本文主要是介绍收下吧,学习一周就成功拿下15koffer的接口自动化测试框架教程pytest-yield与终结函数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
我们已经学会了fixture
函数的简单用法,但其实fixture
还提供了两种非常优雅高效的写法,来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作,即使用yield
或addfinalizer
来实现。
yield
在fixture中的关键字yield主要有两个作用:
yield
代替return
进行参数的传递- 起到代码的分割作用,yield之前的代码为
setup
的作用,yield之后的代码为teardown
的作用
yield 与 return
在 pytest 的fixture
函数中可以使用yield
代替return
进行返回,示例如下:
import pytest@pytest.fixture(autouse=True)
def fixture_one():print("执行fixture_one")yield 1def test_e(fixture_one):print("执行test_e")print(fixture_one)assert fixture_one == 1if __name__ == '__main__':pytest.main(["-s"])
运行结果如下:
test_case_4.py::test_e
执行fixture_one
PASSED [100%]执行test_e
1============================== 1 passed in 0.12s ==============================
从运行结果我们能看到fixture_one
会返回1
并传递给test_e
,与return
的作用完全一致。但如果仅仅只是这样使用的话,毫无意义,因为使用return
足够了。所以,在实际的使用过程中我们一般会在yield
后面加上teardown
的代码。
yield 与 teardown
yield不进行参数传递
对于不需要在前置操作中返回数据的 fixture 函数,加入yield
,那么yield之前的代码为用例执行之前的操作(即setup),yield之后的代码为用例执行之后的操作(即teardown)。示例如下:
import pytest@pytest.fixture()
def fixture_demo():# setupprint("\n连接数据库")yield# teardownprint("清空脏数据")def test_case(fixture_demo):print("执行test_case")assert Trueif __name__ == '__main__':pytest.main(["-s"])
运行结果如下:
从结果中我们可以看出来,先执行了setup部分,再执行测试用例,最后执行teardown部分。
yield进行参数传递
yield
可以将参数传递给测试用例。
假设有这样一个场景,需要用到接口1
的返回参数作为接口2
的请求参数,即接口2
依赖接口1
,我们需要写一条测试用例对接口2
进行测试,这个时候可以将接口1
的请求写在前置中,如果是unittest
框架则代码如下:
import unittest
import requestsclass TestDemo(unittest.TestCase):def setup(self):print("请求接口1")self.res_1 = requests.get(url=url_1, params=params_1)def test_api_2(self):print("验证接口2")# 将接口1的返回值self.res_1作为请求参数,请求接口2res = requests.post(url=url_2, data=self.res_1)# 断言self.assertEqual(res, "接口2预期的返回结果")def teardown(self):print("清空脏数据")
在pytest
框架中使用fixture
+yield
则可编写如下:
@pytest.fixture()
def get_api_1_result():# setupres_1 = requests.get(url=url_1, params=params_1)yield res_1# teardownprint("清空脏数据")def test_api_2(get_api_1_result):print("验证接口2")# 将接口1的返回值res_1作为请求参数,请求接口2res = requests.post(url=url_2, data=get_api_1_result)# 断言assert res == "接口2预期的返回结果"
其中,fixture 会先通过yield
返回res_1
,并传入测试用例test_api_2
中,test_api_2
运行完成后再去执行yield
后面的代码,即执行print("清空脏数据")
。
通过以上对比unittest
中setup
、teardown
以及参数的传递,我们就能很直观的看出pytest
中yield
的使用方式,此处代码仅为示例。
yield 的执行顺序
有时候我们会遇到一个fixture函数调用另一个或多个fixture函数,且这些函数中可能含有yield,我们先看示例,代码如下:
import pytest@pytest.fixture
def fixture_1():print("\n执行fixture_1")yield 1print("\n执行fixture_1的teardown代码")@pytest.fixture
def fixture_2(fixture_1):print("\n执行fixture_2")yield 2print("\n执行fixture_2的teardown代码")@pytest.fixture
def fixture_add(fixture_1, fixture_2):print("\n执行fixture_add")result = fixture_1 + fixture_2yield resultprint("\n执行fixture_add的teardown代码")def test_demo(fixture_add):print("\n执行测试函数test_demo")assert fixture_add == 3if __name__ == '__main__':pytest.main(["-s"])
运行结果如下:
rootdir: E:\blog\python接口自动化\apiAutoTest, configfile: pytest.ini
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0, ordering-0.6, rerunfailures-9.1.1
