pytest学习和使用-pytest如何进行分布式测试?(pytest-xdist)

2024-01-18 09:52

本文主要是介绍pytest学习和使用-pytest如何进行分布式测试?(pytest-xdist),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!

1 什么是分布式测试?

  • 在进行本文之前,先了解些基础知识,什么是分布式测试?
  • 分布式测试:是指通过局域网和Internet,把分布于不同地点、独立完成特定功能的测试计算机连接起来,以达到测试资源共享、分散操作、集中管理、协同工作、负载均衡、测试过程监控等目的的计算机网络测试。
  • 通俗的讲:分布式测试 就是活太多,一个人干费时间,那就让多个人一起干,节省了资源和时间。

2 为什么要进行分布式测试?

2.1 场景1:自动化测试场景

自动化测试时,我们有很多用例,比如2000条用例,按照顺序执行,每条用例执行1分钟,那需要2000分钟;

什么概念?2000分钟就30多个小时,如果是冒烟测试,估计还没人工跑的快;

还有,如果是线上发布,跑完2000条用例就太浪费时间了;

那如果我们让我们让用例分布式执行,是不是可以节省很多时间?

2.2 场景2:性能测试场景
  • 如果数据量很大,我们使用1台压测机,可能并发压力过大;

  • 那就需要选择使用多台压测机(比如Jmeter的 Agent/负载机);

  • 这样也是一种分布式压测或者分布式性能测试场景。

所以总结来说,其实就是为了提升效率和质量。

3 分布式测试有什么特点?

特点说明
网格化多节点互联互通,可资源共享
分布性地域和计算机上,协同工作、负载均衡、可扩展性、高可用性
开放性可移植性、可互操作性、可伸缩性、易获得性
实时性各种信息都必须是实时的
动态性测试过程对象和活动动态映射
处理不确定性具有处理不确定性的能力
容错及安全性容错能力强,可靠性高、安全性好

4 分布式测试关键技术是什么?

技术点要求
分布式环境获取全局状态,能够方便地监视和操纵测试过程;集中式的分布式策略。
分布式环境下的节点通信稳定的通信环境;适合用基于消息通信的方式来实现。
测试任务调度静态调度、动态调度和混合调度。

5 分布式执行用例的前置条件是什么?

  • 用例之间是独立且没有依赖关系,完全独立运行;

  • 用例执行没有顺序,随机顺序都能正常执行;

  • 每个用例都能重复运行,运行结果不会影响其他用例。

6 pytest-xdist安装

  • pytest-xdist让自动化测试用例分布式执行,节省测试时间,属于进程级别的并发;

  • 使用以下方法安装:

pip3 install pytest-xdist
C:\Users\Administrator>pip3 install pytest-xdist
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Requirement already satisfied: pytest-xdist in d:\python37\lib\site-packages (1.31.0)
Requirement already satisfied: six in d:\python37\lib\site-packages (from pytest-xdist) (1.15.0)
Requirement already satisfied: execnet>=1.1in d:\python37\lib\site-packages (from pytest-xdist) (1.8.0)
Requirement already satisfied: pytest>=4.4.0in d:\python37\lib\site-packages (from pytest-xdist) (6.2.4)
Requirement already satisfied: pytest-forked in d:\python37\lib\site-packages (from pytest-xdist) (1.1.3)
Requirement already satisfied: apipkg>=1.4in d:\python37\lib\site-packages (from execnet>=1.1->pytest-xdist) (1.5)
Requirement already satisfied: toml in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (0.10.2)
Requirement already satisfied: attrs>=19.2.0in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (20.3.0)
Requirement already satisfied: colorama in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (0.4.4)
Requirement already satisfied: atomicwrites>=1.0in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (1.4.0)
Requirement already satisfied: pluggy<1.0.0a1,>=0.12in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (0.13.1)
Requirement already satisfied: py>=1.8.2in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (1.10.0)
Requirement already satisfied: importlib-metadata>=0.12in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (2.1.1)
Requirement already satisfied: packaging in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (20.8)
Requirement already satisfied: iniconfig in d:\python37\lib\site-packages (from pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (1.1.1)
Requirement already satisfied: zipp>=0.5in d:\python37\lib\site-packages (from importlib-metadata>=0.12->pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (1.2.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2in d:\python37\lib\site-packages (from packaging->pytest>=4.4.0->pytest-xdist) (2.4.7)

