测试报告 pytest-allure插件什么是allure是一个轻量级、灵活的、支持多语言的测试报告工具多平太、奢华的report框架可以为dev/qa提供详尽的测试报告、测试步骤、log为管理层提供high level统计报告java语言开发的、支持pytest、javascript、php、ruby可以集成到jenkins下载安装下载地址官方文档windows安装jdk1.8+解压到allur
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2024-08-28 18:34:15
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目前有两种纯测试的测试框架，pytest和unittestunittest应该是广为人知，而且也是老框架了，很多人都用来做自动化，无论是UI还是接口pytest是基于unittest开发的另一款更高级更好用的单元测试框架为什么要用Pytestpytest 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执行测
1、命令行参数大全语法格式：pytest [options] [file_or_dir] [file_or_dir] [...]使用 pytest -h 可以查看 pytest 的命令行参数，有 10 大类共 132 个。 2、常见的命令行参数-h ：用于显示pytest的帮助信息，包括所有可用选项和参数的说明。运行pytest -h可以查看完整的帮助文档。-v ：用于在控制
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2024-03-16 01:13:10
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效果如图： 代码分析：# conftest.py层的代码
# coding=utf-8
import pytest, os, allure
from selenium import webdriver
import xlrd
# 用例失败后自动截图
@pytest.hookimpl(tryfirst=True, hookwrapper=True)
def pytest_runtest_mak
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2024-07-20 19:29:21
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背景本文介绍pytst中极具特色conftest.py文件。conftest.py是什么首先弄明白conftest.py文件是什么。 之前的几篇文章，总结pytest的运行规则，mark标记，命令行，断言，都没有用到conftest.py文件。所以，当我们需要使用conftest.py，需要手动创建这个文件。 我们需要联系着pytest的另一大特色fixture来介绍conftest.py。fix
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2024-04-24 13:09:48
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Fixture参数详解及使用Fixture的调用方式：@pytest.fixture(scope = "function",params=None,autouse=False,ids=None,name=None)参数详解：1、SCOPE用于控制Fixture的作用范围
作用类似于Pytest的setup/teardown
默认取值为function（函数级别），控制范围的排序为：session
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2024-07-04 09:46:56
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在之前介绍了moco的详细的使用，它主要是基于moco-runner-0.11.0-standalone.jar，通过编写json的文件来实现，那么我们现在来看python之中的mock，那么怎么理解mock了，mock翻译过来就是模拟的意思，也就是说，它是将测试对象所依存的对象替换为虚构对象的库，该虚构对象的调用允许事后查看。在python的2.x版本中，它是属于第三方的库，需要单独的按钮，在p
Moke技术什么是Moke？Moke的介绍下载moco配置json文件启动moco配置不同的请求约定URI约定请求参数约定请求方法约定请求头约定请求体-form约定请求体参数-jsonuri-startsWith匹配uri-endWith匹配uri-contain包含定义返回状态码定义返回响应头重定向返回JSON格式的数据总结 什么是Moke？在我们软件测试过程中，比如项目开发期间，我们需要提前
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2024-02-15 21:11:39
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前言：pytest提供了一种标签型的传参方法@pytest.mark.parametrize('参数名1, 参数名2', ([参数值1, 参数值2]))，只需要在方法上面声明就行了，非常方便。下面就介绍一下几种常用获取参数的方法。目录一、直接在标签上传参1.1 一个参数多个值1.2 多个参数多个值的情况二、数据结构2.1 列表形式2.2 字典形式2.3 元组形式三、json串四、文件4.1 txt
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2024-09-08 20:11:09
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目录 1.识别2.运行和参数3.失败重新执行 rerunfailures4.断言失败继续向下执行 assume5.setup,teardown6.fixture 功能6.1 参数 scope6.2 参数 params6.3 参数 autouse7.conftest.py8.参数化8.1 @pytest.mark.parametrize(argnames,argvalues)8.2&nbs
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2024-03-23 11:32:13
