pytest测试框架详解

时间: 2023-08-27 21:07:25 浏览: 37
pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架。它具有以下几个主要特点： 1. 简单灵活，容易上手，拥有丰富的文档支持。 2. 支持参数化，可以细粒度地控制要测试的测试用例。 3. 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，并且可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试（pytest requests）。 4. 提供了丰富的第三方插件，并且可以自定义扩展。一些比较好用的插件包括pytest-selenium（集成selenium）、pytest-html（生成完美的HTML测试报告）、pytest-rerunfailures（失败用例重复执行）和pytest-xdist（多CPU分发）等。 5. 支持测试用例的skip和xfail处理，可以很好地与Jenkins集成。 6. 提供了report框架allure的支持，可以生成漂亮的测试报告。 7. 安装方便简单。 总之，pytest是一个功能强大、易于学习和使用的Python测试框架，适用于各种类型的测试任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python测试框架之pytest详解](https://blog.csdn.net/lixiaomei0623/article/details/108874291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Pytest测试框架基本使用方法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38681318/14908223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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pytest测试框架基础篇

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pytest测试框架进阶篇

本文介绍pytest测试框架进阶内容。其中有：pytest.fixture核心，pytest.mark核心。掌握这两个核心内容，会使得用pytest测试用例时得心应手。感兴趣的朋友可下载查看。
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pytest框架测试.docx

测试资料

pytest自动测试详解

pytest是一个Python测试框架，它提供了一组简单而强大的功能，使编写和执行测试变得更加容易。在本文中，我将为您介绍如何使用pytest进行自动测试。 安装pytest 在开始之前，您需要安装pytest。使用pip命令可以轻松安装pytest： pip install pytest 编写测试用例 pytest的测试用例文件以test_*.py或*_test.py命名，其中*可以是任何字符串。在测试文件中，您可以编写多个测试用例函数。每个测试用例函数都应该以test_开头，以便pytest能够识别它们并自动运行它们。 例如，下面是一个简单的test_calc.py测试文件： python def add(x, y): return x + y def test_add(): assert add(2, 3) == 5 assert add(0, 0) == 0 assert add(-1, 1) == 0 这里我们定义一个简单的add()函数，然后编写了一个测试用例函数test_add()来测试该函数的功能。 运行测试 要运行测试，只需在终端中运行pytest命令，并指定测试文件的路径： pytest test_calc.py 如果没有错误，pytest将显示测试结果的摘要： ============================== test session starts ============================== platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-6.2.2, py-1.10.0, pluggy-0.13.1 rootdir: D:\pytest_demo collected 1 item test_calc.py . [100%] =============================== 1 passed in 0.02s =============================== 这里我们只有一个测试文件，pytest会自动找到并运行它。如果有多个测试文件，pytest将依次运行它们。 在测试结果中，. 表示测试用例通过，F表示测试用例失败。 编写更复杂的测试用例 pytest提供了各种工具和插件来编写更复杂的测试用例。以下是一些常用的工具和插件： - assert语句：在测试用例中使用assert语句来检查预期结果和实际结果是否相等。如果不相等，assert语句会引发异常并导致测试用例失败。 - 参数化：使用@pytest.mark.parametrize装饰器来对测试用例函数进行参数化。这样，pytest将自动为每个参数组合运行测试用例函数，从而减少编写重复测试用例函数的工作。 - Fixture：使用fixture来管理测试用例的前置条件和后置条件。fixture可以在测试用例函数中使用，或者在conftest.py文件中定义全局fixture。 - Mock：使用mock来模拟依赖项或隔离测试用例。pytest-mock插件提供了方便的mock功能。 - Coverage：使用coverage.py来衡量测试覆盖率。pytest-cov插件提供了方便的测试覆盖率报告。 总结 在本文中，我们介绍了如何使用pytest进行自动测试。pytest是一个非常灵活和强大的测试框架，可以满足各种测试需求。使用pytest，您可以轻松编写和运行测试用例，并获得有关测试覆盖率和结果的详细报告。

