目前Pytest是最受欢迎的测试框架，今天就给大家推荐几款实用又好上手的插件，赶快往下看，肯定有你的菜！！！
01
Pytest-ordering
作用：控制测试用例的执行顺序
使用：
1.安装：pip install pytest-ordering
2.在测试用例上通过装饰器的形式标注：通过指定order，如@pytest.mark.run(order)；或者指定标签;
实例：
如上图所示，可以指定order为阿拉伯数字，也可直接用标签，如@pytest,mark.last代表指定最后一个运行。
同时在源码中也指定了其他一些运行顺序(上图)，我们可以直接使用这些索引值快速指定用例的执行顺序，提高运行效率。
02
Pytest-dependency
作用：管理用例的依赖关系
使用：
1.安装：pip install pytest-dependency
2.用@pytest.mark.dependency()装饰指定被依赖对象；执行的用例需要指定依赖对象，入参可以是一个对象，也可以是多个对象的集合；
实例：
如图，指定test_b执行前依赖test_a，若test_a运行失败则直接跳过test_b；同时如果依赖多个对象时，depends传入list。
同时，我们也可以为被依赖对象指定别名name，这样就化简了用例名冗长时的不便。
看到这里你可能会疑惑，pytest-order与pytest-dependency是差不多的功能吗？当然不是咯，让我们仔细揣摩下“顺序关系”和“依赖关系”。顺序关系，是A执行完B再执行，也就是说无论A是否通过，B都会执行；而依赖关系是指：A依赖B，那么当且只有A执行通过后才能执行B，字面意思就是如果B执行失败，那么就不执行A了。
【Tips】考虑到依赖关系不容易维护，所以当用例量较大时不推荐使用哦！
03
Pytest-xdist
作用：多线程并发与分布式执行，适用于当用例量较大想提高运行速度或
者需要压力测试的场景
使用：
1.安装：pip install pytest-xdist
2.命令行运行：pytest -n num ，其中num表示开启指定线程数;
实例：
上图在不开启线程的情况下正常执行三个用例需要耗费5.18s；
通过pytest -n auto 会自动识别系统的cpu数目，从上图运行结果，可以看到是假双核的。在对比不进行分布式运行下，这次运行时间就缩短了很多。
此外，也可以指定线程数，如pytest - n 3，表示指定开启3个线程。(由于小编设备单核，所以实际运行的时候并没有开启3个线程)
【Tips】通过上面的实例可以看出，pytest-xdist对电脑性能有较大的依赖；更重要的一点，使用时要确保用例之间没有依赖关系、顺序关系，也就是说每个用例是可以独立重复运行的，因为分布式执行是同时随机将用例分配到不同线程中，如果用例之间有关系肯定会影响到运行结果(此处敲黑板！)
04
Pytest-assume
作用：多重校验。当一个用例中存在多个校验点时，如果直接用assert，
若遇到断言失败则不会继续执行，而assume则刚好弥补了这一缺陷。
使用：
1.安装 pip install pytest-assume
2.代码格式：pytest.assume(x == y)
实例：
在上图实例中，入参了三组数据，每组进行了三个断言。其中以(1-0)为例，捕获了两处断言失败的异常，由此可以看出，即使第一处断言失败也不影响后面的程序再执行下去，这样更方便我们日常的调试。
同时支持上下文管理器，这样代码看起来更优雅些。但要注意的是，每个with中只支持一个断言，如果第一个断言失败则不进行后续断言(这样的写法等效于assert了)。
以上就是今天小编要分享的插件了，是不是简单又实用？那么赶快去实操一波吧。后续仍会再给大家带来更多好玩好用的插件，敬请期待吧！
