Pytest 使用简介
前言
最近在听极客时间的课程,里面的讲师极力推崇 pytest 框架,鄙视 unittest 框架,哈哈!然后查了些资料,发现了一条 python 鄙视链:pytest 鄙视 > unittest 鄙视 >robotframework 。
pytest 是 python 的第三方单元测试框架,比自带 unittest 更简洁和高效,支持315种以上的插件,同时兼容 unittest 框架。这就使得我们在 unittest 框架迁移到 pytest 框架的时候不需要重写代码。接下来我们在文中来对分析下 pytest 有哪些简洁、高效的用法。
一、安装
首先使用 pip 安装 pytest
pip3 install pytest
查看 pytest 是否安装成功
pip3 show pytest
二、简单使用
1.创建 test_sample.py 文件,代码如下:
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import pytest def inc(x): return x + 1 def test_answer(): assert inc(3) == 5 if __name__ =="__main__": pytest.main()
执行结果:
test_sample.py F [100%]
================================== FAILURES ===================================
_________________________________ test_answer _________________________________def test_answer():
> assert inc(3) == 5
E assert 4 == 5
E + where 4 = inc(3)test_sample.py:19: AssertionError
============================== 1 failed in 0.41s ==============================
从上面的例子可以看出,pytest 中断言的用法直接使用 assert ,和 unittest 中断言 self.assert 用法有所区别。
2.总结一下:使用 pytest 执行测试需要遵行的规则:
- .py 测试文件必须以test_开头(或者以_test结尾)
- 测试类必须以Test开头,并且不能有 init 方法
- 测试方法必须以test_开头
- 断言必须使用 assert
三、fixture
pytest 提供的 fixture 实现 unittest 中 setup/teardown 功能,可以在每次执行case之前初始化数据。不同点是,fixture 可以只在执行某几个特定 case 前运行,只需要在运行 case 前调用即可。比 setup/teardown 使用起来更灵活。
1.fixture scope 作用范围
先看下 fixture 函数的定义:
def fixture(scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None): """ :arg scope: 可选四组参数:function(默认)、calss、module、package/session :arg params: 一个可选的参数列表,它将导致多个参数调用fixture函数和所有测试使用它。 :arg autouse: 如果为True,则fixture func将为所有测试激活可以看到它。如果为False(默认值),则需要显式激活fixture。 :arg ids: 每个参数对应的字符串id列表,因此它们是测试id的一部分。如果没有提供id,它们将从参数中自动生成。 :arg name: fixture的名称。 这默认为装饰函数的名称。 如果fixture在定义它的同一模块中使用,夹具的功能名称将被请求夹具的功能arg遮蔽; 解决这个问题的一种方法是将装饰函数命名 “fixture_ <fixturename>”然后使用”@ pytest.fixture(name ='<fixturename>')”。 """
重点说下 scope 四组参数的意义:
- function:每个方法(函数)都会执行一次。
- class:每个类都会执行一次。类中有多个方法调用,只在第一个方法调用时执行。
- module:一个 .py 文件执行一次。一个.py 文件可能包含多个类和方法。
- package/session:多个文件调用一次,可以跨 .py 文件。
在所需要调用的函数前面加个装饰器 @pytest.fixture()。举一个简单的例子:
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import pytest @pytest.fixture(scope='function') def login(): print("登录") def test_1(): print('测试用例1') def test_2(login): print('测试用例2') if __name__ =="__main__": pytest.main(['test_sample.py','-s'])
执行结果:
test_sample.py
测试用例1
.
登录
测试用例2
.============================== 2 passed in 0.07s ==============================
2.yield
我们刚刚实现了在每个用例之前执行初始化操作,那么用例执行完之后如需要 清除数据(或还原)操作,可以使用 yield 来实现。
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import pytest @pytest.fixture(scope='function') def login(): print("登录") yield print("注销登录") def test_1(): print('测试用例1') def test_2(login): print('测试用例2') if __name__ =="__main__": pytest.main(['test_sample.py','-s'])
执行结果:
test_sample.py
测试用例1
.
登录
测试用例2
.注销登录============================== 2 passed in 0.08s ==============================
3.conftest
上面的案例都是写在同一个.py 文件内的。倘若有多个.py 文件需要调用 login() 方法,就必须把 login() 方法写在外面,这里引用了conftest.py 配置文件。test_xxx.py 测试文件中无需 import conftest,pytest 会自动搜索同级目录中的 conftest.py 文件。
conftest.py 与 测试文件 目录层级关系
# 新建conftest.py,和 test_sample.py 同级目录 import pytest @pytest.fixture(scope='function') def login(): print("登录") # test_sample.py 代码如下 import pytest def test_1(): print('测试用例1') def test_2(login): print('测试用例2') if __name__ =="__main__": pytest.main(['test_sample.py','-s'])
执行结果:
test_sample.py
测试用例1
.
登录
测试用例2
.============================== 2 passed in 0.01s ==============================
四、重试机制
有的时候用例执行失败了,然后排查发现不是代码问题,可能和环境或者网络不稳定有关系,这个时候可以引入重试机制,排除一些外在因素。
1、安装pytest-rerunfailures
pip3showpytest-rerunfailures
2、重试的两种方法
1)使用装饰器@pytest.mark.flaky(reruns=5,reruns_delay=2)
reruns :最大重试次数
reruns_delay :重试间隔时间,单位是秒
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import pytest @pytest.mark.flaky(reruns=5, reruns_delay=2) def test(): assert 0==1 if __name__ =="__main__": pytest.main(['test_sample.py','-s'])
R表示用例失败后正在重试,尝试5次。
2)也可以使用命令行pytest--reruns5--reruns-delay 2 -s ,参数与装饰器 @pytest.mark.flaky 一致,这个就不多说了。
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