pytest框架详解

pytest是一个Python的测试框架，它具有简单易用、丰富的插件机制以及可扩展性高等优点。拥有简洁明了的测试用例编写方式，可以支持多种测试类型，并且能够自动化运行测试，生成测试报告等。同时，pytest也支持多种插件，可以根据需求选择插件来扩展功能。其主要特点有： 1.支持多种类型的测试 2.自动化运行测试用例 3.支持丰富的插件机制 4.易读、可扩展性高 5.自动生成测试报告

python测试框架之pytest详解

pytest是一个Python的测试框架，它具有简单易用、丰富的插件机制以及可扩展性高等优点。拥有简洁明了的测试用例编写方式，可以支持多种测试类型，并且能够自动化运行测试，生成测试报告等。同时，pytest也支持多种插件，可以根据需求选择插件来扩展功能。其主要特点有： 1.支持多种类型的测试 2.自动化运行测试用例 3.支持丰富的插件机制 4.易读、可扩展性高 5.自动生成测试报告

pytest修饰器详解

pytest修饰器是用于测试框架pytest中的装饰器，用于增强测试函数或者测试类的功能。下面是对四个常用的pytest修饰器的详解： 1. @pytest.fixture()：是一个装饰器，用于定义测试函数或者测试类中会被多个测试函数使用的共享资源或者设置。可以通过@pytest.mark.usefixtures()将fixture应用于测试类或者测试函数中。在测试函数或者测试类中，可以使用fixture的返回值来进行测试操作。 2. @pytest.mark.usefixtures()：是一个装饰器，用于将fixture应用于测试类或者测试函数中。通过指定fixture的名称，可以在测试函数或者测试类中自动调用相应的fixture。 3. def setup_class(self) 和 def teardown_class(self)：是类级别的开始和结束方法，在一个测试类中只会运行一次。在这两个方法中，可以进行一些测试类级别的准备和清理工作。 4. def setup(self) 和 def teardown(self)：是函数级别的开始和结束方法，在每个测试函数运行之前和之后分别执行一次。在这两个方法中，可以进行一些针对单个测试函数的准备和清理工作。 另外，@pytest.fixture()还可以指定scope参数来控制fixture的作用范围，例如scope='function'表示fixture作用于每个测试函数中。 通过使用这些pytest修饰器，可以更灵活地管理和组织测试代码，提高测试的可维护性和复用性。1234

pytest capture参数详解

是一个功能强大的Python测试框架，它提供了许多命令行选项来帮助我们更好地进行测试。其中一个非常有用的选项是-s或--capture=no，它可以禁止pytest捕获标准输出和标准错误，从而允许我们在测试期间查看打印到控制台的输出信息。 除了-s选项外，pytest还提供了其他几个与捕获相关的选项，它们分别是： 1. --capture=sys：捕获标准输出和标准错误，并将它们重定向到pytest的内部捕获机制中。这是默认的捕获模式。 2. --capture=fd：将标准输出和标准错误重定向到文件描述符中，可以使用--capture-fd选项指定文件描述符的编号。例如，--capture-fd=3将标准输出和标准错误重定向到文件描述符3中。 3. --capture=tee-sys：将标准输出和标准错误同时重定向到pytest的内部捕获机制和控制台中。 4. --capture=tee-std：将标准输出和标准错误同时重定向到pytest的内部捕获机制和文件中，可以使用--capture-tee选项指定文件名。例如，--capture-tee=log.txt将标准输出和标准错误重定向到log.txt文件中。 总之，pytest的捕获选项可以帮助我们更好地控制测试期间的输出信息，从而更方便地进行调试和分析。

