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。...pytest的测试用例参数化使用如下装饰器即可完成 @pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues) 主要参数说明 【argsnames :参数名】是个字符串...,如中间用逗号分隔则表示为多个参数名 【argsvalues :参数值】参数组成的列表,列表中有几个元素,就会生成几条用例 使用方法使用 @pytest.mark.paramtrize() 装饰测试方法...8*8==64种情况 这种情景,人工测试一般很难全部覆盖的,但在自动化测试中,只要你想,就可以做到。...,太长,理解意思就行 以上几个实例,就是我们测试中使用的pytest测试框架测试用例参数化 当然,如实际需要,你也可以把测试数据独立到文件里,然后读取出来,传递给@pytest.mark.parametrize
Pytest(六)跳过测试 ---- 在unittest测试中,我们有参数化的概念,那么在pytest中也有。...如何理解参数化: 当对一个测试函数进行测试时,通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登陆,我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码。可以把这些参数写在测试函数内部进行遍历。...不过虽然参数众多,但仍然是一个测试,当某组参数导致断言失败。我们想要的是一个的失败不影响其他的失败。通过参数化的方式来管理组织。那么我们看下pytest如何实现参数化的。...pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues) 我们看下如何使用呢,我们假设要测试密码的长度必须大于8位且小于16位。...: assert len(passwd) >= 8 assert len(passwd)<=16 正常应该执行四个测试用例,我们看下 失败用例: 符合我们预期,可以看到用参数化的思路可以减少代码编写
本文3090字,阅读约需8分钟 在上一篇Pytest系列文章:Pytest之自定义mark,主要介绍pytest自定义配置及用例运行实战。以下主要介绍pytest参数化讲解及实战。...熟悉unittest单元测试框架的小伙伴知道,使用ddt进行数据驱动测试,那么身为功能更加强大且更加灵活的Pytest框架怎么可能没有数据驱动的概念呢?...Pytest使用@pytest.mark.parametrize装饰器来实现数据驱动测试的,也就是常说的参数化。...如果有多个参数,则需要用元组来存放值,一个元组对应一组参数的值,如:@pytest.mark.parametrize("name,pwd", [("yy1", "123"), ("yy2", "123"...3 多个参数化装饰器 使用多个参数化装饰器,数据会进行交叉组合的方式传递给测试函数,进而生成n*n个测试用例(笛卡尔积)。
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。...通常情况下你可以在traceback中看到作为函数参数的input和output。 注意你也可以对模块或者class使用参数化的marker来让多个测试函数在不同的测试集下运行。...你也可以对参数集中的某个参数使用mark,比如下面使用了内置的mark.xfail: test_exception.py import pytest @pytest.mark.parametrize(...如果参数化的列表是一个空列表,比如参数是某个函数动态生成的,请参考 empty_parameter_set_mark选项。...可以对一个函数使用多个parametrize的装饰器,这样多个装饰器的参数会组合进行调用: import pytest @pytest.mark.parametrize("x", [0, 1]) @pytest.mark.parametrize
前言 当某个接口中的一个字段,里面规定的范围为1-5,你5个数字都要单独写一条测试用例,就太麻烦了,这个时候可以使用pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化。...官方示例 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 import pytest @pytest.mark.parametrize("test_input...,里面写两个参数 第一个参数类型是字符串,多个参数中间用逗号隔开,这里填写的就是参数化的字段 第二个参数类型是list,多组数据用元祖类型,这里填写的就是参数化的数据,通常我们把数据都会存放在yaml或者...json文件中 装饰器@parametrize定义了三组不同的(test_input, expected)数据,test_eval则会使用这三组数据执行三次: test_1.py::test_eval[...(笛卡尔积) 可以对一个函数使用多个parametrize的装饰器,这样多个装饰器的参数会组合进行调用: import pytest @pytest.mark.parametrize("x", [0
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。...,首先不考虑它的测试点是否设计合理,就单纯的来说,一个函数的测试需要写很多的测试代码,相对而言不是一个好的选择,写了很多的垃圾代码,但是在pytest的参数化而言,可以很轻松的来解决这个问题,见实现的代码...固件参数化会使用到pytest中内置的固件request,并通过request.param来获取参数。还是以上面的案例来修改,见修改后的测试代码: #!...,我们需要连接很多好几个数据库来操作不同的业务场景,那么可以使用固件参数来很好的解决该问题,测试代码如下: #!
