基于Python的自动化测试框架-Pytest总结-第一弹基础

入门知识点

安装pytest

pytest可以使用pip(python包管理工具进行安装)
安装pytest命令

pip install pytest

运行pytest

测试用例发现规则

在默认情况下 一下规则命名的file、class、method、function
才能被pytest发现并运行，当然我们也可以设置自定义的规则，下面先介绍默认的规则模式 ： 假设我们有这样一份测试文件：

• 测试文件 命名规则 ：test_.py 或者 _test.py
• 测试类 命名规则：Test
• 测试方法 or 测试 函数 命名规则：test_

当我们运行 pytest 进行测试是 如上文件都会自动被发现并执行 执行结果如下 2 成功 2失败 另外一个tttt_one
方法并没有被发现

执行结果会有的状态 以下为6种状态及其运行时显示的简显模式

PASSED (.), FAILED (F), SKIPPED (s), XFAIL (x), XPASS (X), and ERROR (E)

• PASSED 成功
• FAILED 失败
• SKIPPED 跳过
• XFAIL 预期失败，被@pytest.mark.xfail 注解的case 预期失败实际也失败
• XPASS 预期失败但成功，被@pytest.mark.xfail 注解的case 预期失败但是成功
• ERROR 侵入性错误

执行方式

安装pytest后可以通过pytest命令来运行已有的测试案例

1. 无案例选择参数

直接运行当前路径及子路径下的所有测试案例

pytest #运行所有案例

2. pytest

指定文件名参数 仅运行当前文件下的所有case

pytest test_one.py  #仅运行 test_one.py 下的测试案例

3. pytest

指定运行多个文件的测试用例

pytest .\test_one.py .\test_three.py

4. pytest 指定路径执行

pytest .\ch1\

5. 运行某一个案例

通常以两个冒号分割不同层级 下面示例为 文件：：类：：方法 指定了 某个文件的某个类的 某个方法执行

pytest .\ch1\test_three.py::Test_three::test_Ttwo

命令行执行参数

• -s 运行向终端输入，比如案例里写了print，如果终端运行的话加-s就可以捕获显示print的东西。

• -v展示详细信息

• pytest --help 帮助文件

• --collect-only 仅仅展示哪些测试用例会被执行但是不执行测试，可以很方便的在测试运行前知道有哪些测试案例。
  
  

• -k 指定运行的测试用例 pytest -k ‘asdict or default’ asdict或者default名字的测试用例会被运行。

   pytest -k Tone
  

• -m 指定测试分组 使用@pytest.mark.xxx 标记
  例如：

    使用 @pyest.mar.run_these_place 标记测试方法运行时 ：pyest -m run_these_place  -m选项可以使用多个条件或者且的条件： pytest -m "mark1 and mark2"    pytest -m "mark1   or   mark2"
  

• -x 选项 遇到失败就停止不允许后续的测试案例。多用于debug时节省时间，否则全部用例都运行完毕才停止。

• --maxfail=num 运行失败多少个再停止，比-x区别就是指定了失败次数停止。

• -q 展示简要信息 我喜欢 用 -q和–tb=no一起使用。非常简介加上–tb=no

• --showlocals 字面意思显示局部变量，有时候报错了想查询变量都赋了何值，这个方式非常好。

• --tb=style 这个style有以下几个类型：

  • short 只显示assert基本上
  • line 用一行显示
  • no 不显示只显示简单信息 上面说了和 -q合起来用非常好用。

• --duaration=N 这个命令可以加快测试节奏，他不关心如何测试，只统计测试哪个阶段最慢。

• --version 最没啥用就是看pytest版本号的

配置发现规则

在pytest.ini文件下配置发现规则，注意文件开头的第一行 [pytest]

[pytest]
python_files =tc_*.py test_*.py
python_functions = test_case* test_*# 测试文件的目录
testpaths = ./tests# 测试文件名的模式
python_files = test_*.py# 测试函数名的模式
python_classes = Test
python_functions = test# 在控制台中以不同的颜色显示输出
color = yes# 在控制台中显示进度条
console_output_style = progress# 在执行测试时，忽略指定的文件或目录
norecursedirs = .* build temp dist CVS .git __pycache__ *.egg# 在执行测试时，忽略指定的文件或目录
norecursematch = my_module.py# 在执行测试时，如果指定了 --maxfail 选项，则在出现指定数量的失败后停止测试
maxfail = 3# 在执行测试时，如果指定了 --lf 或 --last-failed 选项，则只运行上次失败的测试
usefixtures = last_failed# 在执行测试时，如果指定了 --ff 或 --failed-first 选项，则在所有其他测试成功执行后，
# 重新执行上次失败的测试
fail_fast = true

