pytest是python的一种单元测试框架,与python自带的unittest测试框架类似,但是比unittest框架使用起来更简洁,效率更高。根据pytest的官方网站介绍,它具有如下特点:
pytest的断言失败后,后面的代码就不会执行了,通常一个用例我们会写多个断言,有时候我们希望第一个断言失败后,后面能继续断言。 pytest-assume插件可以解决断言失败后继续断言的问题。github地址https://github.com/astraw38/pytest-assume
在“失败”部分,您可以查看失败的方法和失败行。x == y表示5 == 6,这是错误的。
pytest是Python最流行的单元测试框架之一, 帮助更便捷的编写测试脚本, 并支持多种功能复杂的测试场景, 能用来做app测试也能用作函数测试
unitest单元测试框架中提供了丰富的断言方法,如assertEqual()、assertIn()、assertTrue()、assertIs()等,但是pytest没有。直接使用Python的assert进行断言
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。
pytest 使用命令行执行用例的时候,有些用例执行失败的时候,屏幕上会出现一大堆的报错内容,不方便快速查看是哪些用例失败。 --tb=style 参数可以设置报错的时候回溯打印内容,可以设置参数(auto/long/short/line/native/no)
断言是写自动化测试基本最重要的一步,一个用例没有断言,就失去了自动化测试的意义了。什么是断言呢? 简单来讲就是实际结果和期望结果去对比,符合预期那就测试pass,不符合预期那就测试 failed
在某些情况下,我们不想执行测试,或者在特定时间内测试案例不相关。在这种情况下,我们可以选择xfail测试或跳过测试
长度为 D 的序列,每个序列都是一个可选的(lower,upper)元组,给出如果边界没有在bins中显式地给出时要使用的外部箱边缘。序列中的 None 条目导致相应维度的最小值和最大值被用于。默认值 None 相当于传递了 D 个 None 值的元组。
首先说下为什么要学pytest,在此之前相信大家已经掌握了python里面的unittest单元测试框架,那再学一个框架肯定是需要学习时间成本的。 刚开始我的内心是拒绝的,我想我用unittest也能完成自动化测试,干嘛要去学pytest呢?最近看到越来越多的招聘要求会pytest框架了,也有小伙伴出去面试说会unittest框架被鄙视的。 所以学此框架应该至少有以下2个理由,第一条已经足够:
一般我们做自动化测试时,一个用例会写多个断言,当第一个断言失败后,后面的代码就不会执行了,于是我们引进了pytest-assume插件可以解决断言失败后继续断言的问题。
1.查看pytest命令行参数,可以用pytest -h 或pytest —help查看
当用例a失败的时候,如果用例b和用例c都是依赖于第一个用例的结果,那可以直接跳过用例b和c的测试,直接给他标记失败xfail 用到的场景,登录是第一个用例,登录之后的操作b是第二个用例,登录之后操作c是第三个用例,很明显三个用例都会走到登录。 如果登录都失败了,那后面2个用例就没测试必要了,直接跳过,并且标记为失败用例,这样可以节省用例时间。
运行pytest可以指定目录和文件,如果不指定,pytest会搜索当前目录及其子目录中以test_开头或以_test结尾得测试函数。我们把pytest搜索测试文件和测试用例的过程称为测试搜索(test discovery)。只要遵循pytest的命名规则,pytest就能自动搜索所有待执行的测试用例。所有的包必须要有init.py文件(在使用各种编辑器时会自动生成)
在Pytest的测试框架中,也是内置了fixture的功能,这些内置的fixture在特定的测试场景下能够提高测试的效率,另外一个好处是它是内置的fixture,就不需要单独再写fixture了。就像Python语言中内置的函数一样,直接拿来调用实现想要实现的功能就可以了。下面具体来看这些内置的fixture它的含义以及在测试场景下的案例应用。
1 引入pytest使用assert进行断言,如果有多个断言,第一个失败了,那么后续的断言将不会执行;那么如果第一个断言失败了,还想继续保持执行后边的断言,那如何做?我们可以使用pytest-assume来解决这个问题,即使用多重断言插件。2 pytest-assume安装pip3 install pytest-assumeC:\Users\Administrator>pip3 install pytest-assumeLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsingh
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
Pytest 是 Python 的一种单元测试框架,与 Python 自带的 unittest 测试框架类似,但是比 unittest 框架使用起来更简洁,效率更高。
1 简介 用例失败重跑可以使用插件pytest-rerunfailures来实现; pytest-rerunfailures有环境要求: Python 3.5-3.8, or PyPy3 pytest 5.0或更高版本 查看下自己的版本,如下: Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "
之前,我曾转过一个单元测试框架系列的文章,里面介绍了 unittest、nose/nose2 与 pytest 这三个最受人欢迎的 Python 测试框架。
: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. **
使用命令行执行pytest用例的时候,会在 terminal 终端打印整个用例的测试结果:
上一篇简单的介绍了Pytest的安装和运行,我们这篇将介绍Pytes的执行用例的方式和异常。
pytest的断言把Python语言简洁的优点发挥的淋漓尽致,因为它用的就是Python的标准断言assert。
Python测试应用与公具 今天跟大家分享一个Python与测试相关的话题,主要介绍Python中的标准库 unittest及第三方测试工具pytest及mock。介绍了它们的基本使用。 环境准备 一台Windows机器,或一台Linux机器,亦或一台Mac 安装Python,版本为2.7.x或3.5.x 要有pip工具(Python2),Python3不做要求 unittest unittest是Python标准库中用于单元测试的模块。单元测试用来对最小可测试单元进行正确性检验,帮助我们在上线之前发现
Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化,类似DDT 如:@pytest.mark.parametrize('请求方式,接口地址,传参,预期结果',[('get','www.baidu.com','{"page":1}','{"code":0,"msg":"成功"})',('post','www.baidu.com','{"page":2}','{"code":0,"msg":"成功"}')])
pytest在执行用例的时候,当用例报错的时候,如何获取到报错的完整内容呢? 当用例有print()打印的时候,如何获取到打印的内容?
