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Pytest自動化測試框架如何使用

發布時間:2023-03-16 10:44:24 來源:億速云 閱讀:85 作者:iii 欄目:開發技術

這篇文章主要講解了“Pytest自動化測試框架如何使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Pytest自動化測試框架如何使用”吧!

    Pytest和Unittest測試框架的區別?

    如何區分這兩者,很簡單unittest作為官方的測試框架,在測試方面更加基礎,并且可以再次基礎上進行二次開發,同時在用法上格式會更加復雜;而pytest框架作為第三方框架,方便的地方就在于使用更加靈活,并且能夠對原有unittest風格的測試用例有很好的兼容性,同時在擴展上更加豐富,可通過擴展的插件增加使用的場景,比如一些并發測試等;

    Pytest 安裝

    pip安裝:

    pip install pytest

    測試安裝成功:

    pytest --help
    
    py.test --help

    檢查安裝版本:

    pytest --version

    Pytest 示例

    Pytest編寫規則:

    • 測試文件以test_開頭(以_test為結尾)

    • 測試的類以Test開頭;

    • 測試的方法以test_開頭

    • 斷言使用基本的assert

    test_example.py

    def count_num(a: list) -> int:
        return len(a)
     
     
    def test_count():
        assert count_num([1, 2, 3]) != 3

    執行測試:

    pytest test_example.py

    執行結果:

    C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest>pytest test_example.py -v
    ================================================================= test session starts =================================================================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- d:\coding\python3.6\python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collected 1 item                                                                                                                                       
     
    test_example.py::test_count FAILED                                                                                                               [100%]
     
    ====================================================================== FAILURES =======================================================================
    _____________________________________________________________________ test_count ______________________________________________________________________
     
        def test_count():
    >       assert count_num([1, 2, 3]) != 3
    E       assert 3 != 3
    E        +  where 3 = count_num([1, 2, 3])
     
    test_example.py:11: AssertionError
    =============================================================== short test summary info ===============================================================
    FAILED test_example.py::test_count - assert 3 != 3
    ================================================================== 1 failed in 0.16s ==================================================================

    備注:

    • .代表測試通過,F代表測試失敗;

    • -v顯示詳細的測試信息, -h顯示pytest命令詳細的幫助信息;

    標記

    默認情況下,pytest會在當前目錄下尋找以test_為開頭(以_test結尾)的測試文件,并且執行文件內所有以test_為開頭(以_test為結尾)的所有函數和方法;

    指定運行測試用例,可以通過::顯示標記(文件名::類名::方法名)(文件名::函數名)

    pytest test_example3.py::test_odd

    指定一些測試用例測試運行,可以使用-k模糊匹配

    pytest -k example

    通過pytest.mark.skip()或者pytest.makr.skipif()條件表達式,跳過指定的測試用例

    import pytest
     
    test_flag = False
     
    @pytest.mark.skip()
    def test_odd():
        num = random.randint(0, 100)
        assert num % 2 == 1
     
     
    @pytest.mark.skipif(test_flag is False, reason="test_flag is False")
    def test_even():
        num = random.randint(0, 1000)
        assert num % 2 == 0

    通過pytest.raises()捕獲測試用例可能拋出的異常

    def test_zero():
        num = 0
        with pytest.raises(ZeroDivisionError) as e:
            num = 1/0
        exc_msg = e.value.args[0]
        print(exc_msg)
        assert num == 0

    預先知道測試用例會失敗,但是不想跳過,需要顯示提示信息,使用pytest.mark.xfail()

    @pytest.mark.xfail()
    def test_sum():
        random_list = [random.randint(0, 100)  for x in range(10)]
        num = sum(random_list)
        assert num < 20

    對測試用例進行多組數據測試,每組參數都能夠獨立執行一次(可以避免測試用例內部執行單組數據測試不通過后停止測試)

    @pytest.mark.parametrize('num,num2', [(1,2),(3,4)])
    def test_many_odd(num: int, num2: int):
        assert num % 2 == 1
        assert num2 % 2 == 0

    固件(Fixture)

    固件就是一些預處理的函數,pytest會在執行測試函數前(或者執行后)加載運行這些固件,常見的應用場景就有數據庫的連接和關閉(設備連接和關閉)

    簡單使用

    import pytest
     
    @pytest.fixture()
    def postcode():
        return "hello"
    
    def test_count(postcode):
        assert postcode == "hello"

    按照官方的解釋就是當運行測試函數,會首先檢測運行函數的參數,搜索與參數同名的fixture,一旦pytest找到,就會運行這些固件,獲取這些固件的返回值(如果有),并將這些返回值作為參數傳遞給測試函數;

    預處理和后處理

    接下來進一步驗證關于官方的說法:

    import pytest
     
    @pytest.fixture()
    def connect_db():
        print("Connect Database in .......")
        yield
        print("Close Database out .......")
     
    def read_database(key: str):
        p_info = {
            "name": "zhangsan",
            "address": "China Guangzhou",
            "age": 99
        }
        return p_info[key]
     
    def test_count(connect_db):
        assert read_database("name") == "zhangsan"

    執行測試函數結果:

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 1 item
     
    test_example.py::test_count Connect Database in .......
    PASSED                                       [100%]Close Database out .......
     