如何编写测试Case

此处我有一个微型项目 需要将其显安装

感兴趣想自己安装尝试下可以到我的gitee下载 安装
项目地址 项目gitee地址

pip install .\cards_proj\

项目基础功能了解：
项目分为三个层次，CLI API DB, CLI与用户做交互，CLI调用API 负责应用的大部分逻辑 ，API调用DB，DB负责数据持久化。Card结构有三个str属性 summary, owner, state 和一个id属性。state 属性默认为todo。

基于此微型项目的业务处理做操作演示如下：

cards add do something --owner liwei  # 运行增加数据
cards # 查看数据#  ID   state   owner   summary       
# ─────────────────────────────────── 
#  1    todo    liwei   do something cards add do something else # 增加一条数据 不添加作者cards # 查看数据ID   state   owner   summary            
# ──────────────────────────────────────── 
#  1    todo    liwei   do something       
#  2    todo            do something else  cards update 2 --owner liwei # 修改数据id2 的数据作者
cards # 查看#  ID   state   owner   summary            
# ──────────────────────────────────────── 
#  1    todo    liwei   do something       
#  2    todo    liwei   do something else  cards start 1     #开始执行任务1
cards finish 1    #结束任务1 
cards start 2     #开始执行任务2
cards #  ID   state     owner   summary            
# ────────────────────────────────────────── 
#  1    done      liwei   do something       
#  2    in prog   liwei   do something else  cards delete 1  #删除记录1
cards #  ID   state     owner   summary            
# ────────────────────────────────────────── 
#  2    in prog   liwei   do something else  

基础案例

本案例旨在简单了解pytest案例的书写，以单测形式，后续会专门针对接口自动化测试的pytest集成做总结所以不涉及接口自动化封装部分内容。

• 1.书写规范 如上所述 file名以test开头，函数名test_开头
• 2.以assert 方式断言 验证案例的正确性，assert 断言失败会抛出 AssertionError异常，AssertionError 断定当前案例失败（fail），若为其他异常 pytest会认为该案例为 error状态。

# test_card.py
from cards import Carddef test_field_access():c = Card("something", "brian", "todo", 123)assert c.summary == "something"assert c.owner == "brian"assert c.state == "todo"assert c.id == 123def test_defaults():c = Card()assert c.summary is Noneassert c.owner is Noneassert c.state == "todo"assert c.id is Nonedef test_equality():c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = Card("something", "brian", "todo", 123)assert c1 == c2def test_equality_with_diff_ids():c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = Card("something", "brian", "todo", 4567)assert c1 == c2
def test_inequality():c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = Card("completely different", "okken", "done", 123)assert c1 != c2def test_from_dict():c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2_dict = {"summary": "something","owner": "brian","state": "todo","id": 123,}c2 = Card.from_dict(c2_dict)assert c1 == c2def test_to_dict():c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = c1.to_dict()c2_expected = {"summary": "something","owner": "brian","state": "todo","id": 123,}assert c2 == c2_expected

断言语句的使用

通过断言语句我们可以明确案例是否成功，assert的方式较多 语法为 assert + 条件测试验证语句

assert something 
assert not something 
assert a == b 
assert a != b 
assert a <= b 

我们故意写一个会失败的案例如下：

# test_card_fail.py
from cards import Carddef test_equality_fail():c1 = Card("sit there", "brian")c2 = Card("do something", "okken")assert c1 == c2

执行该案例

pytest -k test_equality_fail

可以使用-s -vv参数来查看详细信息

pytest -s -vv -k test_equality_fail

在断言 assert c1 == c2 时明显两个对象的值不相同 抛出AssertionError异常
值得注意的是 == 断言的是对象的数下是否全部相同，要断言 对象是否是相同 要用 is。

pytest.fail() 和 Exceptions

引发未捕获的异常或者调用pytest.fail()会导致pytest认定案例失败，所以可以导致原因大概三种：

• assert语句失败引发 AssertionError exception
• 其他未捕获的异常
• pytest.fail()方法的被调用

上面断言已经有assert引发案例失败的示例这条不在举例说明。

ZeroDivisionError异常导致的失败

def test_equality_fail():c1 = Card("sit there", "brian")c2 = Card("do something", "okken")c3 = 1 / 0

