固件的名称默认为定义时的函数名,如果不想使用默认,可以通过 name 选项指定名称:
本文中,云朵君将和大家一起学习Python中最好用的测试模块--Pytest,主要学习如下:
作者:yukkizhang,腾讯 CSIG 测试工程师 本文直接从常用的 Python 单元测试框架出发,分别对几种框架进行了简单的介绍和小结,然后介绍了 Mock 的框架,以及测试报告生成方式,并以具体代码示例进行说明,最后列举了一些常见问题。 一、常用 Python 单测框架 若你不想安装或不允许第三方库,那么 unittest 是最好也是唯一的选择。反之,pytest 无疑是最佳选择,众多 Python 开源项目(如大名鼎鼎的 requests)都是使用 pytest 作为单元测试框架。甚至
对于大多数视图,用户需要登录。测试中最方便的方法是使用客户端发出POST请求并将其发送到登录视图。不是每次都写,而是写一个类,使用class方法来完成,并使用固件将其传递给每个被测试的客户端。
1 用例执行状态 状态 说明 passed 测试通过 failed 断言失败 error 用例本身代码报错 xfail 预期失败,加了 @pytest.mark.xfail() 2 xfail示例 # -\*- coding:utf-8 -\*- # 作者:NoamaNelson # 日期:2022/12/27 # 文件名称:test\_case\_status.py # 作用:用例的执行状态 # 联系:VX(NoamaNelson) # 博客:https://blog.csdn.ne
本文继续对Flask官方教程进行学习,我就直接跳过Templates、Static Files、Blog Blueprint三小节了,因为基本不会在实际项目中用到这些技术,有时间多学习下前端才是。这篇文章把Make the Project Installable、Test Coverage、Deploy to Production这三小节汇总来学习。我觉得这是官方给出的一个Flask项目发布流程,如下图所示:
一个测试工程下是可以有多个conftest.py的文件,一般在工程根目录放一个conftest.py起到全局作用。 在不同的测试子目录也可以放conftest.py,作用范围只在该层级以及以下目录生效。
最近一段时间准备写一篇《自动化测试框架一键动态切换测试环境》的实践总结,但由于要涉及到pytest fixture相关知识,遂决定先写一篇pytest fixture的基础介绍。
“80%的bug集中在20%的模块,越是容易出现bug的模块,bug是越改越多“平常我们做手工测试的时候,比如用100个用例需要执行,其中10个用例失败了, 当开发修复完bug后,我们一般是重点测上次失败的用例。 那么自动化测试也一样,当用例特别多时,为了节省时间,第一次部分用例失败了,修复完之后,可以只测上次失败的用例。
测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize 参数化传测试数据,如果我们想引用前面 不同fixture 返回的数据当测试用例的入参,前面一篇用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题。 接下来用 pytest-lazy-fixture 插件可以直接在测试用例中参数化时 pytest.mark.parametrize 中使用 fixture
自动化测试用例一般编写完后且又执行通过,都会提交到 git 仓库里。但是每次新增用例后,希望只执行未提交到 git 仓库里的用例。
前面介绍了pytest传统的前后置处理方法,通过一些实例,知道了它对处理前后置的场景是有一定的局限性。所以才引入fixture装饰器函数,fixture是pytest的核心功能,也是亮点功能,它可以灵活的处理很多特殊的场景,利用pytest做接口测试,熟练掌握fixture的使用方法,pytest用起来才会得心应手!
效果:运行测试类,可以直接可以按照配置执行 命令行执行,无需指定参数输入pytest即可
在之前的介绍中,我们已经介绍了fixture的简单用法,但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法,来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作,即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。
上一篇我们介绍了Pytest的调用方式,这一篇我们将介绍 Pytest 的核心知识点fixture
fixture是Pytest的测试夹具,相当于unittest的setup和teardown,这个在之前我们也有介绍
参数化是自动化测试里面必须掌握的一个知识点,用过 unittest 框架的小伙伴都知道使用 ddt 来实现测试用例的参数化。 pytest 测试用例里面对应的参数可以用 parametrize 实现,随着用例的增多,我们的需求也会越来越多,那么如何在 fixture 中使用参数呢?
