测试学习记录，仅供参考！
Pytest 框架
七、pytest 丰富的插件系统
可以去安装外部的插件，去使用 pytest 来执行插件；这就是为什么选择使用 pytest 框架的原因，因为 pytest 里面有丰富的插件系统，而 unittest 是没有这些插件的；所以 pytest 要比 unittest 测试框架更加灵活；
例如：
当测试用例很多的时候，可以使用并发执行，可以使用多进程/多线程去执行测试用例，提高测试效率；
测试用例失败重跑插件；在执行测试用例时，由于网络波动、硬件设备等不确定的因素，导致执行测试用例失败，但并不是测试结果测试失败的情况下，可以用到重试运行失败用例重跑的插件；
执行测试用例顺序的插件、生成测试报告的插件、数据参数化等等；
第一个、并发执行（多进程/多线程）
pytest-xdist 提供一个 -n 参数选项设置多进程/线程数量，去设置多少个线程去执行测试用例；使得测试用例可以在多个进程或线程中并发执行，提供测试效率；
安装插件
在 main 函数中设置进程数；
命名行
pytest test_plug_in.py -n 3
配置文件 pytest.ini 中设置，然后再运行 run.py 主方法函数文件；
1[pytest] 2addopts = -vs -n 3 3 4testpaths = ./testcase 5; testpaths = ./other 6 7python_files = test_*.py 8 9python_classes = Test* 10 11python_functions = test_*
第二个、测试用例失败重跑
安装插件
pip install pytest-rerunfailures
模拟场景
定义一个 class TestReRunFailed: 测试类 ；
定义一个 def test_rerun_fail_case(self): 方法；
模拟偶发性失败、或是环境因素导致的测试失败；
写一个随机数随机执行，再断言随机选择“随机真值、假值”，然后去执行；
怎么使用失败重跑插件
对单个测试用例设置失败重跑次数
去关注平时跑的测试用例，哪一个用例波动比较大的，可以在那一个测试用例的前面添加 @pytest.mark.flaky() 装饰器，去设置重跑次数，里面需要用到两个参数，第一个 reruns=3 参数是当用例失败时会重跑次数（指定失败时重跑的次数），第二个 reruns_delay=2 参数是指定重试之间的延迟时间；这是对单个测试用例去设置重跑的次数；，根据平时跑的一个结果，去判定哪条测试用例报错比较多，就在那条测试用例加上失败重跑调试；
代码演示：
1import pytest 2 3class TestReRunFailed: 4 5 @pytest.mark.flaky(reruns=3, reruns_delay=2) 6 def test_rerun_fail_case(self): 7 import random 8 assert random.choice([True, False]) 9 10 def test_rerun_fail_case02(self): 11 import random 12 assert random.choice([True, False]) 13 14if __name__ == '__main__': 15 pytest.main() 16 # pytest.main(['--reruns=3'])
对所有测试用例设置失败重跑次数
在 pytest.ini 配置文件中去设置测试用例失败重跑参数，为所有的测试用例默认加上失败重跑的次数；
1[pytest] 2addopts = -vs --reruns 3 3 4testpaths = ./testcase 5 6python_files = test_*.py 7 8python_classes = Test* 9 10python_functions = test_*
第三个、测试用例执行顺序
因为在默认情况下，pytest 会以特定的顺序运行测试用例；可以使用 pytest-ordering 插件去自定义设置测试用例的执行顺序；
通常是按照测试文件中定义的顺序去执行，但是有的时候，测试用例的执行顺序对于特定的场景可能很重要，此时就需要更加精细的去控制测试用例的执行顺序；比如要去删除某一个用户，这种情况首先得先去跑执行新增创建用户的用例，只有新增完成之后，才能有数据去调用删除接口；
安装插件，通过插件去改变测试用例的执行顺序；
第一种写法
通过 pytest 装饰器 @pytest.mark.run(order=4) 调用插件里面的 run 方法来设置执行顺序；
1import pytest 2 3class TestOrdering: 4 @pytest.mark.run(order=4) 5 def test_ordering_case_01(self): 6 print('第一个测试用例') 7 8 @pytest.mark.run(order=5) 9 def test_ordering_case_02(self): 10 print('第二个测试用例') 11 12 @pytest.mark.run(order=1) 13 def test_ordering_case_03(self): 14 print('第三个测试用例') 15 16 @pytest.mark.run(order=2) 17 def test_ordering_case_04(self): 18 print('第四个测试用例') 19 20 @pytest.mark.run(order=3) 21 def test_ordering_case_05(self): 22 print('第五个测试用例') 23 24 25if __name__ == '__main__': 26 pytest.main()
注意：当编号相同时，就根据文件设置的编码去执行了；
第二种写法、通过自定义方式
1import pytest 2 3 4class TestOrdering: 5 @pytest.mark.last 6 def test_ordering_case_01(self): 7 print('第一个测试用例') 8 9 @pytest.mark.first 10 def test_ordering_case_02(self): 11 print('第二个测试用例') 12 13 @pytest.mark.second 14 def test_ordering_case_03(self): 15 print('第三个测试用例') 16 17 18if __name__ == '__main__': 19 pytest.main()
运行后若发现警告信息（大致意思是“pytest 识别到了未注册的自定义标记”，如果使用的自定义标记不是 pytest 中自带的，而是个人自定义的时候就会出现警告信息），可以通过在 pytest.ini 配置文件中使用 markers 注册自定义标记来消除警告信息；