1 Unittest参数化1.1 ddt1.1.1 简介数据驱动ddt可以实现测试数据与测试脚本的分离;通过ddt来将测试数据加载到脚本中;1.1.2 说明测试数据为嵌套字典的列表;测试类前加修饰@ddt...;测试用例前加修饰@data()运行后用例会自动加载成多个单独的用例。...参数化2.1 说明 pytest允许在多个级别启用测试参数化:pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能(后面学习)@pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和...ID字符串列表ids的长度需要与测试数据列表的长度一致scope用于控制Fixture的作用范围/默认"function"2.2.2使用参数化前后比对2.2.2.1 使用前def test_case_o...;这样写需要写四个用例,感觉比较累赘;我们可以尝试使用参数化处理。
参数化本质详解 参数化的应用场景简单的描述就是针对一个被测的对象,当存在相同的测试步骤不同的测试数据时,可以使用参数化的设计思想,从而能够达到使用少量的代码达到测试覆盖率的最大化。...Pytest参数化实战 在Pytest测试框架中参数化主要是通过parametrize来进行实现的,下面先以一个两个数相加为案例来演示下这部分的案例使用,案例以及测试代码如下: #!...在Pytest参数化中,可以使用多种不同的数据结构,如列表、元组、字典等数据类型,依然适用于上面的代码,把测试数据使用字典的形式来进行存储,改造后的代码如下: #!...Pytest框架中参数化的特性是非常强大的,使用该特性可以在企业级里面再进行到某一个模块或者验证某一个功能的时候,当它的条件符合参数化的应用场景,完全可以使用参数化的设计思想来实现这部分,这样的优势是显而易见的...同时也可以使用Pytest参数化特性,可以实现PostMan接口测试用例智能化转为Pyhton测试代码。感谢您的阅读,后续持续更新不同技术栈文章。
unittest使用ddt来实现测试用例参数化、或parameterized实现测试用例参数化,pytest测试用例里面对应的参数可以用 parametrize 实现参数化,今天我们来了解下fixture...参数化params fixture的参数可以解决大量重复代码工作,比如数据库的连接、查询、关闭等.同样可以使用参数化来测试多条数据用例。...:一个可选的参数列表,它将导致多次调用fixture函数和使用它的所有测试,获取当前参数可以使用request.param,request 是pytest的内置 fixture ,主要用于传递参数 1、...获取账号密码案例: import pytest data = [("username1", "password1"), ("username2", "password2")] # data = ((...(scope="function", params=mobile_data) def users(request): '''注册用户参数化''' # 前置操作 delete_user
为什么需要自动化测试 自动化测试有很多优点,但这里有3个主要的点: 可重用性:不需要总是编写新的脚本,除非必要,即使是新的操作系统版本也不需要编写脚本。 可靠性:人容易出错,机器不太可能。...Pytest的一些主要特性: 自动发现测试模块和功能 有效的CLI来更好地控制您想要运行或跳过的内容 大型第三方插件生态系统 固定装置-不同的类型,不同的范围 与传统的单元测试框架一起工作 自动和可配置的测试发现...不用担心,pytest有一个很酷的特性来参数化您的fixture。让我们用一个例子来看看它。 假设您的产品公开CLI接口以在本地管理它。...此外,您的产品在启动时设置了许多默认参数,您需要验证所有这些参数的默认值。...使用pip安装此插件 pip install pytest-xdist 让我们通过一个示例来快速研究它。 我有一个自动化测试存储库CloudApp,用于使用selenium进行GUI测试。
参数化顾名思义就是把不同的参数,写到一个集合里,然后程序会自动取值运行用例,直到集合为空便结束。pytest 中可以使用 @pytest.mark.parametrize 来参数化。...,就会生成几条用例 使用方法 使用 @pytest.mark.paramtrize() 装饰测试方法 parametrize('data', param) 中的 “data” 是自定义的参数名,param...pytest 提供了一种参数化的方式,将多组测试数据自动组合,生成大量的测试用例。...@pytest.fixture 与 @pytest.mark.parametrize 结合 下面讲结合 @pytest.fixture 与 @pytest.mark.parametrize 实现参数化。...如果测试数据需要在 fixture 方法中使用,同时也需要在测试用例中使用,可以在使用 parametrize 的时候添加一个参数 indirect=True,pytest 可以实现将参数传入到 fixture
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 pytest允许在多个级别启用测试参数化: 允许fixture有参数化功能(后面讲解)...pytest.fixture() 允许在测试函数或类中定义多组参数和fixtures @pytest.mark.parametrize 允许定义自定义参数化方案或扩展(拓展) pytest_generate_tests...参数化场景 只有测试数据和期望结果不一样,但操作步骤是一样的测试用例可以用上参数化; 可以看看下面的栗子 未参数化的代码 def test_1(): assert 3 + 5 == 9 def...可以看到,只有一条用例,但是利用参数化输入三组不同的测试数据和期望结果,最终执行的测试用例数=3,可以节省很多代码 实际Web UI自动化中的开发场景,比如是一个登录框 你肯定需要测试账号空、密码空、账号密码都为空...重点知识 一个函数或一个类可以装饰多个 @pytest.mark.parametrize 这种方式,最终生成的用例数是n*m,比如上面的代码就是:参数a的数据有3个,参数b的数据有2个,所以最终的用例数有
