pytest logging YAML

您可以使用 Pytest 的插件 `pytest-logger` 来记录日志。在 Pytest 中使用 YAML 配置文件也很容易，只需将配置文件传递给 `pytest` 命令即可。以下是一个示例 YAML 配置文件：

# logging.yaml
version: 1
formatters:
  simple:
    format: '%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s'
handlers:
  console:
    class: logging.StreamHandler
    level: INFO
    formatter: simple
    stream: ext://sys.stdout
  file:
    class: logging.FileHandler
    level: DEBUG
    formatter: simple
    filename: test.log
    mode: 'w'
loggers:
  my_module:
    level: DEBUG
    handlers: [console, file]
    propagate: no
root:
  level: WARNING
  handlers: [console]

然后在运行 Pytest 命令时，将配置文件传递给 `--logger-config` 参数即可：

pytest --logger-config=logging.yaml

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使用Python结合pytest、requests、YAML、Allure和Logging进行接口自动化测试，可以采取以下策略来提升脚本执行速度：

1. **模块化和重构**：将代码拆分成小的、可复用的函数或类，这有助于加快单次测试的执行，并简化维护。使用YAML配置文件，可以动态加载测试数据，减少代码量。

2. **请求库优化**：利用requests库的池化功能（如`Session`），可以复用连接，减少创建新连接的时间成本。

3. **缓存和重试策略**：对频繁请求的接口设置合理的缓存机制，或添加重试逻辑，避免因网络问题反复尝试浪费时间。

4. **异步测试**：如果接口允许，可以使用Python的异步库（如aiohttp）进行并发测试，提高执行速度。

5. **断言和日志管理**：使用pytest的强大断言功能，快速定位失败点；利用logging记录关键信息，便于分析性能瓶颈。

6. **测试数据驱动**：通过YAML或其他数据驱动工具，可以提前准备大量测试数据，减少脚本运行时的数据准备工作。

7. **性能测试工具**：例如使用Allure生成详尽的报告，但尽量不在测试过程中过多依赖，以免影响执行速度。

8. **持续集成与监控**：通过CI/CD工具定期运行测试，并监控性能指标，及时发现和修复问题。