Pytest的基本使用

原创

mb61037a3723f67 2022-02-13 15:59:13 博主文章分类：自动化测试 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mb61037a3723f67的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

一： Pytest的安装：

pip install -U pytest -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二： pytest的简单案例：

Pytest能够识别test开头的方法和Test开头的类。
默认不打印，需要指定打印： pytest.main([’-s’])
如果类不以Test开头，类中的方法即使是以test开头也不会执行。

import pytest

def test_01():
    print("我是test_01")

def test_02():
    print("我是test_02")

class Test_demo(object):

    def test_03(self):
        print("我是test_03")

    def test_04(self):
        print("我是test_04")

class Tsts_demo(object):
    def test_05(self):
        print("我是test_05")


if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s'])

运行结果：

Pytest的基本使用_python

三：断言

断言是python自带的，不是unitest中的。
断言的分类: assert断言，异常断言，警告断言。

1： assert断言：

当断言预测失败时，备注信息会以AssertionError抛出，并在控制台输出。
案例：

import pytest

def test_1():
    num = 1 + 1
    assert num == 2, 'num==2条件不满足'

def test_2():
    num = 1 + 1
    assert  num == 3, 'num==3条件不满足'

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s'])

运行结果：

Pytest的基本使用_python_02

2：异常断言

出现指定异常则通过，如果出现不是指定的异常则报错。
pytest.raises（预期的异常类，match = 异常的匹配信息）
with pytest.raises(TypeError) as 变量: 这个变量存储该异常的所有信息。
变量.__dict__获取变量的所有属性。

案例：

先给定一个闰年的函数作为被测试的函数：

# 判断是否是闰年的函数
def is_leap_year(year):
    # 先判断year是不是整型
    if isinstance(year, int) is not True:
        raise TypeError("传入的参数不是整数")
    elif year == 0:
        raise ValueError("公元元年是从公元一年开始！！")
    elif abs(year) != year:
        raise ValueError("传入的参数不是正整数")
    elif (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or year % 400 == 0:
        print("%d年是闰年" % year)
        return True
    else:
        print("%d年不是闰年" % year)
        return False

测试：抛出的异常和指定的一致

class TestAssert(object):

    def test_01(self):

        with pytest.raises(TypeError):
            # 传入的是字符串，将会抛出TypeError的异常，但是pytest.raises指定的也是TypeError所以测试通过。
            is_leap_year('2020')

Pytest的基本使用_测试用例_03

测试：抛出的异常和测试的异常不一致。

class TestAssert(object):

    def test_01(self):

        with pytest.raises(TypeError):
            # 传入的是0，将会抛出ValueError的异常，但是pytest.raises指定的是TypeError所以测试不通过，抛出异常。
            is_leap_year(0)

Pytest的基本使用_异常信息_04

测试：将异常信息存储到变量中。

class TestAssert(object):

    def test_01(self):

        with pytest.raises(TypeError) as err_info:
            # 传入的是0，将会抛出ValueError的异常，但是pytest.raises指定的是TypeError所以测试不通过，抛出异常。
            is_leap_year('2000')
        print("出现的异常类型是：", err_info.type)
        print("异常的所有信息：", err_info.__dict__)

Pytest的基本使用_python_05

测试：通过异常的内容捕获异常内容。

匹配异常信息中必须有参数这两个字，并且类型是TypeError。

class TestAssert(object):

    def test_01(self):

        with pytest.raises(TypeError, match="参数") as err_info:
            # 传入的是0，将会抛出ValueError的异常，但是pytest.raises指定的是TypeError所以测试不通过，抛出异常。
            is_leap_year('2000')

Pytest的基本使用_测试用例_06

3：警告断言

警告断言最大的区别是变量可以存储多个警告。
pytest.warns（）

主备工作：自定义三个抛出警告函数：

def make_warn():
    # 抛出版本更新警告
    warnings.warn("deprecated", DeprecationWarning)

def not_warn():
    # 不抛出任何警告
    pass

def user_warn():
    # 抛出兼容性警告
    warnings.warn("user warn", UserWarning)

