可见下面的两个框架的脚本，略有不同，setup和setUp，teardown和tearDown。
假如你已经有了编程基础，那么学习一门新语言的困难点绝对不在语法、语义和风格等代码层面上的，而在于语言范式（OO，FP还是Logic），语言的生态（如：依赖管理和包发布等）和工具（编辑器，编译器或者解释器）这些方面，请参看如何高效地学习编程语言。再假如你已经对各类语言范式都有一定的了解，那么最后的困难之处就是...细节，它是魔鬼。
项目的整体结构可以参考“软件目录开发规范”，这里单说测试目录。一般都是在项目里单独创建一个测试目录，目录名就是“tests”。 关于目录的位置，一种建议是，在项目名（假设项目名是Foo）的一级子目录下创建二级子目录 “Foo/foo/tests” 。但是这样可能是因为用起来不方便，有很多是按下面的做法。不过下面的示例我还是用这个方法来创建测试目录。 还可以把测试目录向上移一层，作为一级子目录，直接创建在项目之下 “Foo/tests”。参考django、scrapy、flask都是这样的做法。
github 地址: https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
当您的 Python 项目依赖于外部包时，您需要确保使用每个包的正确版本。更新后，软件包可能无法像更新前那样工作。Python Poetry 之类的依赖项管理器可帮助您指定、安装和解析项目中的外部包。通过这种方式，您可以确保始终在每台机器上使用正确的依赖版本。
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。
import指令做了两件事：1）搜索module，2）绑定到局部变量 内置函数__import__()只做了一件事：搜索module
在使用Python编程时，有时候我们可能会遇到ModuleNotFoundError异常，错误信息显示为No module named 'config'。这种错误通常发生在我们尝试导入一个指定的模块时，但Python解释器无法找到该模块。
在进行机器学习项目开发时，我们常常会使用到scikit-learn这个强大的机器学习库。然而，有时候我们会在导入sklearn.cross_validation模块时遇到ModuleNotFoundError错误，提示找不到该模块。本文将介绍解决这个错误的方法。
上面的’‘django_py3_1.11”是我自己的虚拟环境名, 要改成自己的; 同样’python3.5’也需要根据自己的python版本修改.
在Python编写程序时，有时会遇到ModuleNotFoundError: No module named 'urllib2'这个错误。这个错误通常是因为Python 3中对urllib库进行了重构，将urllib模块分为了urllib.request和urllib.error两个模块，而urllib2模块在Python 3中已经被移除了。所以在Python 3中使用urllib2会导致找不到模块的错误。 要解决这个问题，有两种方法可以尝试：
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
当你在Python代码中看到类似"ModuleNotFoundError: No module named 'config'"的错误消息时，意味着你尝试导入一个名为'config'的模块，但Python无法找到该模块。这种错误通常发生在以下几种情况下：
在使用Python编写机器学习项目时，我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError，该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误，即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行，但总的来说，它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时，requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋，在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题，一个更加使用方便的包管理工具诞生了，叫做 Pipenv，接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
https://docs.pytest.org/en/latest/index.html
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Doc
TensorFlow Object Detection API支持TensorFlow2.x版本已经有一段时间了，这里对安装配置步骤做详细说明。
在使用 pytest 进行测试时，我们经常需要根据项目的需求进行定制化配置。pytest 提供了丰富的配置选项，使我们可以灵活地调整测试框架的行为。其中，pytest.ini 文件是一种方便的方式来定义和管理 pytest 的配置。本文将详细介绍 pytest.ini 的作用和使用方法，帮助您定制化和管理 pytest 测试框架的配置。
ModuleNotFoundError: No module named 'xxxx'
网上说安装crypto、pycrypto需要顺序进行，但是无论先后顺序安装都是解决不了这个问题的 解决办法：
这里的main函数为从_pytest/config/__init__.py定义的全局函数--main函数
本文记录在 GNURadio 自定义Python OOT 块后导入块时报错 ModuleNotFoundError: No module named xxx。
前面一篇已经学会了使用hook函数改变pytest运行的结果，代码写在conftest.py文件，实际上就是本地的插件了。 当有一天你公司的小伙伴觉得你写的还不错，或者更多的小伙伴想要你这个功能，于是你就想着放到github上，写成一个插件，方便小伙伴使用pip去安装。
