。 有几种方法可以让Django自动创建这些数据：你可以通过fixtures提供初始数据，或者提供一个包含初始数据的sql文件。
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
测试平台，有人说它鸡肋，有人说它有用，有人说它轮子，众说纷纭，不如从自身出发，考虑是否要做测试平台：
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
当启动 django 项目的时候，有些表需要添加一些初始化数据，比如省份需先添加到数据库里面。 可以使用django 的fixtures 来初始化表的数据。
tep教程会随着版本更新或经验积累，持续维护在电子书中，最新的最全的内容请锁定这篇文章【最新】tep完整教程帮你突破pytest：
import requests from bs4 import BeautifulSoup
Sentry 的浏览器 SDK 的集成测试在内部使用 Playwright。这些测试在 Chromium、Firefox 和 Webkit 的最新稳定版本上运行。
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！。
对于登录→搜索商品→添加购物车→下单→支付这样的大流程，使用teprunner测试平台该如何编写接口自动化用例呢？
示例代码单独放在了samples文件夹下，可以放心将整个目录删除。其中的db演示了连接MySQL数据库，http演示了requests常见用法和tep request的猴子补丁，login_pay演示了从登陆到下单该如何编写脚本，包括httprunner、mvc（不推荐）、tep（强烈推荐）三种写法。
现在正式进入测试相关功能开发。teprunner测试平台底层是pytest，中间层是tep，还没了解的朋友可以先看看tep的文章，整个平台的设计思路和后面用例的执行都会基于这个工具。tep的测试用例是放在.py文件里面的，全局变量或者说环境变量是引用的env_vars，公共函数和复用接口是引用的fixtures，在做成平台后，需要把这两个部分独立为两个功能模块。多个项目的接口自动化数据需要隔离开来，要有个项目管理功能。本文将开发四个用例前置模块：
在使用单元测试时，有时候需要测试数据库中有数据，这时我们可以使用Django的Fixtures来生成测试数据。
最近，在帮助一家大型公司的大型前端项目设计和构建前端体系，期间和我同事 @Liuuy 讨论起了 CSS 的架构和设计问题。开发人员对于 CSS 及其 CSS 预处理器的使用是一个很有意思的问题 —— 过去，我一直在吐槽这些想写好 CSS 的人，却是一点儿也不想高认真学习 CSS。
前面介绍了fixture的参数化，以及conftest.py的系列知识，本文章主要总结fixture的参数scope，通过它可以指定fixture的作用范围。scope的参数主要应用于控制fixture执行配置和销毁逻辑的频率。在scope的参数中主要有四个值可以选择，分别是function(函数级别),class（类级别）.module（模块级别）,session（会话级别）,它的默认值是函数级别。下面依据各个案例来说明该参数的实际应用。
之前学习了fixture的基本使用，其中参数scope类似作用域，就是fixture的使用范围，那么针对scope的这几个值，他的执行顺序是怎样的？
引入 我们之前学习的都是测试用例的前置固件，也就是相当于“setup”。说到这，细心的你可能想到了，那有没有什么方式可以表示出“teardown”？这就是我们今天学习的yield和addfinalizer。
学习源码第一步就是搭建调试环境，但是看了网上大部分Elasticsearch调试方式都是配置各种环境变量然后直接启动Main方法，而且还各种报错。今天提供新的方式－－remote debug来避免这些麻烦。
趁着元旦假期最后一天，有着大把时间，奔着把tep做大做强的目标，好好学习了一波。在开始正文之前，先回答可能会问到的两个问题。第一个问题是为什么要集成HttpRunner？因为我最近在思考如何给tep做分层设计，参考了我司现有的接口自动化平台，它的设计是每个用例有很多测试步骤，可以针对用例设置预设变量，然后在测试步骤中引用。正当我准备自己开发类似功能时，想到了HttpRunner，我记得HttpRunner第3版是建议直接编写pytest代码而非以前的ymal或json文件了。大有所获，HttpRunner正是以这种方式编写的代码，而且和pytest有很好的结合，很符合tep要集成的第三方包的希望。第二个问题是为什么要集成Flask？刚开始只是我用来调试代码的，等到把Mock写完以后，想到可能大家也需要调试代码，就把它做到tep里面了，并且附带了测试用例的示例代码，安装完以后就能一键运行，开箱即用，美滋滋。归根结底，都是为了把tep做大做强。
前面讲到全局只登录一次，全部的yaml 用例都会公用一个请求会话。 那有些接口不需要登录怎么办呢？比如登录和注册的接口，是不需要带上登录 token 的。 我除了默认用到一个 requests_session 全局的内置 fixture，还预留了2个
cypress 提供了执行系统命令的方法 cy.exec() ，这方便在用例之前准备测试数据，和清理测试数据。
Django 附带了一组可以轻松安装的可选模块, 其中一个模块就是重定向的模块, 它在您想要更新某些现有URL而不损害您的网站SEO或在任何情况下避免404错误的情况下特别有用。
具体可参考：https://github.com/hhyo/Archery/tree/master/src/docker-compose
何为半同步复制模式呢？在此我们先了解异步复制模式，这是MySQL的默认复制选项。异步复制即是master数据库把binlog日志发送给slave数据库，然后就没有了然后了。在此暴露一个问题，当slave服务器发生故障了，那么肯定会导致主从数据库服务器的数据不一致。
在《Google Test(GTest)使用方法和源码解析——概况》最后一部分，我们介绍了GTest的预处理特性。现在我们就详细介绍该特性的使用和相关源码。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
使用命令行运行 pytest 用例的时候，看不到 fixture 的执行过程. 如果我们想知道fixture的执行过程和先后顺序，可以加上 --setup-show 命令行参数，帮助查看 fixture 的执行过程.