测试警告断言：

class TestWarns(object):
    # 测试异常和自己定义的一致
    def test_01(self):
        with pytest.warns(DeprecationWarning):
            make_warn()

    # 测试异常和自己的不一致
    def test_02(self):
        with pytest.warns(DeprecationWarning):
            user_warn()

    # 测试没有异常
    def test_03(self):
        with pytest.warns(DeprecationWarning):
            not_warn()

测试结果：

Pytest的基本使用_测试用例_07

将警告信息写入变量：

class TestWarns(object):
    # 测试异常和自己定义的一致
    def test_01(self):
        with pytest.warns((DeprecationWarning, UserWarning )) as record:
            make_warn()
            user_warn()

        print("存储异常信息变量的长度:", len(record))
        print("存储异常信息变量第一个的信息：", record[0].message)
        print("存储异常信息变量第一个的异常类型：", record[0].category)
        print("异常信息的所有属性", record.__dict__)

测试结果:

Pytest的基本使用_异常信息_08

通过警告内容捕获信息

class TestWarns(object):
    # 测试异常和自己定义的一致
    def test_01(self):
        with pytest.warns((DeprecationWarning), "user") as record:
            make_warn()

结果：因为匹配内容中没有user,所以报错。

Pytest的基本使用_python_09

四：setup和teardown函数

函数级别：setup_function() teardown_function()

作用范围：只针对类外面的test函数起作用，每个都执行一次。

类级别： setup_class() teardown_class() setup_method() teardown_method()

setup_class() teardown_class()：针对当前类只执行一次。
setup_method() teardown_method()：针对当前类中的方法，每次执行都执行一遍。

模块级别：setup_model() teardown_model()

只有执行当前文件的开始和结束执行一次。

案例：验证函数级别

import pytest

def test_01():
    print("我是普通函数01")
def test_02():
    print("我是普通函数02")

def setup_function():
    print("我是普通函数的前置函数")

def teardown_function():
    print("我是普通函数的后置函数")

Pytest的基本使用_异常信息_10

案例：验证类级别

import pytest

class Test_Demo(object):

    def test_01(self):
        print("我是类中函数01")

    def test_02(self):
        print("我是类中函数02")
    @classmethod
    def setup_class(self):
        print("我是类前置函数")
    @classmethod
    def teardown_class(self):
        print("我是类后置函数")

    def setup_method(self):
        print("我是类中方法前置函数")

    def teardown_method(self):
        print("我是类中方法后置函数")


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Pytest的基本使用_python_11

案例：验证模块级别：

import pytest

def setup_module():
    print("我是模块前置函数")

def test_01():
    print("我是测试函数")

def teardown_module():
    print("我是模块后置函数")


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Pytest的基本使用_异常信息_12

五：pytest.fixture的使用

1: fixture的简单使用：

装饰在普通的函数上面，测试函数中传入普通函数的名，测试函数内部可以用普通函数的名，代表普通函数的返回值。

案例：注意：运行测试函数前先运行被fixture装饰的函数。

import pytest

@pytest.fixture()
def get_url():
    print("我就是个普通函数")
    return "http://www.baidu.com"


def test_web(get_url):
    print("正在运行测试函数")
    print("打印get_url的返回值：", get_url)


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Pytest的基本使用_异常信息_13

2：conftest.py文件的使用

（这个模块里面的被fixture装饰的函数可以直接用）

如果在测试中多个测试文件中用例用到同一个的fixture函数，则可以将其移动到conftest.py文件中，所需的fixture对象会自动被pytest发现，而不需要再每次导入。
conftest.py文件名固定
在conftest.py文件中实现共用的fixture函数

案例：

1: 新建conftest.py：里面定义一个被@pytest.fixture()修饰只返回百度地址的函数。

import pytest

@pytest.fixture()
def get_baidu_url():
    return "www.baidu.com"