pytest 是基于 unittest 实现的第三方测试框架,比 unittest 更加的简洁、高效,并且可以完美兼容 unittest 的测试代码,无需对其做任何的修改。
fixture里面有个scope参数可以控制fixture的作用范围:session > module > class > function
1、可以跨.py文件调用,有多个.py文件调用时,可让conftest.py只调用了一次fixture,或调用多次fixture
conftest.py中的fixture可以用在当前目录及其子目录,不需要import,pytest会自动找。
前面一篇讲到用例加setup和teardown可以实现在测试用例之前或之后加入一些操作,但这种是整个脚本全局生效的,如果我想实现以下场景: 用例1需要先登录,用例2不需要登录,用例3需要先登录。很显然这就无法用setup和teardown来实现了。这就是本篇学习的目的,自定义测试用例的预置条件
执行顺序:module --> class --> function --> 用例
fixture是pytest的一个闪光点,pytest要精通怎么能不学习fixture呢?跟着我一起深入学习fixture吧。其实unittest和nose都支持fixture,但是pytest做得更炫。 fixture是pytest特有的功能,它用pytest.fixture标识,定义在函数前面。在你编写测试函数的时候,你可以将此函数名称做为传入参数,pytest将会以依赖注入方式,将该函数的返回值作为测试函数的传入参数。 fixture有明确的名字,在其他函数,模块,类或整个工程调用它时会被激活。 fixture是基于模块来执行的,每个fixture的名字就可以触发一个fixture的函数,它自身也可以调用其他的fixture。 我们可以把fixture看做是资源,在你的测试用例执行之前需要去配置这些资源,执行完后需要去释放资源。比如module类型的fixture,适合于那些许多测试用例都只需要执行一次的操作。 fixture还提供了参数化功能,根据配置和不同组件来选择不同的参数。 fixture主要的目的是为了提供一种可靠和可重复性的手段去运行那些最基本的测试内容。比如在测试网站的功能时,每个测试用例都要登录和退出,利用fixture就可以只做一次,否则每个测试用例都要做这两步也是冗余。
本篇文章是《聊聊 Python 的单元测试框架》的第三篇,前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose。作为本系列的最后一篇,压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架:pytest。
之前我们讲到用例前后置方法 [ setup 、teardown ] Pytest测试用例之setup与teardown方法(一) Pytest测试用例之setup与teardown方法(二) 可以实现在自动化测试用例执行前或执行后进行特定的操作
conftest文件实际应用需要结合fixture来使用,fixture中参数scope也适用conftest中fixture的特性,这里再说明一下
一、fixture简介 学pytest就不得不说fixture,fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown这种前后置东西。但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享 fixture的目的是提供一个固定基线,在该基线上测试可以可靠地和重复地执行。fixture提供了区别于传统单元测试(setup/teardown)有显著改进 1、有独立的命名,并通过声明它们从测试函数、模块、类或整个项目中的使用来激活。 2、按模块化的方式实现,每个fixture都可以互相调用。 3、fixture的范围从简单的单元扩展到复杂的功能测试,允许根据配置和组件选项对fixture和测试用例进行参数化,或者跨函数function、类class、模块module或整个测试会话sessio范围。
2.2使用装饰器@pytest.mark.usefixtures()修饰需要运行的用例
在之前的文章里我们已经学习了Python自带测试框架UnitTest,但是UnitTest具有一定的局限性
Tech 导读 在自动化测试实践中,测试数据是制造测试场景的必要条件,本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层,数据如何存储,以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享,提供数据驱动测试的具体落地方案。
假如你想让测试报告变得漂亮一点,那你一定会在搜索引擎中找到Allure测试报告的。Allure官方给出了个在线网站,访问以下链接就能一睹为快:
前面讲到全局只登录一次,全部的yaml 用例都会公用一个请求会话。 那有些接口不需要登录怎么办呢?比如登录和注册的接口,是不需要带上登录 token 的。 我除了默认用到一个 requests_session 全局的内置 fixture,还预留了2个
在Python语言系中,有很多可用的自动化测试框架,比如早期大多数人会选用 unittest+HTMLTestRunner、Nose等,最近几年比较常用的有Robot Framework,Robot Framework它是Python下一款非常通用的测试框架,采用扩展插件的机制可以帮助我们实现几乎任何类型的自动化测试工作,如接口自动化测试、App自动化测试、Web UI自动化测试等,而针对Robot Framework框架系统性的使用和讲解,笔者年初出版上市过一本《自动化测试实战宝典》一书,感兴趣的,可参阅此书:重磅消息 |《自动化测试实战宝典:从小工到专家》隆重上市!。
在上一篇文章中分享了 pytest 的基本用法,本文进一步介绍 pytest 的其他实用特性和进阶技巧。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
The pytest framework makes it easy to write small, readable tests, and can scale to support complex functional testing for applications and libraries. 这段话很好地阐述了Pytest的设计思想与强大的特性。之前详细地阐述了Pytest测试框架搜索规则、Pytest测试框架执行方式与Pytest测试框架参数化,本文章主要详细地阐述下Pytest测试框架中Fixture特性。
在之前的文章中主要分享了 pytest 的实用特性,接下来讲 Pytest 参数化用例的构建。
内置marker本文先讲usefixtures 、filterwarnings 、skip 、skipif 、xfail这5个。参数化的marker我会写在《pytest参数化》中,hook的marker我会写在《pytest hook》中,插件的marker(pytest-ordering、allure等)我会写在《pytest插件》中。当前只需知道有以上这些分类的marker即可,更多内容请关注后续文章。
在前置操作中生成了一个数据id,在测试用例需要引用,或者用例执行完成后需要在后置操作中删除。
pytest的一个demo 上周看了元类的实现方式后,对「代码块」的理解好像有了不一样的认知。 函数是一段代码块 类也是一段代码块 根据现在的工作中使用的pytest写一个demo demo: import pytest import requests @pytest.fixture(scope='module') def get_request(): request_list = [] def _get_request(data, flag=True): if flag
在Pytest的测试框架中,也是内置了fixture的功能,这些内置的fixture在特定的测试场景下能够提高测试的效率,另外一个好处是它是内置的fixture,就不需要单独再写fixture了。就像Python语言中内置的函数一样,直接拿来调用实现想要实现的功能就可以了。下面具体来看这些内置的fixture它的含义以及在测试场景下的案例应用。
在执行用例的时候,发现其实打印的日志有时候不能满足测试的需求,应该如何实现呢,
f ixture翻译过来就是固件装置,主要来配置测试资源,fixture是通过装饰器标注的。
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https://docs.pytest.org/en/7.1.x/reference/reference.html#pytest.fixture
写这篇文章,整体还是比较坎坷的,我发现有知识断层,理解再整理写出来,还真的有些难。
前面简单介绍了如何使用pytest, 感觉介绍得太泛泛了。个人感觉,pytest的精髓在fixture. 学pytest就不得不说fixture,fixture是pytest的精髓所在,就像unittest中的setup和teardown一样,如果不学fixture那么使用pytest和使用unittest是没什么区别的(个人理解)。
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