pytest参数化详解

pytest参数化是pytest框架提供的一种功能，可以在测试用例中使用多组数据进行测试，以便更全面地验证代码的正确性。参数化的使用方式有多种，包括装饰器、fixture等，下面是使用装饰器方式的详解。 首先，我们需要安装pytest库： pip install pytest 然后，在测试文件中引入pytest库： python import pytest 接下来，我们定义一个测试函数，并使用@pytest.mark.parametrize装饰器对该函数进行参数化： python @pytest.mark.parametrize("num1, num2, result", [(1, 2, 3), (2, 3, 5), (3, 4, 7)]) def test_add(num1, num2, result): assert num1 + num2 == result 上述代码中，我们定义了一个名为test_add的测试函数，该函数接受三个参数：num1、num2和result。然后，我们使用@pytest.mark.parametrize装饰器来对该函数进行参数化，传入了三组数据，分别是(1, 2, 3)、(2, 3, 5)和(3, 4, 7)。这样，pytest就会遍历这三组数据，按照num1、num2、result的顺序依次传入test_add函数中进行测试。 最后，我们可以使用pytest命令来运行测试： pytest test_demo.py 运行结果如下： collected 3 items test_demo.py ... [100%] =================================== 3 passed in 0.01s =================================== 可以看到，三个测试用例都通过了。其中，第一个测试用例传入的是(1, 2, 3)，即1+2=3，符合预期；第二个测试用例传入的是(2, 3, 5)，即2+3=5，也符合预期；第三个测试用例传入的是(3, 4, 7)，即3+4=7，同样符合预期。 通过上述示例，我们可以看到pytest参数化的使用非常简单，只需要在测试函数上添加@pytest.mark.parametrize装饰器即可。另外，如果需要使用fixture来传递参数，也可以通过pytest.fixture装饰器来实现。

python测试框架之pytest详解_python导入pytest_你若安好我便天晴的博客-csdn博客

pytest是一个Python测试框架，它是基于unittest和nose这两个Python测试框架的经验基础上发展而来的。相比于其他测试框架，pytest具有更简洁、更灵活的语法，让编写和管理测试用例更加方便。 在使用pytest之前，我们需要将其导入到我们的Python项目中。可以通过pip命令来安装pytest包，具体命令为pip install pytest。安装完成后，我们可以在Python代码中通过import pytest语句来引入pytest模块。 导入pytest后,我们就可以使用pytest提供的丰富的装饰器和断言函数来编写测试用例。pytest支持使用@pytest.fixture装饰器定义测试用例前后需要执行的操作，比如创建数据库连接等。使用@pytest.mark.parametrize装饰器可以方便地对测试用例进行参数化，减少重复性的代码。 pytest还提供了丰富的断言函数，用于验证测试结果是否符合预期。常用的断言函数有assert、assertEqual、assertTrue等。使用这些断言函数可以方便地检查测试用例的执行结果，并在测试失败时输出详细的错误信息，帮助我们快速定位问题。 除了基本的测试用例编写和断言功能外，pytest还提供了插件机制，可以通过插件扩展pytest的功能。例如，pytest-html插件可以生成HTML格式的测试报告，pytest-xdist插件可以实现用例的并行执行，提高测试效率。 总结来说，pytest是一个功能强大、灵活且易于使用的Python测试框架。通过导入pytest模块，并利用它提供的装饰器和断言函数，我们可以高效地编写和管理测试用例。同时，借助插件机制，我们可以扩展pytest的功能，满足更多的测试需求。