这将运行测试,参数设置为x=0/y=2,x=1/y=2,x=0/y=3,x=1/y=3组合参数。
pytest 运行全部用例的时候,在控制台会先显示用例的运行结果(.或F), 用例全部运行完成后最后把报错信息全部一起抛出到控制台。 这样我们每次都需要等用例运行结束,才知道为什么报错,不方便实时查看报错信息。 pytest-instafail 插件可以在运行用例的时候,需实时查看用例报错内容,这样方便跟踪问题。
•简单灵活,容易上手•支持参数化•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)•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-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)等•测试用例的skip和xfail处理•可以很好的和jenkins集成•report框架----allure 也支持了pytest
有小伙伴提到能不能只收集用例失败的情况下日志和错误信息,每个用例都收集日志内容太多了,没法直观的看错误的用例信息。 v1.3.9 版本实现此功能,在原有的功能上新增一个log日志文件,仅收集用例错误的日志。
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。
在我们日常进行自动化测试时,经常会遇到功能阻塞,未实现或者环境有问题等等原因,一些用例执行不了,如果我们注释掉或删除掉这些测试用例,后面可能还要进行恢复操作,这个时候pytest的跳过测试功能就能帮助我们,先跳过,等到问题解决时,恢复执行即可;同时我们还有可能会遇到需要对失败用例重新运行进行测试的情况,pytest也能满足我们的需求,本文就来给大家介绍一下Pytest跳过用例和失败重试的实现。
1 测试脚本在pytest_study文件夹下创建一个test_mm.py# -*- coding:utf-8 -*-# 作者:NoamaNelson# 日期:2021/8/27 16:51# 文件名称:test_mm.py# 作用:xxx# 联系:VX(NoamaNelson)# 博客:https://blog.csdn.net/NoamaNelsondef m_sum(x): return x * (x+1)def test_m_sum(): assert m_sum(3) == 11在py
内置的pytest.mark.parametrize装饰器可以用来对测试函数进行参数化处理。下面是一个典型的范 例,检查特定的输入所期望的输出是否匹配: test_expectation.py
pytest支持显示常见的子表达式的值,包括调用,属性,比较以及二元和一元运算符。(参看Demo of Python failure reports with purest 这允许你使用你习惯的python的在不丢失内省信息的情况下 构造代码。(什么是内省信息?更详细的内部输出信息?) 如果你为断言指定了输出信息,那么不会 输出任何内省信息,而是在traceback中直接输出指定的信息:
“80%的bug集中在20%的模块,越是容易出现bug的模块,bug是越改越多“平常我们做手工测试的时候,比如用100个用例需要执行,其中10个用例失败了, 当开发修复完bug后,我们一般是重点测上次失败的用例。 那么自动化测试也一样,当用例特别多时,为了节省时间,第一次部分用例失败了,修复完之后,可以只测上次失败的用例。
Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果断言失败则会抛出异常。
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
上一篇pytest文档2-用例运行规则已经介绍了如何在cmd执行pytest用例,平常我们写代码在pycharm比较多 写完用例之后,需要调试看看,是不是能正常运行,如果每次跑去cmd执行,太麻烦,所以很有必要学习如何在pycharm里面运行pytest用例
参数化测试的目的是针对多组参数运行测试。我们可以通过@ pytest.mark.parametrize做到这一点。
pytest提供的钩子(Hooks)方法之pytest_runtest_makereport,可以更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。
Pytest的断言方式及应用场景 使用assert语句 断言预期的异常 断言预期的告警 利用上下文信息进行断言 自定义断言方式 使用assert语句进行断言 pytest允许使用python的标准assert语句进行断言处理 采用assert断言时,可添加备注信息,当断言失败时,备注信息会以assertionerror抛出,并在控制台输出 import requests class TestAssert(): def test_assert(self): r = requ
陆陆续续断更好久好久了,这么久发生了很多事情,也思考了很多事情。突然发现拖延症已经严重影响到了我。
pytest 是一个成熟的全功能 Python 测试工具,可以帮助您编写更好的程序。它与 Python 自带的 Unittest 测试框架类似,但 pytest 使用起来更简洁和高效,并且兼容 unittest 框架。pytest 有以下实用特性:
当我们想在每个测试方法之前运行一些代码时,将使用夹具。因此,我们定义夹具而不是在每个测试中都重复相同的代码。通常,固定装置用于初始化数据库连接,传递基数等
pytest允许使用标准的python assert语法,用来校验expectation and value是否一致
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