调用pytest.fail() 引起案例失败

def test_equality_fail():c1 = Card("sit there", "brian")c2 = Card("do something", "okken")if c1 != c2:pytest.fail("they don't match")

自定义断言函数

在当前基础断言方式不能满足断言时我们可以增加断言方法，
例如： 在项目测试类 Card中 属性id 被指定为不参与比较 id: int =
field(default=None, compare=False) 所以在id不同时其他属性相同也会被断言为
相等，那此时我们如果需要另外对id进行比较

from cards import Card
import pytestdef assert_identical(c1: Card, c2: Card):# hide the traceback for this function__tracebackhide__ = Trueassert c1 == c2if c1.id != c2.id:pytest.fail(f"id's don't match. {c1.id} != {c2.id}")def test_identical():c1 = Card("foo", id=123)c2 = Card("foo", id=123)assert_identical(c1, c2)def test_identical_fail():c1 = Card("foo", id=123)c2 = Card("foo", id=456)assert_identical(c1, c2)

异常测试

很多时候异常信息正是我们的测试验证点，可以使用with pytest.raises() 来进行异常测试

以下示例 CardsDB 默认构造器需要参数，通过空参调用时会抛出 TypeError异常：

TypeError: CardsDB.init() missing 1 required positional argument: ‘db_path’

通常可以断言 异常类型、异常描述、异常类型+描述

import pytest
import cards# 断言异常类型
def test_no_path_raises():with pytest.raises(TypeError):cards.CardsDB()# 断言异常类型 和 异常描述正则
def test_raises_with_info():match_regex = "missing 1 .* positional argument"with pytest.raises(TypeError, match=match_regex):cards.CardsDB()# 断言 异常描述信息 包含xxx
def test_raises_with_info_alt():with pytest.raises(TypeError) as exc_info:cards.CardsDB()expected = "missing 1 required positional argument"assert expected in str(exc_info.value)

测试类形式

以上示例大多以函数形式，pytest还是支持以测试类的面向对象的形式来写测试case。当然在一个测试文件中 以规范规定的形式 类 +
函数混合的测试用例集合也是可以支持的 下面是一个测试混合书写模式下的示例。

from cards import Carddef test_field_access():c = Card("something", "brian", "todo", 123)assert c.summary == "something"assert c.owner == "brian"assert c.state == "todo"assert c.id == 123def test_defaults():c = Card()assert c.summary is Noneassert c.owner is Noneassert c.state == "todo"assert c.id is Noneclass TestEquality:def test_equality(self):c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = Card("something", "brian", "todo", 123)assert c1 == c2def test_equality_with_diff_ids(self):c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = Card("something", "brian", "todo", 4567)assert c1 == c2def test_inequality(self):c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = Card("completely different", "okken", "done", 123)assert c1 != c2def test_from_dict():c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2_dict = {"summary": "something","owner": "brian","state": "todo","id": 123,}c2 = Card.from_dict(c2_dict)assert c1 == c2def test_to_dict():c1 = Card("something", "brian", "todo", 123)c2 = c1.to_dict()c2_expected = {"summary": "something","owner": "brian","state": "todo","id": 123,}assert c2 == c2_expected

执行结果：

pytest的Fixture使用

pytest框架的fixture测试夹具就相当于unittest框架的setup、teardown，但相对之下它的功能更加强大和灵活。 另外
pytest提供了众多的内建 Fixture可供使用的同时还提供给用户自定义fixture函数的方式。
fixture实际就是个装饰器，原理是应用python的闭包 此处不做引申。

Fixture入门案例

1、首先 通过@pytest.fixture() 注解来 自定义一个 fixture函数 2、通过在测试函数中传入 fixture函数的名称
来使用 fixture，fixture函数会在测试函数执行前执行