python接口自动化测试详解

### 回答1： Python接口自动化测试是一种通过编写Python代码自动化执行接口测试的方法，通常采用Python中的第三方库实现。接口测试是针对软件系统的API接口进行验证，包括请求和响应验证、参数验证、返回结果验证等，其目的是确保系统在实现业务功能时能够正确运行和正常响应。Python作为一种高级编程语言，具有良好的表现力和扩展性，广泛应用于接口测试领域。 Python接口自动化测试的实现过程通常包括以下步骤： 1. 安装相应的Python库：比如requests、unittest、pytest等。 2. 编写测试代码：使用相应的Python库编写测试用例，包括测试接口的请求参数、请求方式、响应状态码、响应体等内容。 3. 运行测试：执行测试代码并生成测试报告，通常采用Jenkins、Travis CI等持续集成工具进行自动化运行。 Python接口自动化测试具有以下优势： 1. 快速执行：通过编写Python代码，自动化执行接口测试能够快速完成测试，并且测试过程能够反复执行，提高测试的效率。 2. 灵活性高：Python具有良好的表现力和扩展性，可以自定义接口测试框架和各种测试用例。 3. 代码复用性强：Python代码可以模块化和封装，让测试代码能够被复用，在测试维护中也更加方便。 总之，Python接口自动化测试是一个高效、灵活、可靠的测试方法，在新时代的软件测试中具有非常重要的地位。

python中pytest

在Python中，pytest是一个功能强大的测试框架，可以用于编写和运行测试代码。pytest可以使用参数化（parametrize）来定义多个测试用例，并使用pytest.mark.parametrize装饰器将参数传递给测试函数。通过使用pytest的parametrize功能，我们可以传递不同的参数值来运行相同的测试函数，这样可以减少代码的重复编写并提高测试效率。例如，可以通过传递不同的参数值来测试同一个函数的不同输入和输出结果。 另外，pytest还可以生成测试报告，包括HTML测试报告。使用pytest-html插件，可以将测试结果以HTML格式展示，这样可以更直观地查看测试用例的执行情况和结果。 在编写测试代码时，可以使用pytest的装饰器来标记测试函数。例如，使用@pytest.mark.skip可以跳过某个测试用例，这在某些情况下可能很有用。测试函数可以通过执行pytest.main方法来运行，可以指定运行的测试文件或者测试函数。 总结来说，pytest是一个灵活且功能丰富的测试框架，可以用于编写和运行Python代码的测试。它支持参数化测试、生成测试报告等功能，使得测试代码的编写和执行更加简单和高效。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python中pytest库用法详解](https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/128046150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *2* [Python中的pytest](https://blog.csdn.net/qq_45629649/article/details/120667538)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

pytest使用教程

引用\[2\]中提到，要使用pytest，首先需要在命令行或Pycharm终端中安装pytest，可以通过运行命令"pip install pytest"来安装。安装完成后，可以通过运行命令"pytest --version"来验证已安装的pytest版本号。接下来，我们可以使用pytest发现测试用例的规则，即将测试用例文件命名为以"test_"开头或以"_test"结尾的py文件，类名以"Test"开头，测试用例以"test_"开头。\[2\] 在执行测试用例时，可以使用pytest命令行来执行，也可以在代码中使用pytest.main()方法来执行测试。\[3\]对于pytest的执行参数，可以根据需要进行配置。例如，可以使用"--pyargs"参数来指定要执行的包，使用"-m"参数来执行被特定装饰器标记的测试用例，使用"-n"参数来指定并发的进程数等。\[3\]\[1\] 综上所述，要使用pytest进行测试，首先需要安装pytest，然后按照pytest的测试用例规则编写测试文件，最后可以通过命令行或代码来执行测试，并根据需要配置执行参数。 #### 引用[.reference_title] - *1* [pytest使用详解](https://blog.csdn.net/chuntingting/article/details/127192385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Python测试工具-Pytest使用详解](https://blog.csdn.net/Wenhua_1/article/details/127191189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [单元测试界的高富帅，Pytest框架，手把手教学，从入门到精通（一）](https://blog.csdn.net/Androidyuexia/article/details/121619390)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

pytest内置fixture request

pytest内置的fixture "request" 是一个特殊的fixture，它可以用来访问当前测试用例的请求信息。通过使用request.fixturename的形式，我们可以在测试代码中获取fixture的值。比如，可以使用request.getfixturevalue(request.param)来获取参数化fixture的值。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python测试框架pytest fixture - 依赖、重命名、request、pytestconfig](https://blog.csdn.net/m0_58656539/article/details/119460227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [pytest系列——内置fixture函数之pytestconfig详解](https://blog.csdn.net/mashang_z111/article/details/127188466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