collecting ... collected 1 itemtest_case_4.py::test_demo
执行fixture_1执行fixture_2执行fixture_add
PASSED [100%]
执行测试函数test_demo执行fixture_add的teardown代码执行fixture_2的teardown代码执行fixture_1的teardown代码============================== 1 passed in 0.12s ==============================
从结果可以看出:
test_demo 测试函数执行之前:先执行了 fixture_1,再执行fixture_2,最后执行fixture_add,注意此时都是执行yield之前的的代码;
test_demo 测试函数执行之后:先执行了 fixture_add,再执行fixture_2,最后执行fixture_1,注意此时都是执行yield之后的的代码。
因此,当一个fixture函数调用另一个或多个fixture函数,且fixture函数中含有yield
时,被测试函数调用时有如下执行顺序:
-
测试函数执行之前,pytest会根据fixture函数之间的线性关系顺序调用,即依次执行
yield
之前的代码。 -
而测试函数执行结束后,pytest会根据之前的顺序反方向执行
fixture
函数中yield
之后的代码。
finalizer
finalizer
即终结器 (终结函数),与unittest中的teardown
作用一样,测试用例执行完成后再执行终结器代码。
在pytest中,fixture除了使用 yield 进行 teardown 之外,还可以使用request.addfinalizer()
定义finalizer
来进行后置操作。
使用addfinalizer
,需要在定义 fixture 函数时传入request
,并以内嵌函数的形式进行定义。终结函数可以定义一个或多个。
定义单个终结函数
示例如下:
import pytest@pytest.fixture
def fixture_demo(request):print("\nsetup:每个case开始前执行一次")# 定义终结函数def finalizer_demo():print("\nteardown:每个case完成后执行一次")# 将finalizer_demo注册为终结函数request.addfinalizer(finalizer_demo)def test_2(fixture_demo):print("\n执行test_2")def test_1(fixture_demo):print("\n执行test_1")if __name__ == '__main__':pytest.main()
运行结果如下:
rootdir: E:\blog\python接口自动化\apiAutoTest, configfile: pytest.ini
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0, ordering-0.6, rerunfailures-9.1.1
collecting ... collected 2 itemstest_module_02\test_case_3.py::test_2
setup:每个case开始前执行一次
PASSED [ 50%]
执行test_2teardown:每个case完成后执行一次test_module_02\test_case_3.py::test_1
setup:每个case开始前执行一次
PASSED [100%]
执行test_1teardown:每个case完成后执行一次============================== 2 passed in 0.03s ==============================
从结果可以看出来,在测试用例执行完后会执行addfinalizer
函数,效果与执行yield
后的代码一致。
定义多个终结函数
示例如下:
import pytest@pytest.fixture
def fixture_demo(request):print("\nsetup:每个case开始前执行一次")# 定义终结函数def finalizer_demo_1():print("\nteardown1:每个case完成后执行一次")def finalizer_demo_2():print("\nteardown2:每个case完成后执行一次")# 注册为终结函数request.addfinalizer(finalizer_demo_1)request.addfinalizer(finalizer_demo_2)def test_2(fixture_demo):print("\n执行test_2")def test_1(fixture_demo):print("\n执行test_1")if __name__ == '__main__':pytest.main()
运行结果如下:
rootdir: E:\blog\python接口自动化\apiAutoTest, configfile: pytest.ini
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0, ordering-0.6, rerunfailures-9.1.1
collecting ... collected 2 itemstest_module_02\test_case_3.py::test_2
setup:每个case开始前执行一次
PASSED [ 50%]
执行test_2teardown2:每个case完成后执行一次teardown1:每个case完成后执行一次test_module_02\test_case_3.py::test_1
setup:每个case开始前执行一次
PASSED [100%]
执行test_1teardown2:每个case完成后执行一次teardown1:每个case完成后执行一次============================== 2 passed in 0.02s ==============================
从结果可以看出,上面示例中测试函数执行完成后,先执行了finalizer_demo_2
,后执行finalizer_demo_1
。
所以, 当有多个终结函数被执行时,执行顺序与注册顺序是相反的。
总结
实际项目中,可以视情况进行选择,但一般情况下,推荐使用yield
,因为这样代码更加简洁高效,且阅读性更强更容易维护。
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总结:
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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