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本篇章为pytest的学习过程，仅是个人的观点

1、unittest和pytest的介绍

核心对比内容如下：

1、安装与版本管理：

• unittest：作为 Python 的内置标准库，它无需额外安装，但无法灵活升级或降级
• pytest：是一个第三方库，需要手动安装，可以自由指定、升级或降级到任何需要的版本

2、代码风格与易用性：

• unittest：代码风格被描述为类似 Java 语言（需要创建类、继承、使用特定断言方法，代码稍显繁琐）
• pytest：代码风格更 "Pythonic"，语法更简洁，可以用简单的 assert 语句进行断言，减少了大量的样板代码

3、插件生态与扩展性（核心优势）：

• unittest：插件生态非常有限，扩展能力弱
• pytest：拥有一个极其强大的插件生态，覆盖了报告、异步、Web测试、性能等方方面面，扩展性极强

4、兼容性与维护：

• unittest：由 Python 官方直接维护，是官方标准
• pytest：一个关键优势是它完全兼容用 unittest 编写的测试用例，使得从 unittest 迁移到 pytest 的成本非常低

2、如何快速上手？

需要安装pytest：pip install pytest

升级到最新版：pip install pytest -u

对于pytest来说有三种启动方式：

1、命令：需要在终端上输入pytest【推荐使用】

2、代码：需要新建一个main.py的文件，在main里面启动【推荐使用】

import pytest

pytest .main()

3、鼠标【不推荐】：这种操作方式是由pycham提供的，不是pytest提供的

3、如何看懂结果？

1、执行环境：版本、根目录、用例数量

2、执行过程：文件名称、用例结果、执行速度

3、失败详情：用例内容、断言提示

4、整体摘要：结果情况、结果数量、花费时间

用例结果的缩写：

. : passed （通过）

F: failed （失败：用例执行时报错）

E: error （出错：fixture执行时报错）

s: skipped （跳过）

X: xpassed （预期外的通过：不符合预期）

x: xfailed （预期内的失败：符合预期）

4、用例规则

分为两部分：用例发现规则，用例内容规则

1、用例发现规则：测试框架在识别、加载用例的过程

pytest的用例发现步骤：

1、遍历所有的目录，例外：venv，.开头的目录

2、打开python文件，test_开头或者_test结尾

3、遍历所有的Test开头类

4、收集所有的test_开头的函数或者方法

2、用例内容规则：pytest 8.4增加了一个强制要求

pytest对用例的要求：

1、可调用的（函数、方法、类、对象）

2、名字test_开头

3、没有参数(参数有另外含义)

4、没有返回值（默认为None）

参数self：函数本身的变量

5、配置框架

配置可以改变pytest的默认规则：

• 命令参数
• ini配置文件

所有的配置方式，可以一键获取：pytest -h

配置文件可以使用pytest.ini来命名，一般介绍有哪些配置，分别使用什么方式等

常用的参数有：

• -v：增加详细程度
• -s：在用例中正常的使用输入输出
• -x：快速退出，当遇到失败的用例停止执行
• -m：用例筛选

6、标记mark

标记可以让用例与众不同，进而可以让用例被区别对待

1、用户自定义标记：用户自定义标记只能实现用例筛选

操作步骤：

• 先注册
• 再标记
• 后筛选

class TestAdd: @pytest.mark.api def test_int(self): res = add(2, 3) assert res == 5 @pytest.mark.web def test_str(self): res = add("hello", "world") assert res == "helloworld" @pytest.mark.ut def test_list(self): res = add([1, 2, 3], [4, 5, 6]) assert res == [1, 2, 3, 4, 5, 6]

运行的时候可以使用：pytest -m ut来筛选特定的运行结果

2、框架内置标记

框架内置标记为用例增加特殊的执行效果

和用户自定义标记区别：

1、不需注册，可以直接使用

2、不仅可以筛选，还可以增加特殊效果

3、不同的标记，增加不同的特殊效果

• skip：无条件跳过
• skipif：有条件跳过
• xfail：预期失败
• parametrize：参数化
• ousefixtures：使用fixtures

7、数据驱动测试参数

数据文件，驱动用例执行数量，内容

data.csv文件：

a,b,c
1,1,2
2,3,5
3,3,6
4,4,7

@pytest.mark.ddt @pytest.mark.parametrize( "a,b,c", read_csv("../data.csv") ) def test_ddt(self, a, b, c): res = add(int(a), int(b)) assert res == int(c)