"""Demonstrate simple fixtures."""import pytest@pytest.fixture()
def some_data():"""Return answer to ultimate question."""return 42
def test_some_data(some_data):"""Use fixture return value in a test."""assert some_data == 42"""
some_data 是一个fixture函数，它返回42。 test_some_data 函数使用 some_data fixture 的返回值，
assert 语句确保返回值是42 == 42 案例通过 pass状态。 
"""@pytest.fixture()
def some_other_data():"""Raise an exception from fixture."""x = 43assert x == 42return xdef test_other_data(some_other_data):"""Try to use failing fixture."""assert some_other_data == 42
"""
some_other_data 是一个fixture函数，在返回之前引发异常。 test_other_data 函数尝试使用 some_other_data fixture，
由于前置条件异常 所以此条案例 error状态。
"""@pytest.fixture()
def a_tuple():"""Return something more interesting."""return (1, "foo", None, {"bar": 23})def test_a_tuple(a_tuple):"""Demo the a_tuple fixture."""assert a_tuple[3]["bar"] == 32
"""
a_tuple 是一个fixture函数，返回一个元组。 test_a_tuple 函数使用 a_tuple fixture 的返回值，
assert 语句确保返回值是 a_tuple[3]["bar"] = 23 == 32 案例失败 fail状态。
"""

执行测试用例

pytest -s -vv .\ch3\test_fixtures.py

以上三个用例1失败 1 error 1 fail，具体解析已卸载注释中，值得注意的是 当前置的fixture异常时 该条案例会是error状态 而非 fail。

使用fixture的Setup、Teardown

现在我们需要对 cards_db的count函数 进行测试，cards_db是测试项目 API层中复杂调用DB部分的代码模块，
count是对数据库中 cards_db 的记录数量进行统计， 测试是我们可以增加几条记录后调用count来查看记录数，这样我们就需要
一个案例的前置条件 即Setup ，测试完成后我们需要针对此次测试数据进行销毁 即Teardown中close文件 销毁临时文件。
先演示下card_db在实际业务中的逻辑：

Cards add  first   # 增加一条记录
Cards list         # 查看所有记录
cards count        # 查看记录数
cards add second   # 增加第二条记录
cards list        
cards count        # 此时查看数量 数量增加到2

现在我们实现这个测试case:

• 如下代码所示 定义一个 fixture来初始化db，在此方法中生成一个临时路径方式db信息 并通过 yield 返回，
  测试完成后通过db.close 关闭数据库文件，注意此处的 yeld是返回一个生成器 将db信息返回给调用它的模块，模块执行完成后
  会继续回到yeild执行后边部分操作 ，详细 yeild语法不做过多说明；
• 测试函数 test_empty() 断言初始化后的记录数 应该为 0；
• 测试函数 test_two() 增加两条记录后 断言count 此时数量应该为2。

# test_count.py
from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cardsimport pytest@pytest.fixture()
def cards_db():with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db = cards.CardsDB(db_path)print("================set up start================")yield dbprint("================teardown start================")db.close()def test_empty(cards_db):print("start test one")assert cards_db.count() == 0print("end test one")def test_two(cards_db):print("start test tow")cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))assert cards_db.count() == 2print("end test tow")

执行结果：

pytest .\code\ch3\test_count.py

通过测试结果执行打印的信息

• 1、2条案例通过，被fixture标记的 装饰器 充当 setup、teardown 不会记录到案例数量。
• 2、fixture被执行了两次，分别在每个案例执行开始前 之前yeild 语句前逻辑，案例结束后执行 yeild 语句后逻辑。
  其实两个案例顺序执行我们初始化一次数据库就可以，后边fixture 的适用范围再介绍控制方式。

– setup-show 开启追踪

使用–setup-show 可以开启fixture的执行追踪

pytest --setup-show ./code/ch3/test_count.py

fixture 的范围和conftest

通过scope参数来控制 fixture的适用范围

• scope=‘function’ 方法级，每个方法执行一次
• scope=‘class’ 类级，每个类执行一次
• scope=‘module’ 模块级，每个模块执行一次
• scope=‘package’ 包级，每个包执行一次
• scope=‘session’ 会话级，每此会话执行一次
• 不写默认 ‘function’

可以将 fixture放置到一个文件中，通常我们放到 conftest.py
，conftest.py会被pytest认定为一个本地插件的形式，案例执行前会先扫描 conftest.py。

scope=‘session’

