脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了pytest+allure基础知识，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

介绍

• pytest是基于unITtest开发的另一款更高级更好用的单元测试框架
• 支持参数化
• 执行测试过程中可以将某些测试跳过（skip），或者对某些预期失败的case标记成失败
• 支持运行由 nose, unittest 编写的测试 case
• 方便的和持续集成工具 jenkins 集成
• 具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展
• 可支持执行部分用例
• 支持失败重跑功能

安装

• pytest是第三方库,需要安装后使用
• 在命令行输入以下任意命令即可安装，使用第三方镜像源可加快下载速度

# 豆瓣源
pip install pytest -U -i http://pypi.douban.COM/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
# 清华源
pip install pytest -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

命名规范

• 用例文件应当以 test_*.py 进行命名,或者以 *_test.py命名
• 类必须以 Test 开头,且类当中不能有__init__方法
• 方法或函数必须以 test_ 开头
• 可以在项目根目录建pytest.ini文件，在里面自定义用例匹配规则

# 用例匹配规则
[pytest]
python_files = test_*.py *_test.py
python_classes = Test*
python_functions = test_*

断言

• 断言必须使用assert，语法：assert 表达式
• 测试的结果, .表示成功 F表示失败,如果测试失败,会显示具体的语句

assert 1==2 #判断等式两边是否相等
assert 200 #判断某个语句是否为真
assert 10 in [10,20] #判断某个值是否属于某个对象
assert not True #判断某个语句是否不为真
assert 1!=2 #判断某个值是否不等于另一个值

初始化和清除

• 模块级别的初始化和清除

def SETUP_module():
    PRint('n *** 模块初始化开始 ***')
    pass # 这里写初始化代码
    print('n *** 模块初始化结束 ***')
def teardown_module():
    print('n *** 模块清除开始 ***')
    pass # 这里写清除代码
    print('n *** 模块清除结束 ***')

• 类级别的初始化和清除

class Test_A:    
    @classmethod
    def setup_class(cls):
        print(f'n === {cls.__name__}类初始化 ===')
    @classmethod
    def teardown_class(cls):
        print(f'n === {cls.__name__}类清除 ===')

• 方法级别的初始化和清除(类中所有方法都会调用)

    def setup_method(self):
        print('n --- 类方法初始化  ---')
    def teardown_method(self):
        print('n --- 类方法清除 ---')

• 方法级别的初始化和清除(类中指定方法调用)

    # 在类外面自定义一个方法，名字随意，但是要带上pytest的装饰器
    @pytest.fixture(scoPE='function')
    def custom_setup():
        print(f'n --- 自定义方法初始化  ---')
        pass # 在这写要初始化的代码
        yield custom_setup # 初始化函数名（不要带括号）
        custom_teardown() # 清除函数
        
    # 同时要自定义一个清除函数，名字随意
    def custom_teardown():
        print(f'n --- 自定义方法清除 ---')
        pass # 在这写清除的代码
        
    # 如果有个方法需要调用自定义的初始化和清除函数，只需要把初始化函数传入即可
    def test_abc(custom_setup):
        pass 

• 执行顺序（以类中的一个方法为例）：模块初始化→类初始化→类方法初始化→自定义方法初始化→自定义方法清除→类方法清除→类清除→模块清除
• 类方法的初始化和清除会作用于类里的每一个函数
• 自定义方法的初始化和清除只会对传入该方法名的函数生效

参数化

• 使用@pytest.mark.parametrize(参数名, 参数值列表)

# 传入多个参数时，参数值列表中，每一组数据的类型都是元组
@pytest.mark.parametrize("val_a,val_b", [(1, 2), (3, 4), (5, 6)])
def test_parametrize_1(val_a,val_b):
    print(f"变量val_a的值:{val_a},变量val_b的值:{val_b}")
    
# 可以使用多个参数化装饰器，测试数据为不同数据的笛卡尔积,实际会生成m*n条用例（下面的代码生成3*4=12条用例）
@pytest.mark.parametrize('a', [1,2,3])
@pytest.mark.parametrize('b', [4,5,6,7])
def test_parametrize_2(a, b):
    print(f'笛卡尔积 测试数据为:{a}，{b}')

mark标记用例

• pytest支持案例标记的功能，可以给每个用例加上自定义标记，在执行测试案例时通过标记筛选要执行的案例
• 使用标记方法
  1. 在 pytst.ini 中添加标记名称
  2. 在需要标记的函数上使用装饰器 @pytest.mark.标记名
• pytst.ini :pytest的配置文件