作为 CI 流程的一部分，我们在 Sentry 运行了多种测试。本节旨在记录一些 sentry 特定的帮助程序， 并提供有关在构建新功能时应考虑包括哪些类型的测试的指南。
pytest登场！本文将在Django中引入pytest，原理是先执行tep startproject命令创建pytest项目文件，然后从数据库中拉取代码写入文件，最后调用pytest命令运行用例。为了提高运行效率，用例运行是并行的，采用了多线程和多进程，两个都有，这在最后有个单独小结进行比较完整的说明。因为用例运行是异步的，所以前端并不知道什么时候执行完才能拿到运行结果，可以发多个HTTP请求轮询，但这种方式并不优雅，本文将采用WebSocket来实现用例结果查询。具体内容为：
测试框架 unittest – (Python 标准库) 单元测试框架。 nose – nose 扩展了 unittest 的功能。 contexts – 一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到C# – Machine.Specifications的启发。 hypothesis – Hypothesis 是一个基于先进的 Quickcheck 风格特性的测试库。 mamba – Python 的终极测试工具， 拥护BDD。 PyAutoGUI – PyAutoGUI 是一个人性化的跨平台 GU
很多初学者都是从写 Python 脚本开始的，从一个人写脚本，逐渐的和团队一起写工程。
前端、后端、pytest均以Docker容器运行服务，单独的容器化执行引擎，项目环境隔离，即用即取，用完即齐，简单，高效。
nose[1] 是一个第三方单元测试框架，它完全兼容 unittest，并且号称是一个更好用的测试框架。
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。
这次要介绍的是一个用于验证 Kubernetes 对象文档结构的小工具：kubeval。它能够对一个或多个 Kubernetes 或 OpenShift 的对象文档进行校验。它所依赖的 Schema 数据来自于 Open API 所生成的内容，所以校验过程中无需和 API Server 进行交互，也正因如此，对各种第三方 CRD 的支持也暂时无能为力，另外还需要有 Schema 库的支持。
有一点首先需要确认的的是,pytest中的fixture是pytest用于将测试前后进行预备，清理工作的代码分离出核心测试逻辑的一种机制。但是我们更加希望的是在一个测试套件中，能够共享fixture的机制，这样所一个测试套件里面的所有测试点都能够共同使用，和我在早期介绍的分离测试固件的思想有点雷同。在pytest中通过conftest.py来共享fixture，如果希望多个测试文件共同使用一个fixture时候，可以在该目录下创建conftest.py文件，但是切记该文件绝对不能倒入使用，这点一定要注意，创建conftest.py文件后，把需要的fixture加入到里面，就可以使用了。先来一个简单的案例，在一个包中，有三个测试模块，每个测试点都显示开始前执行和结束后执行，也就是说，每个测试点执行的时候，先打印测试开始，然后执行测试点，然后最后打印测试结束，见案例代码：
v1.4.4 版本新增对yaml 用例格式校验，不合法的用例格式不会被执行，避免出现用例格式不合法导致的报错。
在开发时经常会调用第三方API接口，抓取json api data后进行加工处理，那如何写测试呢？如何mock数据呢？
升级tep到0.9.5版本，使用tep startproject demo创建项目脚手架，开箱即用以上新功能。
Cypress 支持 Windows64、Windows32、Linux64、MacOS64 版本
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。
根据pypistats统计，tep在pypi的下载量达到了1w，对于纯个人研发的一款测试小工具来说，已经算不错了，要知道HttpRunner也才6w啊。tep可以说是我在接口自动化测试这个领域的技术沉淀，凝结了个人经验和所见所闻的精华之作，它基于Pytest，借鉴了JMeter、RobotFramework、HttpRunner、京东接口测试平台等各种优秀自动化设计思想，小小工具，蕴含大大能量。相信它也已经影响了不少人，让初学者知道Pytest该怎么玩，让入门者知道Pytest工程化是什么样子，让熟练者可以参考对照优化代码。然而当我把tep优化到1.0.0正式版以后，为什么却选择停止维护呢？ 一、 小工具的表达力不够。当我试图用tep来描绘更多自动化设计思想时，瞬间感觉到了一丝苍白，我不一定讲的清楚，别人也不一定能够理解，用代码来交流始终存在着一定门槛。二、每个人对Pytest使用方式不同 。Pytest本身是测试框架，很多人用它来做二次开发，设计”测试框架“，有好的，有差的，不管白猫黑猫能逮到耗子就是好猫，不管设计的如何，能实现接口自动化项目落地就是好框架。tep要想在这个方向上，建立一套标准，几乎是不可能的。这不并意味我会就此放弃Pytest，相反，我将致力于Pytest平台化，从做小工具改为做测试平台。 测试平台具有非常直观的强大表现力，并且具有工程化的规范性，一看就懂，一用就会，一点就通。测试平台也是能更好的做技术沉淀的，如果说写小工具是玩玩而已，那么开发测试平台就是认真搞技术了。比如，如何提高Pytest并行执行的效率，我相信测试平台会比小工具，更能给出一个比较完整的解决方案。下次使用Pytest，也许就不是从tep startproject开始了，而是docker run。
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