下面我们建立一个文件夹 放置 conftest.py,在conftest.py 中定义测试fixture，并设置 scope=‘session’

# conftest.py
from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytest@pytest.fixture(scope="session")
def cards_db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db = cards.CardsDB(db_path)yield dbdb.close()

import cardsdef test_empty(cards_db):assert cards_db.count() == 0def test_two(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))assert cards_db.count() == 2

import cardsdef test_three(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))cards_db.add_card(cards.Card("third"))assert cards_db.count() == 3

在 a路径下执行pytest命令运行三条案例，得到结果 2 pass 1 fail，test_three 失败原因为
fixture在整个测试会话中执行且执行一次，所以案例三又增加了3条记录的情况下 总记录数应该为5

追踪一下fixture执行轨迹 pytst --setup-show 可以明显看出fixture 执行且只执行了一次

scope=‘function’

还是上面的案例 将 fixture scope 改为 function 则 每个方法运行前都会运行一次 则 三个案例都会通过。

# conftest.py
from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytest@pytest.fixture(scope="function")
def cards_db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db = cards.CardsDB(db_path)yield dbdb.close()

追踪一下fixture执行轨迹 pytst --setup-show 可以明显看出fixture 每个方法都执行了一次

scope=‘module’

同样加 scope改为 module，每个文件会执行一次

from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytest@pytest.fixture(scope="module")
def cards_db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db = cards.CardsDB(db_path)yield dbdb.close()

scope=‘package’

当scope改为包级别时

from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytest@pytest.fixture(scope="package")
def cards_db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db = cards.CardsDB(db_path)yield dbdb.close()

执行结果 仅执行了一次 因为两个测试文件都在同一个包内，并且 案例3 数量会因为只初始化一次数据库而失败

scope=‘class’

将上述案例做些变动，放到两个类中，scope 改为class

from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytest@pytest.fixture(scope="class")
def cards_db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db = cards.CardsDB(db_path)yield dbdb.close()

import cardsclass Test_count1:def test_empty(self,cards_db):self.cards_db = cards_dbassert self.cards_db.count() == 0def test_two(self,cards_db):self.cards_db = cards_dbself.cards_db.add_card(cards.Card("first"))self.cards_db.add_card(cards.Card("second"))assert self.cards_db.count() == 2

import cardsclass TestThree:def test_three(self,cards_db):self.cards_db = cards_dbself.cards_db.add_card(cards.Card("first"))self.cards_db.add_card(cards.Card("second"))self.cards_db.add_card(cards.Card("third"))assert self.cards_db.count() == 3

运行结果每个类都会执行一次fixture，所以三个案例全部成功

多个fixture使用

fixture的灵活应用有助于测试的灵活性，fixture不仅可以多个scope级别混用，也可以在一个测试方法中应用多个fixture，更可以在fxture引用fixture。

多scope级别的fixture混合例1

在之前的案例中，最初 test_count 会增加两个记录，test_three 会增加三条记录，而我们的数据库会初始化一次仅仅在最开始当
scope = 'session’时， 上面我们控制tree成功的方式是 增加 db_fixture
的执行次数，但是实际场景不可能每个案例都去初始化数据库，而应该在每个session开始前初始化一次，后面采取操作数据的方式来恢复环境 例如
删除所有数据。

所以基于这种模式 我们需要一个 fixture 在最开始初始化数据库 db 它的scope设置为
‘session’，另外我们需要一个fixture card_db在每个测试方法执行前 做删除数据，并在 card_db中调用db。

from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytest@pytest.fixture(scope="session")
def db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db_ = cards.CardsDB(db_path)yield db_db_.close()@pytest.fixture(scope="function")
def cards_db(db):"""CardsDB object that's empty"""db.delete_all()return db

import cardsdef test_empty(cards_db):assert cards_db.count() == 0def test_two(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))assert cards_db.count() == 2

import cardsdef test_three(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))cards_db.add_card(cards.Card("third"))assert cards_db.count() == 3