内置marker本文先讲usefixtures 、filterwarnings 、skip 、skipif 、xfail这5个。参数化的marker我会写在《pytest参数化》中，hook的marker我会写在《pytest hook》中，插件的marker（pytest-ordering、allure等）我会写在《pytest插件》中。当前只需知道有以上这些分类的marker即可，更多内容请关注后续文章。
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
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；
详细参考官网文档：https://github.com/pytest-dev/pytest-html
pytest 运行用例的时候，一般用命令行去执行，有些小伙伴不太习惯命令行运行用例，可能是之前深受 unittest 框架的影响，习惯在项目的根目录下写一个 run_all.py 的文件。 运行的时候，使用 python 运行 run_all.py 来执行测试用例。
.每一个表格数据是一个panda的dataframe，从而可以很方便的集成到ETL和数据分析工作流中
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。
Pytest 支持通过配置的方式修改日志格式，查看 pytest 帮助命令即可查看支持的配置参数。 其中与日志相关的配置有以下几项：
表5 pytest的装饰器
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。
在上一篇Pytest系列文章：Pytest之fixture，主要介绍fixture的介绍、调用方式及作用域。
@pytest.mark.skip 可以标记无法在某些平台上运行的测试功能，或者希望失败的测试功能。
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！。
pytest命令行运行时，可以直接在控制台中查看到输出的结果，但这样的结果并不直观，也不易于保存用于后续分析和分享。如pytest -s -q test_xx.py的输出结果。 Pytest的报告输出方式 JunitXml格式的报告文件：pytest --junitxml=path resultlog文本格式的报告文件：pytest --resultlog=path(不常用，预计在4.0移除) url格式的报告文件，为每个用例或指定用例生成一个url：pytest --pastebin=all,只输出失
1 引入有时候我们需要对某些指定的用例进行跳过，或者用例执行中进行跳过，在Unittest中我们使用skip（）方法；在Pytest中如何使用呢？在Pytest中也提供了两种方式进行用例的跳过skip、skipif。2 Unittest中的用例跳过# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：NoamaNelson# 日期：2022/11/17 # 文件名称：test_unittest_skip.py# 作用：验证unittest的skip# 联系：VX(NoamaNelson)# 博客：https
对于那些尚未开发完成的测试，最好的处理方式就是略过而不执行测试。按正向的思路，我们只要通过标记指定要测试的就可以解决这个问题；但有时候的处境是我们能进行反向的操作才是最好的解决途径，即通过标记指定要跳过的测试。
首先我们来学习下pytest的用来做前置工作和清理工作的setup和teardown方法。
通常来讲，在一段 Python 代码中去执行引用另一个模块中的代码，就需要使用 Python 的 import 机制。import 语句是触发 import 机制最常用的手段，但并不是唯一手段。
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。
写这篇文章，整体还是比较坎坷的，我发现有知识断层，理解再整理写出来，还真的有些难。
HttpRunner 3.x版可以使用所有的 pytest 插件，包括测试报告插件，像的 pytest-html 和 allure-pytest 。
📷 Pytest和Unittest测试框架的区别？ 如何区分这两者，很简单unittest作为官方的测试框架，在测试方面更加基础，并且可以再次基础上进行二次开发，同时在用法上格式会更加复杂；而pytest框架作为第三方框架，方便的地方就在于使用更加灵活，并且能够对原有unittest风格的测试用例有很好的兼容性，同时在扩展上更加丰富，可通过扩展的插件增加使用的场景，比如一些并发测试等； Pytest 安装 pip安装： pip install pytest 复制代码 测试安装成功： pytest --hel
在测试的过程中，总会执行完毕，需要运行产生对应的测试报告，那么我们在执行的pytest的测试，也需要产生测试报告，
前面介绍了unittest这个自动化框架，但是这个古老的框架，还有很多不足。 于是乎，后浪出现了，今天要讲的就是pytest框架。 pytest介绍 pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要特点有以下几点： 1、简单灵活，容易上手，文档丰富； 2、支持参数化，可以细粒度地控制要测试的测试用例； 3、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/appnium等自动化测试、接口自动化测试（pytest+requests）; 4、pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展 如pytest-selenium（集成selenium）、 pytest-html（完美html测试报告生成）、 pytest-rerunfailures（失败case重复执行）、 pytest-xdist（多CPU分发）、 pytest--ordering（控制测试运行的顺序） 5、测试用例的skip和xfail处理； 6、可以很好的和CI工具结合，例如jenkins
钩子方法 pytest_runtest_makereport 可以清晰的了解用例的执行过程，并获取到每个用例的执行结果。
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