2：另一个文件不导包的情况下直接用conftest中的函数名。

import pytest

def test_01_demo(get_baidu_url):
    print(get_baidu_url)


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

3：运行结果：

Pytest的基本使用_异常信息_14

3：@pytest.mark.usefixtures装饰

作用：如果我不想使用被装饰函数的返回值，但是需要函数执行前调用一下被装饰函数，那么可以使用@pytest.mark.usefixtures('被装饰函数名')来处理。

案例：

import pytest

@pytest.fixture()
def return_url():
    print("我是百度地址： www.baidu.com")
    return "www.baidu.com"

@pytest.mark.usefixtures('return_url')
def test_demo():
    print("我是测试函数")

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Pytest的基本使用_测试用例_15

六：fixture参数

1： scope参数：指定被标记函数（方法）的作用域

function : 每个测试用例都要执行一次。（默认）
class: 作用于整个类，每个类只执行一次。
module : 作用域整个模块（文件）,每个模块只执行一次。
session ：作用域整个项目，每个项目只执行一次。

测试function:

import pytest

@pytest.fixture(scope='function')
def foo():
    print("我是被fixture修饰的函数")
    return "哈喽哈喽......."

def test_01(foo):
    print("我是普通测试01:")
    print(foo)

def test_02(foo):
    print("我是普通测试02")
    print(foo)

class Test_demo(object):
    def test_03(self, foo):
        print("我是类中的测试用例03： ")
        print(foo)

    def test_04(self, foo):
        print("我是类中的测试用例04: ")
        print(foo)

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Pytest的基本使用_python_16

测试：class

修改刚才代码: 变成class，运行结果：注意：非类的测试用例还是每次测试用例都要调用。

Pytest的基本使用_python_17

测试： module:

Pytest的基本使用_测试用例_18

2: params参数

params 参数接收list类型的参数。
对于param里面的每个值，fixture函数都会去遍历执行一次
相应的每次都会驱动使用fixture函数的测试函数执行一次。
测试

import pytest

@pytest.fixture(params=['renshanwen', '15', '1173714248@qq.com'])
def username(request):
    print("我是被fixture修饰的函数")
    return request.param

def test_demo(username):
    print("我是测试用例")
    print(username)

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

运行结果：

Pytest的基本使用_测试用例_19

由于装饰器有列表中有三个，所以测试用例也会执行三次，就会调用三次被装饰函数。

3：autouse参数

pytest.fixture(autouse=False) 的autouse参数默认为False, 不会自动执行。
设置为True时，当前运行的所有测试函数在运行前都会执行fixture函数。

演示：

import pytest


@pytest.fixture(autouse=True)
def before():
    print('不管你是谁，都要先调用我')

def test_1():
    print("test_1")

class Test2:
    def test_2(self):
        print('test_2')

    def test_3(self):
        print('test_3')

Pytest的基本使用_python_20

七：mark标记

1: pytest.mark.xfail()

1：将测试函数标记为预期失败。

import pytest

@pytest.mark.xfail(reason = "功能不完善")
def test_1_demo():
    print("我就是个被装饰的")

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

运行结果：

Pytest的基本使用_异常信息_21

2：pytest.mark.skip()

1：无条件跳过测试用例：

import pytest

@pytest.mark.skip(reason = "跳过执行")
def test_1_demo():
    print("我就是个被装饰的")

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Pytest的基本使用_python_22

3：pytest.mark.skipif()

1：有条件地跳过测试函数。

import pytest

@pytest.mark.skipif(condition= True, reason = "跳过")
def test_1_demo():
    print("我就是个被装饰的111111111111111")

@pytest.mark.skipif(condition= False, reason = "不跳过")
def test_2_demo():
    print("我就是个被装饰的222222222222222")


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

2：运行结果：

Pytest的基本使用_测试用例_23

4： pytest.mark.parametrize()