执行结果：3个案例全部成功，db fixture在整个会话前后执行，cards_db在每个 function执行前执行。

多scope级别的fixture混合例2

在例1基础上再增加混合使用程度， 增加一个session级的fixture some_cards 来做数据的存储； 增加一个
function级的 fixture non_empty_db 来引入 cards_db 和 some_cards 在清除 素有数据后 将
some_cards 中储存的数据结构 添加到数据库，这样每次测试开始前 使用some_cards 的 数据库中都已经存在了
4条数据。代码如下；这几个混合使用比较复杂 下面逐条分析下案例执行过程。

# conftest.py
from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytest@pytest.fixture(scope="session")
def db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db_ = cards.CardsDB(db_path)yield db_db_.close()@pytest.fixture(scope="function")
def cards_db(db):"""CardsDB object that's empty"""db.delete_all()return db@pytest.fixture(scope="session")
def some_cards():"""List of different Card objects"""return [cards.Card("write book", "Brian", "done"),cards.Card("edit book", "Katie", "done"),cards.Card("write 2nd edition", "Brian", "todo"),cards.Card("edit 2nd edition", "Katie", "todo"),]@pytest.fixture(scope="function")
def non_empty_db(cards_db, some_cards):"""CardsDB object that's been populated with 'some_cards'"""for c in some_cards:cards_db.add_card(c)return cards_db

首先是 test_count.py 中的两个案例 ，如前一样 在运行强会调用 cards_db，cards_db
的级别是function，所以这个模块下的两个 测试案例 每个案例执行前 cards_db都会执行一此 共执行两次，cards_db
会调用一次 db 因为db的级别是session的，

执行顺序应该是 db执行初始化数据库->cards_db 执行删除所有数据-> test_empty执行 案例pass -> cards_db 执行删除所有数据 -> test_two 执行 案例pass

# test_count.py
import cardsdef test_empty(cards_db):assert cards_db.count() == 0def test_two(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))assert cards_db.count() == 2

接着是 test_some.py 文件中的两个案例，先调用some_cards 获取数据结构， 然后test_some.py 调用了cards_db 删除数据，案例将数据结构中数据加入到db，test_non_empty 调用 non_empty_db,non_empty_db 会掉 card_db先删除所有数据，随后调 some_cards 获取数据结构 随后案例增加了所有数据结构中的数据到db中。执行顺序来捋一下 紧接上面 先 some_cards ->cards_db -> test_add_some 测试通过-> cards_db -> non_empty_db 测试pass；
看到这有人可能有疑问test_add_some 中传参数 some_cards 在 cards_bd之后为啥先执行而且还只执行了一次？non_empty_db中不也用到了么？ 因为some_cards的scope是session。

# test_some.py
def test_add_some(cards_db, some_cards):expected_count = len(some_cards)for c in some_cards:cards_db.add_card(c)assert cards_db.count() == expected_countdef test_non_empty(non_empty_db):assert non_empty_db.count() > 0

接下来最后一个案例，简单 先cards_db 删除所有数据 案例加了三条数据 最后 会掉 db 做teardown 关闭数据库

# test_three.py
import cardsdef test_three(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))cards_db.add_card(cards.Card("third"))assert cards_db.count() == 3

执行结果：

动态的scope

通过pytest_addoption建立沟子将 scope参数进行参数化 当传入 --fun-db参数时 scope 未
function，未传入则为 session的实现

# conftest.py
from pathlib import Path
from tempfile import TemporaryDirectory
import cards
import pytestdef pytest_addoption(parser):parser.addoption("--func-db",action="store_true",default=False,help="new db for each test",)def db_scope(fixture_name, config):if config.getoption("--func-db", None):return "function"return "session"@pytest.fixture(scope=db_scope)
def db():"""CardsDB object connected to a temporary database"""with TemporaryDirectory() as db_dir:db_path = Path(db_dir)db_ = cards.CardsDB(db_path)yield db_db_.close()@pytest.fixture(scope="function")
def cards_db(db):"""CardsDB object that's empty"""db.delete_all()return db@pytest.fixture(scope="session")
def some_cards():"""List of different Card objects"""return [cards.Card("write book", "Brian", "done"),cards.Card("edit book", "Katie", "done"),cards.Card("write 2nd edition", "Brian", "todo"),cards.Card("edit 2nd edition", "Katie", "todo"),]@pytest.fixture(scope="function")
def non_empty_db(cards_db, some_cards):"""CardsDB object that's been populated with 'some_cards'"""for c in some_cards:cards_db.add_card(c)return cards_db