# 在Pytst.ini文件的标记名列表中添加自定义的标记
[pytest]
markers =
    smoke
    test
    hello

# 在需要标记的函数上增加装饰器（以smoke，hello为例）
@pytest.mark.smoke
def test_001(self):
    print('我是一个冒烟测试用例')

@pytest.mark.hello
def test_002(self):
    print('我是一个属于hello标记的测试用例')

执行用例

• '-k 标记名' ==>可选择执行该标记所包含的用例
• '-s' ==>在控制台输出执行过程中的print内容
• '-q' ==>打印用例执行的简略过程
• '-v' ==>打印用例执行的详细过程
• '-x' ==>用例运行失败则立即停止执行
• '--maxfail=num' ==>用例运行时允许的最大失败次数，超过num次则立即停止
• '-l' ==>用例运行失败时，打印相关的局部变量
• 不输入参数默认执行该当前目录及子目录中的所有测试用例
• pytest执行案例时使用pytest.main()函数，参数传入一个列表

# 执行所有标记为smoke的用例，显示详细过程，并打印print输出
pytest.main(['-k','smoke','-sv'])

• 如果执行过程中出现了Module already imported so cannot be rewritten的警告，那么可以用子进程的方式来执行用例，就不会弹出这种警告了

# 导入子进程模块，避免运行时弹出警告
import subprocess
# 列表中第一个元素为pytest，后面的元素可以输入各种参数
subprocess.call(['pytest', '-k smoke', '-s'])
# 运行指定目录下用例
subprocess.call(['pytest', './test'])
# 运行指定模块
subprocess.call(['pytest', './test/test_demo.py'])
# 运行模块中的指定用例
subprocess.call(['pytest', './test/test_demo.py::test_001'])
# 运行类中的指定用例
subprocess.call(['pytest', './test/test_demo.py::TestDemo::test_001'])
# 运行test_demo.py模块下名称包含hello的用例
subprocess.call(['pytest', '-k hello','./test/test_demo.py'])
# 运行TestDemo类中名称包含aa的用例
subprocess.call(['pytest', '-k aa','./test/test_demo.py::TestDemo'])

allure安装

• 下载allure：https://github.com/allure-framework/allure2/releases
• 解压allure.zip到一个文件目录中
• 将allure报告安装目录bin所在的路径添加环境变量path中
• 命令行输入pip install allure-pytest -i http://pypi.douban.com/simple/
• 在命令行中输入allure,如果能看到命令就是已经配置完成

allure装饰器

• 根据实际需要对用例使用allure装饰器，可以提升allure报告的可读性
• 几种常用的装饰器：

@allure.epic('层级1')
@allure.feature('层级2') 
@allure.story('层级3') 
@allure.title('用例标题') 
@allure.description('用例描述')

allure报告

• allure生成报告分为两步:
  1. 第一步先执行用例并生成测试数据（一大堆json文件）
  2. 根据某次执行用例后生成的测试数据，通过allure generate命令来生成测试报告（包含了index.htML，可在浏览器打开查看）
• 生成allure测试数据

# 这里我是在每次执行的时候，将当天的测试数据和测试报告按日期+时间的双层目录来存放
date = time.strftime('%Y%m%d', time.localtime())  # 当前日期
time = time.strftime('%H%M%S', time.localtime())  # 当前时间
# allure命令要在命令行使用，在python中可通过os.System来调用
os.system(f'pytest --alluredir ./result/{date}/{time}/')  # 生成测试结果

• 生成allure测试报告

# 根据测试结果生成测试报告
# 加上--clean参数可以先清除数据，但由于我是按时间存放的，所以每次生成的目录都在不同位置，这里就不clean了，自己调试代码测试的时候可以用上clean
os.system(f'allure generate ./result/{date}/{time}/ -o ./report/{date}/{time}/')

• 手动打开测试报告：在生成的测试报告文件夹里有index.html文件，直接在浏览器打开即可查看
• 也可以起一个服务，会自动打开allure测试报告
• 注意：使用这个命令后会在本地起一个服务，如果打开的网页是空白的（可能存在网络限制等各种原因），那么可以将ip换成 127.0.0.1:（启动服务后命令行显示的端口号） 试下能不能正常访问

# 自动打开测试报告，将启动后的服务ip换成 127.0.0.1
os.system(f'allure serve ./result/{date}/{time}/')

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的pytest+allure基础知识全部内容，希望文章能够帮你解决pytest+allure基础知识所遇到的问题。

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