目的：参数化Fixture方法和测试函数

import pytest

@pytest.mark.parametrize(['username', 'password'], [('renshanwen', '12345678'), ('niuniu', '87654321')])
def test_login(username, password):
    print("\n")
    print("username是：", username)
    print("password是：", password)


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

运行结果：

Pytest的基本使用_异常信息_24

八：配置文件

配置文件名字, pytest.ini固定。
配置文件中的注释是 ;
addopts = -s test_20.py : 指定运行的命令
testpaths = ./ : 指定测试文件的路径
python_files = test*.py : 识别以test开头的文件
python_classes = Test* : 识别以Test开头的类
python_functions = mike* : 识别以test开头的函数
案例：

[pytest]
addopts = -s test_12.py test_13.py 
testpaths = ./
python_files = test_*.py 
python_classes = Test_*
python_functions = test_*
;在ini文件中注释语句是以分号开始的, 所有的注释语句不管多长都是独占一行直到结束的

九：常用插件

1：插件的安装

workon test_v7 # 进入虚拟环境
pip install pytest-html # 生成测试报告
pip install pytest-ordering # 控制函数执行顺序
pip install pytest-rerunfailures # 失败重试

2：生成测试报告

1：测试代码：

import pytest

def test_01():
    print("测试成功的测试用例")
    assert True

def test_02():
    print("测试失败的测试用例")
    assert False


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

2：执行命令：

pytest -s test17_port.py --html=./report.html

3: 报告展示：

Pytest的基本使用_异常信息_25

3：控制测试用例的执行顺序

import pytest

@pytest.mark.run(order= 3)
def test_01():
    print("我是测试用例一")


@pytest.mark.run(order=1)
def test_02():
    print("我是测试用例二")


@pytest.mark.run(order=2)
def test_03():
    print("我是测试用例三")

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

运行结果:

Pytest的基本使用_python_26

4: 失败重试

1：代码：

import pytest

def test_01():
    print("测试成功的测试用例")
    assert True

def test_02():
    print("测试失败的测试用例")
    assert False


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

2：执行命令：

pytest -s test17_port.py --reruns 2

3: 运行结果：

Pytest的基本使用_python_27

5：取消插件

-p no:ordering : 取消排序
-p no:html ：取消生成测试报告
-p no:rerunfailures ：取消失败重试

十： Yaml

1：Yaml的语法规则

大小写敏感。
使用缩进表示层级关系。
缩进时不允许使用tab键,只允许使用空格。
缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可。

Yaml在线编辑器地址： http://old.qqe2.com/jsontool/yaml.php

2：Yaml数据结构的使用

1： Yaml与python的转换：

注意：Yaml对象冒号后面的空格不能省略。

Pytest的基本使用_python_28

2： Yaml中的数组：

Pytest的基本使用_异常信息_29

3: Yaml中的锚点和引用：

Pytest的基本使用_异常信息_30

3： Python读取Yaml文件和写入Yaml文件

1：安装PyYaml库：

pip3 install -U PyYAML

2:读取Yaml文件：

准备测试文件test.yaml

Search_Data:
  search_test_001:
    value: 456
    expect: [4,5,6]
  search_test_002:
    value: "你好"
    expect: {"value":"你好"}

yaml.read.py文件中读取test.yaml中的数据：

import yaml

with open("./test.yaml", "r") as f:
  data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
  print(data

运行结果：

Pytest的基本使用_异常信息_31

3：将内容写入到Yaml文件

1: yaml_write.py进行写入

import yaml
data={'Search_Data': {
          'search_test_002': {'expect': {'value': '你好'}, 'value': '你好'}, 
          'search_test_001': {'expect': [4, 5, 6], 'value': 456}
                        }
}
# 要设置编码格式,否则会出现中文乱码
with open('./yaml_hello.yaml', 'w', encoding='utf-8') as f:
    yaml.dump(data, f,allow_unicode=True)

2：执行结果：

Pytest的基本使用_异常信息_32

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