     
    ============================== 1 passed in 0.07s ==============================

    備注:

    • 首先從結果上看驗證了官方的解釋,pytest執行測試函數前會尋找同名的固件加載運行;

    • connect_db固件中有yield,這里pytest默認會判斷yield關鍵詞之前的代碼屬于預處理,會在測試前執行,yield之后的代碼則是屬于后處理,將在測試后執行;

    作用域

    從前面大致了解了固件的作用,抽離出一些重復的工作方便復用,同時pytest框架中為了更加精細化控制固件,會使用作用域來進行指定固件的使用范圍,(比如在這一模塊中的測試函數執行一次即可,不需要模塊中的函數重復執行)更加具體的例子就是數據庫的連接,這一連接的操作可能是耗時的,我只需要在這一模塊的測試函數運行一次即可,不需要每次都運行。

    而定義固件是,一般通過scop參數來聲明作用,常用的有:

    • function: 函數級,每個測試函數都會執行一次固件;

    • class: 類級別,每個測試類執行一次,所有方法都可以使用;

    • module: 模塊級,每個模塊執行一次,模塊內函數和方法都可使用;

    • session: 會話級,一次測試只執行一次,所有被找到的函數和方法都可用。

    import pytest
      
    @pytest.fixture(scope="function")
    def func_scope():
        print("func_scope")
      
    @pytest.fixture(scope="module")
    def mod_scope():
        print("mod_scope")
     
    @pytest.fixture(scope="session")
    def sess_scope():
        print("session_scope") 
     
    def test_scope(sess_scope, mod_scope, func_scope):
        pass
     
    def test_scope2(sess_scope, mod_scope, func_scope):
        pass

    執行結果:

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 2 items
     
    test_example2.py::test_scope session_scope
    mod_scope
    func_scope
    PASSED                                      [ 50%]
    test_example2.py::test_scope2 func_scope
    PASSED                                     [100%]
     
    ============================== 2 passed in 0.07s ==============================

    從這里可以看出module,session作用域的固件只執行了一次,可以驗證官方的使用介紹

    自動執行

    有人可能會說,這樣子怎么那么麻煩,unittest框架中直接定義setUp就能自動執行預處理,同樣的pytest框架也有類似的自動執行; pytest框架中固件一般通過參數autouse控制自動運行。

    import pytest
     
    @pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
    def connect_db():
       print("Connect Database in .......")
       yield
       print("Close Database out .......")
     
     
    def test1():
       print("test1")
     
     
    def test2():
       print("test")

    執行結果:

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 2 items
     
    test_example.py::test1 Connect Database in .......
    PASSED                                            [ 50%]test1
     
    test_example.py::test2 PASSED                                            [100%]test
    Close Database out .......
     
     
    ============================== 2 passed in 0.07s ==============================

    從結果看到,測試函數運行前后自動執行了connect_db固件;

    參數化

    前面簡單的提到過了@pytest.mark.parametrize通過參數化測試,而關于固件傳入參數時則需要通過pytest框架中內置的固件request,并且通過request.param獲取參數

    import pytest
     
    @pytest.fixture(params=[
        ('redis', '6379'),
        ('elasticsearch', '9200')
    ])
    def param(request):
        return request.param
     
     
    @pytest.fixture(autouse=True)
    def db(param):
        print('\nSucceed to connect %s:%s' % param)
     
        yield
     
        print('\nSucceed to close %s:%s' % param)
     
    def test_api():
        assert 1 == 1

    執行結果:

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 2 items
     
    test_example.py::test_api[param0] 
    Succeed to connect redis:6379
    PASSED                                 [ 50%]
    Succeed to close redis:6379
     
    test_example.py::test_api[param1] 
    Succeed to connect elasticsearch:9200
    PASSED                                 [100%]
    Succeed to close elasticsearch:9200
     
     
    ============================== 2 passed in 0.07s ==============================

    這里模擬連接redis和elasticsearch,加載固件自動執行連接然后執行測試函數再斷開連接。

    感謝各位的閱讀,以上就是“Pytest自動化測試框架如何使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Pytest自動化測試框架如何使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!

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