重庆hms网站建设,江门市网站建设 熊掌号,上海网约车平台,装修公司网站模板如何区分这两者#xff0c;很简单unittest作为官方的测试框架#xff0c;在测试方面更加基础#xff0c;并且可以再次基础上进行二次开发#xff0c;同时在用法上格式会更加复杂#xff1b;而pytest框架作为第三方框架#xff0c;方便的地方就在于使用更加灵活#xff0…如何区分这两者很简单unittest作为官方的测试框架在测试方面更加基础并且可以再次基础上进行二次开发同时在用法上格式会更加复杂而pytest框架作为第三方框架方便的地方就在于使用更加灵活并且能够对原有unittest风格的测试用例有很好的兼容性同时在扩展上更加丰富可通过扩展的插件增加使用的场景比如一些并发测试等
Pytest 安装 pip安装
pip install pytest测试安装成功
pytest --helppy.test --help
检查安装版本
pytest --version
Pytest 示例
Pytest编写规则:
测试文件以test_开头以_test为结尾测试的类以Test开头测试的方法以test_开头断言使用基本的assert
test_example.py
def count_num(a: list) - int:return len(a)def test_count():assert count_num([1, 2, 3]) ! 3
执行测试
pytest test_example.py
执行结果
C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytestpytest test_example.py -vtest 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: AssertionErrorshort test summary info
FAILED test_example.py::test_count - assert 3 ! 31 failed in 0.16s
备注
.代表测试通过F代表测试失败-v显示详细的测试信息 -h显示pytest命令详细的帮助信息
标记 默认情况下pytest会在当前目录下寻找以test_为开头以_test结尾的测试文件并且执行文件内所有以test_为开头以_test为结尾的所有函数和方法 指定运行测试用例可以通过::显示标记文件名::类名::方法名文件名::函数名
pytest test_example3.py::test_odd指定一些测试用例测试运行可以使用-k模糊匹配
pytest -k example通过pytest.mark.skip()或者pytest.makr.skipif()条件表达式跳过指定的测试用例
import pytesttest_flag Falsepytest.mark.skip()
def test_odd():num random.randint(0, 100)assert num % 2 1pytest.mark.skipif(test_flag is False, reasontest_flag is False)
def test_even():num random.randint(0, 1000)assert num % 2 0
通过pytest.raises()捕获测试用例可能抛出的异常
def test_zero():num 0with pytest.raises(ZeroDivisionError) as e:num 1/0exc_msg e.value.args[0]print(exc_msg)assert num 0
预先知道测试用例会失败但是不想跳过需要显示提示信息使用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
对测试用例进行多组数据测试每组参数都能够独立执行一次可以避免测试用例内部执行单组数据测试不通过后停止测试
pytest.mark.parametrize(num,num2, [(1,2),(3,4)])
def test_many_odd(num: int, num2: int):assert num % 2 1assert num2 % 2 0
固件Fixture) 固件就是一些预处理的函数pytest会在执行测试函数前或者执行后加载运行这些固件常见的应用场景就有数据库的连接和关闭设备连接和关闭 简单使用
import pytestpytest.fixture()
def postcode():return hellodef test_count(postcode):assert postcode hello 按照官方的解释就是当运行测试函数会首先检测运行函数的参数搜索与参数同名的fixture一旦pytest找到就会运行这些固件获取这些固件的返回值如果有并将这些返回值作为参数传递给测试函数 预处理和后处理
接下来进一步验证关于官方的说法
import pytestpytest.fixture()
def connect_db():print(Connect Database in .......)yieldprint(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 执行测试函数结果 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 itemtest_example.py::test_count Connect Database in .......
PASSED [100%]Close Database out ....... 1 passed in 0.07s
备注
首先从结果上看验证了官方的解释pytest执行测试函数前会寻找同名的固件加载运行 connect_db固件中有yield这里pytest默认会判断yield关键词之前的代码属于预处理会在测试前执行yield之后的代码则是属于后处理将在测试后执行 作用域 从前面大致了解了固件的作用抽离出一些重复的工作方便复用同时pytest框架中为了更加精细化控制固件会使用作用域来进行指定固件的使用范围比如在这一模块中的测试函数执行一次即可不需要模块中的函数重复执行更加具体的例子就是数据库的连接这一连接的操作可能是耗时的我只需要在这一模块的测试函数运行一次即可不需要每次都运行。
而定义固件是一般通过scop参数来声明作用常用的有
function: 函数级每个测试函数都会执行一次固件 class: 类级别每个测试类执行一次所有方法都可以使用 module: 模块级每个模块执行一次模块内函数和方法都可使用 session: 会话级一次测试只执行一次所有被找到的函数和方法都可用。
import pytestpytest.fixture(scopefunction)
def func_scope():print(func_scope)pytest.fixture(scopemodule)
def mod_scope():print(mod_scope)pytest.fixture(scopesession)
def sess_scope():print(session_scope)def test_scope(sess_scope, mod_scope, func_scope):passdef test_scope2(sess_scope, mod_scope, func_scope):pass
执行结果 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 itemstest_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
从这里可以看出modulesession作用域的固件只执行了一次可以验证官方的使用介绍
自动执行 有人可能会说这样子怎么那么麻烦unittest框架中直接定义setUp就能自动执行预处理同样的pytest框架也有类似的自动执行 pytest框架中固件一般通过参数autouse控制自动运行。 import pytestpytest.fixture(scopesession, autouseTrue)
def connect_db():print(Connect Database in .......)yieldprint(Close Database out .......)def test1():print(test1)def test2():print(test) 执行结果 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 itemstest_example.py::test1 Connect Database in .......
PASSED [ 50%]test1test_example.py::test2 PASSED [100%]test
Close Database out ....... 2 passed in 0.07s
从结果看到测试函数运行前后自动执行了connect_db固件
参数化
前面简单的提到过了pytest.mark.parametrize通过参数化测试而关于固件传入参数时则需要通过pytest框架中内置的固件request并且通过request.param获取参数
import pytestpytest.fixture(params[(redis, 6379),(elasticsearch, 9200)
])
def param(request):return request.parampytest.fixture(autouseTrue)
def db(param):print(\nSucceed to connect %s:%s % param)yieldprint(\nSucceed to close %s:%s % param)def test_api():assert 1 1
执行结果 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 itemstest_example.py::test_api[param0]
Succeed to connect redis:6379
PASSED [ 50%]
Succeed to close redis:6379test_example.py::test_api[param1]
Succeed to connect elasticsearch:9200
PASSED [100%]
Succeed to close elasticsearch:9200 2 passed in 0.07s
这里模拟连接redis和elasticsearch加载固件自动执行连接然后执行测试函数再断开连接。
总结 对于开发来说为什么也要学习自动化测试这一块很重要的一点就是通过自动化测试节省一些重复工作的时间同时对于优化代码结构提高代码覆盖率以及后续项目重构都是有着很重要的意义同时理解pytest和unittest在基础上有何区别有助于不同的业务场景中选择适合自己的测试工具。 这篇文章只是简单的介绍了pytest的基本使用有兴趣的可以去看看官方文档官方文档中还提到了如内置固件的使用常用测试的场景等等。
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