1[pytest] 2addopts = -vs --reruns 3 3 4testpaths = ./testcase 5 6python_files = test_*.py 7 8python_classes = Test* 9 10python_functions = test_* 11 12markers = 13 last 14 first 15 second
第四个、测试报告 allure-pytest
后续介绍。。。
八、参数化处理
在 pytest 中，参数化处理是最重要的部分之一，在实际工作场景中会经常用到，测试某一个功能时，需要传参数，才能去校验准确性；参数化是一种测试用例复用的方法，允许在一个测试函数上运行多组输入数据，以覆盖不同的测试场景，参数化使用 @pytest.mark.parametrize 装饰器来实现；
1、参数化的基本用法
使用 @pytest.mark.parametrize 装饰器，通过装饰器将参数传递给测试函数；
指定参数名和参数值；
在测试函数的参数中接收参数值，用于运行多次测试；
语法：@pytest.mark.parametrize("params1,params2,params3...",params_value)
params：参数值，可接收多个；
params_value：任何可迭代的对象，例如“列表、集合、字典等”
2、代码实现
参数化时会把“可迭代对象”里面的数据传递给“可接收参数”；
例如 可迭代对象 列表中 ['python', 'java', 'C#'] 有三组数据，参数化时会把 这三组数据 传递给 可接收参数 params；然后在测试函数中接收参数 def test_params_01(self, params): 在测试函数里面去接收参数化传递过来的值，这两个值（params）要一样，不能变，就是 @pytest.mark.parametrize 装饰器中的第一个参数 params 要和测试函数中接收的参数 params 一致；
接收单个参数
1import pytest 2 3class TestParams: 4 5 @pytest.mark.parametrize("params", ['python', 'java', 'C#']) 6 def test_params_01(self, params): 7 print(params)
运行 run.py 主函数文件，查看 test_params_01 测试方法能不能接收到 @pytest.mark.parametrize 装饰器参数化传递的参数；
可以看到 test_params_01 这一个测试用例成功执行了三次；
接收多个参数
接收多个参数时，注意相互对应，最好数据个数和接收参数个数相同；
可迭代对象：列表
1import pytest 2 3class TestParams: 4 5 @pytest.mark.parametrize("username,password", [("test01", "qwe123"), ("test02", "qwe456"), ("test03", "qwe789")]) 6 def test_login_case(self, username, password): 7 print(f"用户名：{username},密码：{password}")
可迭代对象：集合
1import pytest 2 3class TestParams: 4 5 @pytest.mark.parametrize("params", ['python', 'java', 'C#']) 6 def test_params_01(self, params): 7 print(params) 8 9 @pytest.mark.parametrize("username,password", [("test01", "qwe123"), ("test02", "qwe456"), ("test03", "qwe789")]) 10 def test_login_case(self, username, password): 11 print(f"用户名：{username},密码：{password}") 12 13 @pytest.mark.parametrize("usernames,passwords", {("test001", "qwe0123"), ("test002", "qwe0456"), ("test003", "qwe0789")}) 14 def test_login_case_02(self, usernames, passwords): 15 print(f"用户名：{usernames},密码：{passwords}")
可迭代对象：字典
字典的迭代对象是只迭代 key 值，所以使用一个参数去接收；一般很少使用这种场景；
1import pytest 2 3class TestParams: 4 5 @pytest.mark.parametrize("params", ['python', 'java', 'C#']) 6 def test_params_01(self, params): 7 print(params) 8 9 @pytest.mark.parametrize("username,password", [("test01", "qwe123"), ("test02", "qwe456"), ("test03", "qwe789")]) 10 def test_login_case(self, username, password): 11 print(f"用户名：{username},密码：{password}") 12 13 @pytest.mark.parametrize("usernames,passwords,address", 14 {("test001", "qwe0123", "BJ"), ("test002", "qwe0456", "SH"), ("test003", "qwe0789", "SZ")}) 15 def test_login_case_02(self, usernames, passwords, address): 16 print(f"用户名：{usernames},密码：{passwords},地址：{address}") 17 18 @pytest.mark.parametrize("user_name", {"test0001": "qwe00123", "test0002": "qwe00456"}) 19 def test_login_case_03(self, user_name): 20 print(f"用户名：{user_name}") 21
后续把参数化中的参数改造成可读取文件中的数据（例如 yaml 文件、Excel 文件等等）
未完待续。。。
《使用 Python 语言 从 0 到 1 搭建完整 Web UI自动化测试学习系列 18--测试框架Pytest基础 2--插件和参数化》 是转载文章，点击查看原文。
