Python之pytest 基础

pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要特点有以下几点:1、简单灵活,容易上手;2、支持参数化;3、能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试(pytest+requests);4、pytest具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展,比较好用的如pytest-selenium(集成selenium)、pytest-html(完美html测试报告生成)、pytest-rerunfailures(失败case重复执行)、pytest-xdist(多CPU分发)等;5、测试用例的skip和xfail处理;6、可以很好的和jenkins集成;(二)安装

  pip install -U pytest 

  pip install -U pytest-html

  pip install -U pytest-rerunfailures

此外还有很多很好的第三方插件,请到http://plugincompat.herokuapp.com/ 和 https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=search&term=pytest-&submit=search 查找

(三)例子

这里列几个pytest-document中的例子

1、默认执行当前目录下的所有以test_为前缀(test_*.py)或以_test为后缀(*_test.py)的文件中以test_为前缀的函数

复制代码
import pytest

# content of test_sample.py
def func(x):
    return x + 1
def test_answer():
    assert func(3) == 5
复制代码

运行 py.test  或 指定特定文件 py.test -q test_sample.py

2、使用类来组成多个用例的

复制代码
import pytest

# content of test_class.py
class TestClass:
    def test_one(self):

        x = "this"
    assert 'h' in x
    def test_two(self):
        x = "hello"
        assert hasattr(x, 'check')
复制代码

3、在python中调用pytest: python test_class.py

复制代码
import pytest

# content of test_class.py
class TestClass:
    def test_one(self):
        print 'one'
        x = "this"
        assert 'h' in x
    def test_two(self):
        print 'two'
        x = "hello"
        assert hasattr(x, 'check')
if __name__ == '__main__':
    pytest.main("-q --html=a.html")
复制代码

4、来个支持参数化的例子,参数化使用pytest.mark.parametrize的参数,第一个为变量的元组,第二个是变量赋值的元组列表,具体下面的章节会仔细介绍

# content of test_time.py
import pytest
from datetime import datetime, timedelta

testdata = [
(datetime(2001, 12, 12), datetime(2001, 12, 11), timedelta(1)),
(datetime(2001, 12, 11), datetime(2001, 12, 12), timedelta(-1)),
]

@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", testdata)
def test_timedistance_v0(a, b, expected):
    diff = a - b
    assert diff == expected
    
@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", testdata, ids=["forward", "backward"])
def test_timedistance_v1(a, b, expected):

    diff = a - b
    assert diff == expected
    
def idfn(val):
    if isinstance(val, (datetime,)):
    # note this wouldn't show any hours/minutes/seconds
        return val.strftime('%Y%m%d')
@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", testdata, ids=idfn)
def test_timedistance_v2(a, b, expected):
    diff = a - b
    assert diff == expected

使用和调用

  • python -m pytest调用:
    • python -m pytest [...] 效果和py.test [...] 一样
  • 获取版本,选项名,环境变量
    • py.test --version 看版本
    • py.test --fixtures 查看内置参数
    • py.test -h | --help 命令行和配置文件帮助
  • 失败后停止
    • 首次失败后停止执行:py.test -x
    • py.test --maxfail=2 两次失败之后停止执行
  • 执行选择用例
    • py.test test_mod.py,执行模块中的用例
    • py.test somepath,执行路径中用例
    • py.test -k stringexpr,执行字符串表达式中的用例,比如"MyClass?and not method",选择TestMyClass.test_something,排除了TestMyClass.test_method_simple。
    • py.test --pyargs pkg,导入pkg,使用其文件系统位置来查找和执行用例。执行pypkg目录下的所有用例。
  • 调试输出:
    • py.test --showlocals 在traceback中显示本地变量
    • py.test --showlocals 在traceback中显示本地变量(快捷方式)
    • py.test --tb=long 默认的traceback信息格式化形式
    • py.test --tb=native 标准库格式化形式
    • py.test --tb=short 更短的格式
    • py.test --tb=line 每个错误一行
  • 失败时调用PDB (Python Debugger):

Python带有一个内置的Python调试器称为PDB。pytest可以在命令行选项指定调用:

py.test --pdb

这将每次失败时调用Python调试器。通常,您可能只希望这样做的第一个失败的测试,以 了解某些故障情况: py.test-X - PDB#下降到PDB上的第一次失败,然后结束测试阶段 py.test - PDB - maxfail=3#下降到PDB前三失败



几个pytest documentation中的例子:


例子1:


import pytest

# content of test_sample.py
def func(x):
    return x + 1
def test_answer():
    assert func(3) == 5

命令行切换到文件所谓目录,执行测试(也可以直接在IDE中运行):


image.png

这个测试返回一个失败报告,因为func(3)不返回5。


例子2:
当需要编写多个测试样例的时候,我们可以将其放到一个测试类当中,如:


class TestClass:  
    def test_one(self):  
        x = "this"  
        assert 'h' in x  
  
    def test_two(self):  
        x = "hello"  
        assert hasattr(x, 'check') 

运行以上例子:


image.png

从测试结果中可以看到,该测试共执行了两个测试样例,一个失败一个成功。同样,我们也看到失败样例的详细信息,和执行过程中的中间结果。-q即-quiet,作用是减少冗长,具体就是不再展示pytest的版本信息。


如何编写pytest测试样例


通过上面2个实例,我们发现编写pytest测试样例非常简单,只需要按照下面的规则:


  • 测试文件以test_开头(以_test结尾也可以)
  • 测试类以Test开头,并且不能带有 init 方法
  • 测试函数以test_开头
  • 断言使用基本的assert即可

运行模式


   Pytest的多种运行模式,让测试和调试变得更加得心应手,下面介绍5种常用的模式。在介绍之前需要提醒一句,运行pytest时会找当前目录及其子目录中的所有test_*.py 或 *_test.py格式的文件以及以test开头的方法或者class,不然就会提示找不到可以运行的case了。


1.运行后生成测试报告(htmlReport)


安装pytest-html:


pip install -U pytest-html

运行模式:


pytest --html=report.html

报告效果:


image.png

在以上报告中可以清晰的看到测试结果和错误原因,定位问题很容易。


2.运行指定的case


  当我们写了较多的cases时,如果每次都要全部运行一遍,无疑是很浪费时间的,通过指定case来运行就很方便了。


例子代码:


class TestClassOne(object):
    def test_one(self):
        x = "this"
        assert 't'in x

    def test_two(self):
        x = "hello"
        assert hasattr(x, 'check')


class TestClassTwo(object):
    def test_one(self):
        x = "iphone"
        assert 'p'in x

    def test_two(self):
        x = "apple"
        assert hasattr(x, 'check')

运行模式:


模式1:直接运行test_se.py文件中的所有cases:


pytest test_se.py

模式2:运行test_se.py文件中的TestClassOne这个class下的两个cases:


pytest test_se.py::TestClassOne

模式3:运行test_se.py文件中的TestClassTwo这个class下的test_one:


pytest test_se.py::TestClassTwo::test_one

注意:定义class时,需要以T开头,不然pytest是不会去运行该class的。


3.多进程运行cases


  当cases量很多时,运行时间也会变的很长,如果想缩短脚本运行的时长,就可以用多进程来运行。


安装pytest-xdist:


pip install -U pytest-xdist

运行模式:


pytest test_se.py -n NUM

其中NUM填写并发的进程数。


4.重试运行cases


  在做接口测试时,有事会遇到503或短时的网络波动,导致case运行失败,而这并非是我们期望的结果,此时可以就可以通过重试运行cases的方式来解决。


安装pytest-rerunfailures:


pip install -U pytest-rerunfailures

运行模式:


pytest test_se.py --reruns NUM

NUM填写重试的次数。


5.显示print内容


  在运行测试脚本时,为了调试或打印一些内容,我们会在代码中加一些print内容,但是在运行pytest时,这些内容不会显示出来。如果带上-s,就可以显示了。


运行模式:


pytest test_se.py -s

  另外,pytest的多种运行模式是可以叠加执行的,比如说,你想同时运行4个进程,又想打印出print的内容。可以用:


pytest test_se.py -s -n 4

学习网站:
pytest documentation
好用的Pytest单元测试框架(《51测试天地》四十九(下)- 44)
Pytest学习笔记
pytest单元测试框架

 

兼容unittest与nose


如果之前你的单测全部是基于unittest或者nose来编写的。
不用担心,执行pytest命令同样可以正常运行这些用例并得到结果。
因此无需担心迁移单测框架从而带来额外的人工成本。


常用插件


在之前的内容中,我们提到了pytest的一个优点是有大量的插件支持,例如:


    • pytest-django: 针对Django框架的单测框架
    • pytest-twisted: 针对twisted框架的单测框架
    • pytest-cov: 产生覆盖率报告
    • pytest-instafail: 发送错误时报告错误信息
    • pytest-bdd 测试驱动开发工具
    • pytest-konira 测试驱动开发工具
    • pytest-timeout: 支持超时功能
    • pytest-pep8: 支持PEP8检查
    • pytest-flakes: 结合pyflakes进行代码检查

原文地址:https://www.cnblogs.com/klb561/p/10272719.html