利用pytest yaml框架封装多环境配置和切换

# 1. 理解pytest yaml框架

## 1.1 pytest框架概述

在软件测试领域，pytest是一个非常流行的Python测试框架，它提供了简单易用的方式来编写测试用例，并且支持丰富的插件扩展。借助pytest，我们能够更加高效地进行自动化测试，并且能够轻松地集成到持续集成系统中。

pytest框架的特点包括：
- 支持自动发现测试
- 支持多种类型的测试
- 支持丰富的插件
- 提供丰富的断言工具

pytest框架在实际工作中得到了广泛的应用，可以用于各种规模的项目，从小型脚本到大型企业级应用都能够发挥作用。

## 1.2 yaml在测试框架中的应用

YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种人类可读的数据序列化标准，常用于配置文件和数据交换。在测试框架中，我们可以借助YAML格式的配置文件来管理测试数据、环境变量等信息，实现配置与代码分离，方便维护和管理。

使用YAML配置文件可以使测试数据的管理更加灵活，同时也能够支持多环境的配置，实现一套测试用例在不同环境中的执行。pytest结合YAML配置文件的应用，能够提高测试用例的复用性和可维护性，使得测试代码更加清晰和易于管理。

接下来，我们将深入探讨如何使用pytest和YAML框架来配置多环境，并编写测试用例。

# 2. 配置多环境

在软件开发过程中，经常需要在不同的环境中运行和测试代码，例如本地开发环境、测试环境、生产环境等。为了方便管理和切换不同环境的配置信息，我们可以使用pytest结合yaml的方式来实现多环境配置。接下来我们将介绍如何配置多环境。

### 2.1 创建yaml配置文件

首先，我们需要创建一个yaml格式的配置文件，用来存储不同环境的配置信息。例如，我们可以创建一个config.yaml文件，内容如下：

test:
  base_url: https://test.example.com
  username: test_user
  password: test_password

dev:
  base_url: https://dev.example.com
  username: dev_user
  password: dev_password

prod:
  base_url: https://prod.example.com
  username: prod_user
  password: prod_password

在这个配置文件中，我们定义了三个环境：test测试环境、dev开发环境、prod生产环境，并分别设置了不同的base_url、用户名和密码等配置信息。

### 2.2 封装多环境配置信息

接下来，我们可以创建一个模块，用于读取yaml配置文件，并根据所传入的环境参数来获取对应的配置信息。这样，在测试用例中就可以根据需要动态切换不同环境的配置。

import yaml

class ConfigLoader:
    def __init__(self, env):
        self.config = self.load_config(env)

    def load_config(self, env):
        with open('config.yaml', 'r') as stream:
            try:
                config = yaml.safe_load(stream)
                return config.get(env)
            except yaml.YAMLError as exc:
                print(exc)

    def get_config(self, key):
        return self.config.get(key)

以上代码定义了一个ConfigLoader类，通过传入环境参数来初始化对象，并提供了获取配置信息的方法get_config。在测试用例中，我们可以通过该类动态获取不同环境的配置信息。

# 3. pytest测试用例编写

在这一章节中，我们将介绍如何使用pytest编写测试用例，并且结合yaml配置信息进行测试数据参数化。

#### 3.1 使用pytest编写测试用例

pytest是一个功能强大且易于使用的Python测试框架。下面是一个简单的pytest测试用例示例：

# test_calc.py
import pytest

def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(1, 2) == 3
    assert add(5, 5) == 10

在上面的例子中，我们定义了一个简单的加法函数add，并使用pytest编写了一个测试用例test_add来验证add函数的正确性。我们使用assert语句来断言a