目录：导读一、前言二、pytest-repeat三、重复执行—count四、—repeat-scope五、@pytest.mark.repeat(count)六、重复测试直到失败七、Unittest样式测试 一、前言平常在做功能测试的时候，经常会遇到某个模块不稳定，偶然会出现一些bug，对于这种问题我们会针对此用例反复执行多次，最终复现出问题来自动化运行用例时候，也会出现偶然的bug，可以针对单
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.parametrize()实现数据驱动1.1 方法参数详解@pytest.mark.parametrize(arg_name, arg_value)
arg_name:参数名称，用于将参数值传递给测试用例
arg_value:参数值(支持列表、字典列表、元组和字典元组)，有n个值，那么测试用例就将执行n次1.2用法详解1.2.1 直接传值@pytest.mark.parametrize("mo
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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2021-07-18 15:32:00
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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
接着上一节的fixture，这一节继续介绍conftest.我们知道在python中要想实现数据的共享，可以定义一个“全局变量”，在另一个文件中使用的时候通过先导入，再使用的方式来访问。pytest中定义个conftest.py来实现数据，参数，方法、函数的共享。 conftest.py 的文件名称是固定的， pytest 会自动识别该文件，我们可以理解成一个专门存放 fixture 的配置文件。
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
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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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
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
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，
Pytest 测试框架——数据驱动
原创
2021-01-30 18:30:00
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Python中有一个重要的特性是，装饰器、类属性、模块变量都是模块加载时立即执行的。因此在使用
原创
2023-05-20 08:52:42
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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
pytest中参数化的几种方法@pytest.mark.parametrize元组组成的列表进行参数化，每一组元素表示一组参数化值每个参数单独赋值添加用例idpytest.param, 针对单个参数化添加mark标记或者id利用indirect参数，通过fixture实现间接参数化pytest_generate_tests根据输入命令动态选择参数值执行命令动态输入参数值 @pytest.mark
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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之前我们的框架中，如果有多个测试用例，则需要在yaml文件中写入多个用例，而每个用例可能不同的仅仅只是个别参数值，这就导致很多重复代码，现在我们使用数据驱动就可以解决这个问题了。我依旧采用之前的登录接口为例，简单记录一下数据驱动封装的全过程一、DDT数据驱动yaml文件在根目录下创建包datas，用来存放我们的数据驱动yaml文件，在datas下新建一个get_token_data.yaml文件，