前言 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...in 0.05s ============================== Params参数化(多个) 列表里有多个dict数据,request会自动化循环读取每个索引下的值,从0开始,看下面例子...装饰器@pytest.mark.parametrize参数化(多个) 多个参数和单个参数写法差不多,只不过多个参数中间用逗号隔开,列表中用元组来分组,举个例子(不带类的测试方法和没有使用request...单独使用@pytest.mark.parametrize参数组合 总结 pytest与unittest的区别之一参数化已经讲完,希望可以帮助你学习pytest框架。 ...如果对你有帮助或喜欢自动化测试开发的朋友,可以加入右下方QQ交流群学习与探索,更多干货与你分享。
3.一个文件夹下不宜放太多的.py文件,不然你会发现一个文件夹下的文件列表会很长。 具体怎么放,视实际情况而定,切记不可死读书。 二、pytest参数化 pytest当中不能使用ddt。...流程性质的东西,在pytest里面叫做参数化。 ?...1.pytest和ddt的方式很像,但是还是有区别的: @pytest.mark.parametrize("参数名",列表数据) 你看,它后面跟了2个变量,ddt当中只要跟一个变量就可以了。...三、重运行 Web自动化中还重视重运行。 在调试的时候会发现用例有的时候能运行成功,有的时候它不能运行成功。Web自动化的用例,准确来说是不太稳定的。...针对这个现象,Web自动化中有个机制叫做重运行。重运行是专门针对失败的测试用例去重新运行一下。 如果第一次有8个测试用例,运行成功后有2个失败了。那么这2个会重运行。
使用assert语句进行断言 pytest允许使用标准的python assert语法,用来校验expectation and value是否一致 代码演示: def func(): return...3 def test_func(): assert func() == 4 执行结果: (wda_python) bash-3.2$ pytest -q test_assert.py...where 3 = func() test_assert.py:5: AssertionError 1 failed in 0.07 seconds (wda_python) bash-3.2$ 预期异常的断言...pytest中使用with pytest.raises: 来断言预期异常 代码演示: import pytest def func(): raise SystemExit(1) def test_func...(): with pytest.raises(SystemExit): func() 执行输出: (wda_python) bash-3.2$ pytest -q test_sysexit.py
1、@pytest.mark.parametrize()基本用法 @pytest.mark.parametrize(args_name, args_value) args_name:参数名,用于将参数值传递给函数...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。...最基本的用法: 例1 执行用例: 例2:列表中含字典 执行结果: 例3:多参数 执行结果: 2、yaml格式测试用例读写 大家应该记得,fixture有一个params参数,可以进行用例传参...,但是fixture更倾向于前后置操作,而yaml更多用于实现参数化。...用途: 1、做配置文件;2、编写自动化测试用例 数据组成 1、字典,即Key-Value键值对【注意冒号后面要加空格】 2、列表,使用-表示 使用前确认你已经安装了PyYAML库 例如: 我们先在user_manage
技术准备 httpbin:安装信息见上一篇 json:掌握json支持的数据格式和json的序列化操作 pytest:pytest的参数化方式 requests:requests是如何发送http请求的...resp = s.send(prepped) return resp 4、采用pytest进行参数化 导入前面准备的文件,采用pytest.mark.parametrize进行参数化...实例化重写的请求发送方式,并传入参数化数据 发送请求,接收结果并进行断言 ?...不足之处: 1、从json文件可以看出,TestHttpMethods和TestAuth存在的目的是想要表示一个测试集,但是在用例实际执行过程中没有体现出来,对于pytest的使用不熟练,还不知道应该如何结合起来...; 2、在命令行中使用pytest的命令执行用例的方式不够灵活; 3、邮件发送、定时任务执行等等,都是必要的。
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。...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: · 非常容易上手,入门简单,文档丰富,文档中有很多实例可以参考 · 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试 · 支持参数化parametrize,比unittest...nose, unittest, doctest框架编写的测试case · 可以用来做web和app自动化(pytest+selenium/appnium)、接口(pytest+requests) 为什么这么好的框架没多少人用...百度阅读购买 《 python自动化框架pytest》本书已经上架百度阅读,搜索方法 百度搜索:百度阅读 再搜索:pytest ?
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