pytest的ini文件怎么配置

回答: 要配置pytest的ini文件，你可以创建一个名为pytest.ini的文件，并在其中设置各种选项来改变pytest的默认行为。\[2\]在pytest.ini文件中，你可以使用不同的选项来配置pytest的各个方面，比如测试路径、测试文件、测试类、测试函数等。例如，你可以使用testpaths选项来指定测试路径，使用python_files选项来指定测试文件的命名规则，使用python_classes选项来指定测试类的命名规则，使用python_functions选项来指定测试函数的命名规则。\[1\]此外，你还可以使用--ignore命令行参数来忽略某些文件或目录的测试。\[3\]例如，如果你想忽略demo目录下的c文件夹下的脚本，你可以在命令行中使用pytest --ignore=demo/c来实现。注意，多个目录忽略时，可以使用多个--ignore选项，并用空格分隔。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Pytest框架系列——配置文件Pytest.ini](https://blog.csdn.net/mashang_z111/article/details/126712003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pytest配置文件pytest.ini详解](https://blog.csdn.net/m0_66887922/article/details/124324789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

pytest与Robotframework选哪个

根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，pytest和Robot Framework都是功能自动化测试框架，但它们有不同的特点和适用场景。 如果你需要一个简单易懂的框架，支持关键字驱动，并且具有良好的可扩展性，那么Robot Framework是一个不错的选择。它适用于轮次很多的验收测试和验收测试驱动开发(ATDD)。Robot Framework的语法简单，通俗易懂，拥有操作界面，但编辑代码的能力相对较弱，自定义测试报告和并发测试也不太方便。 而如果你对灵活性和插件丰富性有更高的要求，并且对Python有较好的掌握，那么pytest可能更适合你。pytest不要求使用面向对象，使用非常灵活，拥有丰富的插件。但它要求掌握Python，并且与其他Python框架不兼容。 所以，选择pytest还是Robot Framework取决于你的具体需求和技术背景。如果你是一个入门级的测试人员，对编程经验要求不高，那么Robot Framework可能更适合你。如果你是一个有一定编程经验的测试人员，并且对灵活性和插件丰富性有更高的要求，那么pytest可能更适合你。 #### 引用[.reference_title] - *1* [RobotFrameWork详解-RF框架脚本测试集成](https://blog.csdn.net/m0_59868866/article/details/120867217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [RobotFramework 安装教程](https://blog.csdn.net/sugela8/article/details/125409241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

python test

在Python中，有多种测试框架可供选择，其中之一是pytest。pytest是一个功能强大且易于使用的Python测试框架，可以帮助我们编写和运行测试用例。 在使用pytest进行测试时，你可以创建一个或多个以"test_"开头的测试函数。每个测试函数应该包含一些断言语句，用于判断测试结果是否符合预期。当使用pytest运行测试时，会自动执行这些测试函数并输出结果。 你可以使用pytest的main函数来运行测试文件。通过传入"-s"参数和测试文件的路径，pytest会执行测试文件中的所有测试函数，并将结果打印出来。 另外，pytest还支持使用fixture来提供测试所需的数据或资源。你可以在测试函数上使用@pytest.fixture装饰器来定义一个fixture。fixture函数可以返回需要的数据，然后可以在测试函数中使用。这样可以方便地重复使用测试数据和资源。 总结起来，使用pytest进行测试的一般步骤是： 1. 定义以"test_"开头的测试函数，可以使用断言语句判断测试结果。 2. 使用@pytest.fixture装饰器定义fixture函数，用于提供测试所需的数据或资源。 3. 在测试函数中使用fixture函数提供的数据或资源。 4. 使用pytest的main函数来运行测试文件，并查看测试结果。 希望这个回答对你有帮助。如果还有其他问题，请随时提问。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python测试框架之pytest详解](https://blog.csdn.net/qq_41086461/article/details/130624027)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
vbs

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