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今天开始学习了pytest测试框架的初级内容，主要实践的内容入下1、pytest中用例执行的两种方式，模式：直接在comd命令行中执行：pytest ./test_ABC.py -----一定要在.py所在的文件夹执行，否则找不到文件在pycharm中使用main函数：pytest.main(["-s","test_ABC.py"])2、pytest执行的用例方法必须以te
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2024-03-28 03:28:57
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目录一、Fixture固件scope：1.基础应用：scope是function2.scope为class3.scope作用域是module或package/sessionparams用于数据驱动：ids:name:pytest执行顺序总结：二、pytest的基础路径设置三、pytest断言四、pytest结合allure-pytest生成allure测试报告1.安装allure-pytest插件
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2024-04-15 09:31:38
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这里重新阐述下PageObject设计模式：PageObject设计模式是selenium自动化最成熟，最受欢迎的一种模式，这里用pytest同样适用这里直接提供代码：全局变量 conftest.py """
conftest.py 全局变量，主要实现以下功能：
1、添加命令行参数broswer， 用于切换不用浏览器
2、全局参数driver调用
"""
import pytest
from s
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2024-08-14 23:41:06
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目录 1. 通过python -m pytest调用pytest2. pytest执行结束时返回的状态码3. 获取帮助信息4. 最多允许失败的测试用例数5. 执行指定的测试用例5.1. 执行指定模块中的测试用例5.2. 执行指定目录下所有的测试用例5.3. 执行文件名、类名或者函数名中包含特定关键字的测试用例5.4. 执行指定nodeid的测试用例5.5. 执行指定标记的用例5.6. 执行指定
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2024-05-23 17:15:51
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在实际python接口自动化项目中， 可能有多个py用例文件， 当你需要将用例文件1的变量， 需要传入用例文件3，或者需要传入更多的用例文件中， 使用yaml文件来保存这些变量是非常方便实用的如何做？1. 首先在项目根路径下新建一个 extract.yaml 文件。(名称可以自定义).2 然后创建一个common公共目录， 在目录下创建一个Yaml_util.py文件，名称可以自定义。编
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2024-04-25 17:26:18
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目录 前言 Params参数化(单个) Params参数化(多个) 装饰器@pytest.mark.parametrize参数化(单个) 装饰器@pytest.mark.parametrize参数化(多个) 多个fixture与@pytest.mark.parametrize组合 总结 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，unit
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2024-06-08 17:11:48
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JSON提取器设置多个变量获取多个数据添加后置处理器-JSON提取器 JSON提取器说明Apply to：应用范围；Default Values： 缺省值，匹配不到值的时候取该值，可写error。Names of created variables ： 接收值的变量名，自定义，多个变量用分号分隔 ；JSON Path expression： json pa
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2024-03-05 10:19:29
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使用VS Code开发 调试.NET Core RC2应用程序,由于.NET Core 目前还处于预览版。本文使用微软提供的示例进行开发及调试。https://github.com/aspnet/cli-samples.NET Core 介绍及说明：https://github.com/dotnet/clihttp://dotnet.github.io/getting-started/环境安装本文
首先说明一个概念，jmeter内的变量和属性是不一样的，表现在：1可用范围：正则提取器或json提取器或其它提取器赋值后的引用名称都是变量，实际可用范围只有当前线程组；然而当有些后置处理器如BeanShell 后置处理程序处理成jmeter属性时，可用范围将扩展到整个测试计划,也就是说跨线程组使用就会用到这个。2使用方式：变量基本就是${变量名}的方式来引用，如${ww}。而属性不同，如下文中的$
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2024-05-21 00:00:42
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测试框架中往往要实现环境切换和环境变量的选择，一般的实现方案 使用pytest-base-url，切换base_url配置 使用pytest-variables，配合不同的test.json/beta.json/prod.json文件来实现 使用的问题 是json编辑容易出错 需要建立额外的多个数据
原创
2021-07-28 14:30:09
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