# test_count.py
import cardsdef test_empty(cards_db):assert cards_db.count() == 0def test_two(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))assert cards_db.count() == 2

# test_some.py
def test_add_some(cards_db, some_cards):expected_count = len(some_cards)for c in some_cards:cards_db.add_card(c)assert cards_db.count() == expected_countdef test_non_empty(non_empty_db):assert non_empty_db.count() > 0

# test_three.py
import cardsdef test_three(cards_db):cards_db.add_card(cards.Card("first"))cards_db.add_card(cards.Card("second"))cards_db.add_card(cards.Card("third"))assert cards_db.count() == 3

执行结果：

不传入参数 pytest --setup-show 默认环境

传入参数 pytest --setup-show --func-db

autouse

Fixture 可以以非指定的方式自动在不同级别执行，指定autouse=True参数 footer_session_scope 和 footer_function_scope 都传入autouse参数 ，footer_function_scope 未指定scope默认为function在每个案例执行前都会执行，footer_session_scope 仅执行一次。

import pytest
import time@pytest.fixture(autouse=True, scope="session")
def footer_session_scope():"""Report the time at the end of a session."""yieldnow = time.time()print("--")print("finished : {}".format(time.strftime("%d %b %X", time.localtime(now))))print("-----------------")@pytest.fixture(autouse=True)
def footer_function_scope():"""Report test durations after each function."""start = time.time()yieldstop = time.time()delta = stop - startprint("\ntest duration : {:0.3} seconds".format(delta))def test_1():"""Simulate long-ish running test."""time.sleep(1)def test_2():"""Simulate slightly longer test."""time.sleep(1.23)

pytest的内置fixture

tmp_path && tmp_path_factory

临时文件的生成，有时自动化测试可能需要需临时变量存储到文件或 临时创建临时文件副本，此时可以应用这两个内置fixture。

def test_tmp_path(tmp_path):file = tmp_path / "file.txt"file.write_text("Hello")assert file.read_text() == "Hello"def test_tmp_path_factory(tmp_path_factory):path = tmp_path_factory.mktemp("sub")file = path / "file.txt"file.write_text("Hello")assert file.read_text() == "Hello"

• 临时文件夹生成后会最多积累三个 多余时会删除最旧的。
• test_tmp_path的scope 是 function
• test_tmp_path_factory 的scope 是session
• 使用test_tmp_path_factory 必须使用 mktemp()方法来创建 路径

上面的示例中一直在使用 TemporaryDirectory()的方式来建立临时文件初始化 db
下面可以通过tmp_path_factory 或者 tmp_path方式来更改之前的fixture实现， 由于之db 的scope是 session所以可以直接使用 tmp_path_factory，改造代码如下：

@pytest.fixture(scope="session")
def db(tmp_path_factory):"""CardsDB object connected to a temporary database"""db_path = tmp_path_factory.mktemp("cards_db")db_ = cards.CardsDB(db_path)yield db_db_.close()

capsys

capsys是针对控制台输出的测试方式，可以通过capsys 获取到输出到控制台的内容。

def test_cas(capsys):print("hello")out, err = capsys.readouterr()assert out == "hello\n"

如何做数据驱动

通常当存在大量的相同操作案例是我们考虑使用数据驱动的方式，避免冗余的案例代码。

未使用 数据驱动前的做法：

from cards import Carddef test_finish_from_in_prog(cards_db):index = cards_db.add_card(Card("second edition", state="in prog"))cards_db.finish(index)card = cards_db.get_card(index)assert card.state == "done"def test_finish_from_done(cards_db):index = cards_db.add_card(Card("write a book", state="done"))cards_db.finish(index)card = cards_db.get_card(index)assert card.state == "done"def test_finish_from_todo(cards_db):index = cards_db.add_card(Card("create a course", state="todo"))cards_db.finish(index)card = cards_db.get_card(index)assert card.state == "done"

