目录 需求一：一套用例可以测试多套环境需求二: 可以被jenkins调度执行需求三 拥有测试报告需求四：接口中某些字段值在每次请求中不重复需求五： 可以多接口关联测试需求六 构造的表数据可以和接口字段数据关联需求七 pytest用例和实际用例数据要分离，方便维护需求八 针对多样的响应内容，具备多样的断言方式最近要开展接口测试，
好久不见！！好久都没有更新了(太懒啦)正题：我在学习的自动化测试的路上慢慢的接触了"自动化测试框架"的概念，本质上就是封装的思想，是一系列思想的集合，是将各种自动化测试框架思想集合应用去搭建成的一个分层组织。我们可以先从简单的部分入手,，今天就给大家分享一个我个人认为好理解好掌握的利用yaml文件对接口关联做一个封装。 一、思路分析我们知道一般在接口测试中，有很多的接口都是有关联性的，这
Pytest参数化
@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)
argnames: 要参数化的变量， string(逗号分隔)， list, tuple
argvalues: 参数化的值，list, list[tuple]
新建一个 简单的 test_demo.py 代码内容为:
class TestClass:
@pytest.mark.
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2021-05-27 01:04:00
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一、框架介绍本框架主要是基于Python+pytest+allure+log+yaml+csv+Jenkins实现的接口自动化框架，本系统最大特点为：系统使用数据驱动+关键字驱动模式，只需编写csv文件即可实现新增测试用例。pytest版本：pytest 7.1.2
python版本：Python 3.7.7
allure版本：allure 2.19.0
Jenkins地址：jenkins
二、实
PyTest支持xUnit style 结构， setup() 和 teardown() 方法用于初始化和清理测试环境，可以保证测试用例的独立性。pytest的setup/teardown方法包括：模块级别(setup_module/teardown_module)、函数级别(setup_function/teardown_function)、类级别(setup_class/ teardown_c
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2023-08-02 12:43:27
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# Python pytest 数据驱动实现教程
## 引言
在软件开发中，为了保证代码的质量和稳定性，我们经常会进行测试。而对于Python开发者来说，pytest是一种功能强大的测试框架。
数据驱动测试是一种测试方法，它通过使用不同的数据集合来重复执行相同的测试代码。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用pytest进行数据驱动的测试。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了py
目录1.通过类变量获取token2.通过返回值获取token3.把token放在session里4.封装请求5.运行命令 1.通过类变量获取token# 接口关联 实现登录 下单流程
# 代码 流程实现出来 框架中 实现这个流程 哪个知识点 实现好一点？
# unittest/pytest会要好点 普通写个用例 函数 管理用例
import jsonpath
import pytest
impo
对于接口测试，一开始都是一个个接口用例写过去，但写久了就觉得效率有些慢了。 在将接口区分为关联接口和非关联接口后，就好多了。 文章目录区分接口数据驱动变量数据驱动json数据驱动execl数据驱动 区分接口接口虽然都有参数要求，但对参数入手，可以区分为关联接口与非关联接口，关联接口需要从其他接口的返回中获取某个参数值；而非关联接口却只需要提供固定的参数或请求头即可。以下主要是对非关联接口的快速测试
parametrize 支持元组，列表 支持列表嵌套列表，列表嵌套元组，列表嵌套字典 支持类和函数的参数化 1、单个变量 @pytest.mark.parametrize('user', ("zhangsan", "lisi")) def test_01(self,user): print(user ...
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2021-10-29 10:09:00
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目录ini的介绍ini的简单和使用自定义mark标签自定义运行时的默认参数格式化日志自定义测试文件命名规则自动以测试类的命名规则自定义函数的命名规则总结： ini的介绍pytest官网pytest.ini 是pytest框架的主配置文件，实际生产中主要用来规范日志的格式或日志文件保存的位置，增加用例标签等等，总之简单易用，属于pytest学习的重要知识点。ini的简单和使用PS：pytest.i
第五章我写了个两个方法read_extract_yaml、write_extract_yaml，用来关联接口数据。今天我们来进一步封装，把要读写的字段都写到yaml文件里，这样测试多个接口我都只需要更改yaml文件，不需要更改代码了。一、写数据1、yaml文件新建extract参数，里面填写我需要从当前接口的出参里提取的字段。提取字段有两种方法，第一种是正则提取，第二种是json数据提取，我这个例
pytest是第三方库，使用前要先进行安装 pip install pytestpytest单元测试框架的核心功能：收集用例：进入目录，运行pytest指定用例函数的定义规则：要以test开头的用例，支持普通函数，测试类自动执行用例：如果不能识别，需要修改pycharm默认的执行器改成pytest前置和后置夹具断言：pytest直接用关键字assert 表达式生成测试报告 ：p
Pytest 测试框架——数据驱动
原创
2021-01-30 18:30:00
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函数数据参数化方便测试函数对测试数据的获取。
方法：
parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None)
常用参数：
argnames：参数名
argvalues：参数对应值，类型必须为list
当参数为一个时格式：[value]
1.pytest结合yaml yaml是一个可读性高，用来表达数据序列化的格式。pyyaml模块在python中用于处理yaml格式数据，主要使用yaml.safe.dump()和yaml.safe.load函数将python值和yaml格式数据相互转换， 安装pip install PyYAML
setup和teardownpytest中有类似unittest中setUp,tearDown方法一、运行级别模块级
作用于一个模块内的所有class和def，对于所有class和def，setup和teardown只执行一次setup_module
teardown_module类级
作用于一个class内中的所有test,所有用例只执行一次setup，当所有用例执行完成后，才会执行tear
参数化，就是把测试过程中的数据提取出来，通过参数传递不同的数据来驱动用例运行。其实也就是数据驱动的概念。在 Unittest 中，我们讲过使用 ddt 库配合 unittest 实现数据驱动。在 Pytest 中并不需要额外的库，通过 pytest.mark.parametrize()即可实现参数化。单个参数在使用pytest.mark.parametrize()传递参数化数据时，测试用例本身必须
前言： 为了提高代码的复用性，我们在写测试用例的时候，会用到函数，然后把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，其他用例全部调用这个函数就行，但是登录账号不能写死，有时候我想用账号A登录，执行用例1，用账号B登录执行用例2，所以需要对函数传参。1、登录函数传参把登录单独成立，写一个函数，传2个参数user和psw，写用例的时候调用登录函数
一、关联利用Python提供的fixture可以实现关联1、实现步骤：case目录下，新建conftest.py文件，比如我们需要token，就在这个文件下定义一个公共的方法，调用登录接口并返回需要的token值（注：公共的方法一般不传入参数，返回值其实也是看情况可要可不要的）@pytest.fixture(scope='function') #使用pytest的fixture把下面的方法变成
在实际的测试中，通常需要对多组不同的输入数据，进行同样的测试操作步骤，以验证我们的软件质量。这种测试，在功能测试中非常耗费人力物力，但是在自动化中，却比较好实现，只要实现了测试操作步骤，然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入，就可以实现了。前面文章学习了参数化，当数据量非常大的时候，我们可以将数据存放到外部文件中，使用的时候将文件中的数据读取出来，方便测试数据的管理。数据与测试用例分别管理，可
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2023-08-09 16:10:59
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