8、夹具fixture

夹具：在用例执行之前、执行之后，自动运行代码

• 之前：加密参数/之后：解密结果
• 之前：启动浏览器/之后：关闭浏览器
• 之前：注册、登录账号/之后：删除账号

1、创建夹具fixture：

@pytest.fixture def f(): # 前置操作 yield # 后置操作

1、创建函数 2、添加装饰器 3、添加yield关键字

2、使用fixture：

• 在用例的参数列表中，加入fixture名字即可
• 给用例加上usefixtures标记

def test_1(f): pass @pytest.mark.usefixtures("f") def test_2(): pass

从Python的角度来看，函数中可以有多个yield，但是pytest中只能有一个yield

3、高级用法：

1、自动使用

2、依赖使用：

• linux：使用linux进行编译
• git：使用git进行版本控制
• fixture：使用fixture进行前后置自动操作

3、返回内容：接口自动化封装：接口关联

4、范围共享：

• 默认范围：function
• 全局范围：session
• 使用conftest.py

9、插件管理

pytest插件生态是pytest特别的优势之处

插件分成两类：

• 不需要安装：内置插件
• 需要安装：第三方插件

插件的使用方式：

• 参数
• 配置文件
• fixture
• mark

10、常用的插件

1、pytest-html

用途：生成HTML测试报告

安装：pip install pytest-html

使用：--html=report.html --self-contained-html

2、pytest-xdist

用途：分布式执行

安装：pip install pytest-xdist

使用：-n N（N指的是次数）

只有在任务本身耗时较长，超出调用成本很多的时候，才有意义

3、pytest-rerunfailures

用途：用例失败之后，重新执行

安装：pip install pytest-rerunfailures

使用：-reruns 5 --reruns-delay 1

pytest 有140+插件：https://docs:pxtest.org/en/stable/reference/plugin_list.html

11、企业级测试报告

allure是一个测试报告框架

安装：pip install allure-pytest

配置：--alluredir=temps --clean-alluredir

生成报告：allure generate -0 report -c temps

allure支持对用例进行分组和关联（敏捷开发术语）

• @allure.epic ：史诗 / 项目
• @allure.feature：主题 / 模块
• @allure.story：故事 / 功能
• @allure.title：标题 /用例

@allure.epic("自动化") @allure.feature("测试用例") @allure.story("测试用例1") @allure.title ("测试用例1标题") @pytest.mark.ut def test_a(): pass @allure.epic("自动化") @allure.feature("测试用例") @allure.story("测试用例2") @allure.title("测试用例2标题") @pytest.mark.ut def test_b(): pass

12、Web自动化测试

pytest仅进行用例管理，不会控制浏览器，需要借助新的工具：Selenium

安装：pip install pytest-selenium

同时也提供不使用Selenium插件的方法：

@pytest.fixture() def selenium(): d = webdriver.chrome yield d d.quit()

13、测试框架要封装什么

封装：

• 隐藏细节
• 增加功能
• 优化功能

接口自动化封装：

• 使用yaml作为用例，降低自动化门槛
• 自动请求接口、断言接口
• 自动在日志记录HTTP报文
• 自动生成allure测试报告

14、yaml文件格式

一句话：YAML完全兼容ISON格式，并且支持Python相似写法

重点:

• YAML完全兼容ISON
• 是数据格式，不是变成语言
• 像Python一样容易编辑和阅读

编写yaml文件

1、#作为注释符号

2、缩进：使用2个空格

3.、成员表示

• - 表示列表成员
• ：表示字典成员

4、完全兼容ISON

数字: -123 字符串: - "hello world" 空值: - null 列表: - [1, 2, 3] 字典: - {name: "Alice", age: 25}

加载yaml文件

import yaml def read_yaml(file_path): f = open(file_path, encoding="utf-8") # 打開文件 s = f.read() # 读取文件内容 data = yaml.safe_load(s) return data

15、接口自动化测试

设计测试用例

1、名字：请求首页数据接口
2、标记【可选】
3、步骤

• 请求接口：GET https://www.baidu.com
• 响应断言：status_code ==200
• 提取变量：json() ['code']

1、请求接口

使用外部工具：requests

安装：pip install requests

从HTTP协议抓包角度，请求由三部分组成：

• 行：方法+地址（必填）
• 头：请求头（键值对）
• 体：参数内容

# 请求行 url='https://baidu.com' # GET方法 requests.get(url) # POST方法 requests.post(url) # 任意方法 requests.request('MOVE',url)

2、断言相应

• 响应里有什么
• 响应如何断言

从HTTP协议抓包角度，响应由三部分组成：

• 行：状态码
• 头：响应头（键值对）
• 体：响应内容

3、变量提取

基本原则：

• JSON：JSONPATH
• HTML：XPATH
• 字符串：RE

进一步完善：

1、YAML用例测试文件上传？

2、YAML用例进行数据去掉测试？

3、YAML用例进行自定义的断言

4、YAML用例进行数据库查询？