两种方式实现数据驱动

parametrize

使用@pytest.mark.parametrize 做数据驱动，入参未 测试用例的参数名，加要进行测试的参数集合

import pytest
from cards import Card@pytest.mark.parametrize("start_summary, start_state",[("write a book", "done"),("second edition", "in prog"),("create a course", "todo"),],
)
def test_finish(cards_db, start_summary, start_state):initial_card = Card(summary=start_summary, state=start_state)index = cards_db.add_card(initial_card)cards_db.finish(index)card = cards_db.get_card(index)assert card.state == "done"@pytest.mark.parametrize("start_state", ["done", "in prog", "todo"])
def test_finish_simple(cards_db, start_state):c = Card("write a book", state=start_state)index = cards_db.add_card(c)cards_db.finish(index)card = cards_db.get_card(index)assert card.state == "done"

fixture方式

使用fixture 做数据驱动，将案例集合给 fixture注解的 params参数

import pytest
from cards import Card@pytest.fixture(params=["done", "in prog", "todo"])
def start_state(request):return request.paramdef test_finish(cards_db, start_state):c = Card("write a book", state=start_state)index = cards_db.add_card(c)cards_db.finish(index)card = cards_db.get_card(index)assert card.state == "done"

案例选择

数据驱动的多个案例也可以选择其中某个案例执行。

import pytest
from cards import Card@pytest.fixture(params=["done", "in prog", "todo"])
def start_state(request):return request.paramdef test_finish(cards_db, start_state):c = Card("write a book", state=start_state)index = cards_db.add_card(c)cards_db.finish(index)card = cards_db.get_card(index)assert card.state == "done"

如上数据驱动的案例 可以通过 -k 参数方式进行选择

pytest .\test_fix_param.py 一共三条案例

使用 -k 筛选只执行 参数未 done状态的 cards

pytest .\test_fix_param.py -k “done”

常用的Markers

Mark 是一种注解形式，也是pytest内置的装饰器，通过mark可以实现多种案例操作，
例如：@pytest.mark.skip 标记的案例会跳过执行 上面的数据驱动 也是一种mark。

@pytest.mark.skip

被该注解标记的 测试case会被跳过，可以通过reason参数来传入跳过原因。

from cards import Cardimport pytest@pytest.mark.skip(reason="Card doesn't support < comparison yet")
def test_less_than():c1 = Card("a task")c2 = Card("b task")assert c1 < c2def test_equality():c1 = Card("a task")c2 = Card("a task")assert c1 == c2

@pytest.mark.skipif

有条件的跳过 ，当条件满足时跳过该条案例

import pytest
from cards import Cardimport cards
from packaging.version import parse@pytest.mark.skipif(parse(cards.__version__).major < 2,reason="Card < comparison not supported in 1.x",
)
def test_less_than():c1 = Card("a task")c2 = Card("b task")assert c1 < c2

@pytest.mark.xfail

被该注解标记的case 为预期失败的案例，如果该案例失败了 则状态为 XFAIL状态，如果该案例成功了 即预期失败但成功了 则状态为
XPASS ；例外 当 strict=True 时 如果被xfail标记的案例成功了则直接为 FAIL状态

import pytest
import cards
from cards import Card
from packaging.version import parse@pytest.mark.xfail(parse(cards.__version__).major < 2,reason="Card < comparison not supported in 1.x",
)
def test_less_than():c1 = Card("a task")c2 = Card("b task")assert c1 < c2@pytest.mark.xfail(reason="XPASS demo")
def test_xpass():c1 = Card("a task")c2 = Card("a task")assert c1 == c2@pytest.mark.xfail(reason="strict demo", strict=True)
def test_xfail_strict():c1 = Card("a task")c2 = Card("a task")assert c1 == c2

选择案例的自定义mark

可以通过自定义的mark在运行案例时 选择指定案例执行

1.首先在pytest.init文件 通过markers 配置 自定义的标签，格式为 标签名 ：描述

如下为名为pytest.init的文件

[pytest]
markers =Tag_Smoking: This label indicates the case can be used in smoking testTan_Factory: This label indicates the case runs stably and can be used for auto-factory inneritance testTag_bigrule: bigrule项目Tag_repos: Tag_reposTag_nable: This label indicates the test cases that can be enabledTag_nable1: testrun : testTag_putong : testTag_aps: APS TEST

通过在案例里使用 标签的注解 在执行测试案例时 使用 -m 指定标签

import pytest@pytest.mark.Tag_aps
def test_onet():assert 1 == 1
def test_two():assert 2 == 2
def test_three():assert 3 == 3

执行案例 pytest .\test_mark_run.py -m “Tag_aps”