7 pytest-xdist的优势

  • 测试运行并行化;

  • 在子进程中重复运行测试;

  • 可指定不同的Python解释程序或不同的平台,并行运行测试。

8 pytest-xdist的使用

8.1 普通执行
import pytest
import timeclass TestCase01():def test_case_01(self):time.sleep(1)print("case01$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")def test_case_02(self):time.sleep(1)print("case02$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")def test_case_03(self):time.sleep(1)print("case03$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")def test_case_04(self):time.sleep(1)print("case04$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")def test_case_05(self):time.sleep(1)print("case05$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")def test_case_06(self):time.sleep(1)print("case06$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")class TestCase02():def test_case_07(self):time.sleep(1)print("case07$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")def test_case_08(self):time.sleep(1)print("case08$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")def test_case_09(self):time.sleep(1)print("case08$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")if __name__ == '__main__':pytest.main(["-s", "test_xdist.py"])

执行结果如下,使用了9.14s:

test_xdist.py::TestCase01::test_case_01 
test_xdist.py::TestCase01::test_case_02 
test_xdist.py::TestCase01::test_case_03 
test_xdist.py::TestCase01::test_case_04 
test_xdist.py::TestCase01::test_case_05 
test_xdist.py::TestCase01::test_case_06 
test_xdist.py::TestCase02::test_case_07 PASSED                           [ 11%]case01$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
PASSED                           [ 22%]case02$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
PASSED                           [ 33%]case03$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
PASSED                           [ 44%]case04$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
PASSED                           [ 55%]case05$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
PASSED                           [ 66%]case06$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
PASSED                           [ 77%]case07$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$test_xdist.py::TestCase02::test_case_08 PASSED                           [ 88%]case08$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$test_xdist.py::TestCase02::test_case_09 PASSED                           [100%]case08$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$============================== 9 passed in9.14s ==============================
8.2 上述代码分布式执行:
  • 执行命令:

pytest -s -n auto test_xdist.py
  • 结果如下,用时4.51s,可见分布式执行后大大缩短了测试时间:

(venv) F:\pytest_study\test_case\test_j>pytest -s -n auto test_xdist.py
============================================ test session starts =============================================
platform win32 -- Python 3.7.0, pytest-6.2.4, py-1.10.0, pluggy-0.13.1
rootdir: F:\pytest_study, configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.8.12, assume-2.4.3, cov-2.8.1, forked-1.1.3, html-2.0.1, metadata-1.8.0, ordering-0.6,repeat-0.9.1, rerunfailures-10.3, xdist-1.31.0
gw0 [9] / gw1 [9] / gw2 [9] / gw3 [9] / gw4 [9] / gw5 [9] / gw6 [9] / gw7 [9]
.........
============================================= 9 passed in4.51s ==============================================
8.3 指定CPU运行数量
  • -n auto:可以自动检测到系统的CPU核数;

  • 使用auto利用了所有CPU来跑用例;

  • 也可以指定使用几个CPU来跑用例:

  1. # x为cpu个数

  2. pytest -s -n x

  • 如下可以看到使用两个CPU来跑用例时长为6.27s:

(venv) F:\pytest_study\test_case\test_j>pytest -s -n 2 test_xdist.py
============================================ test session starts =============================================
platform win32 -- Python 3.7.0, pytest-6.2.4, py-1.10.0, pluggy-0.13.1
rootdir: F:\pytest_study, configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.8.12, assume-2.4.3, cov-2.8.1, forked-1.1.3, html-2.0.1, metadata-1.8.0, ordering-0.6,repeat-0.9.1, rerunfailures-10.3, xdist-1.31.0
gw0 [9] / gw1 [9]
.........
============================================= 9 passed in6.27s ==============================================
8.4 与pytest-html一起使用
  • 命令如下:

pytest -s -n auto --html=report.html --self-contained-html
  • 运行结果:

pytest -s -n auto test_xdist.py --html=report.thml --self-contained-htm
l
gw0 [9] / gw1 [9] / gw2 [9] / gw3 [9] / gw4 [9] / gw5 [9] / gw6 [9] / gw7 [9]
.........
------------------ generated html file: file://F:\pytest_study\test_case\test_j\report.thml ------------------
============================================= 9 passed in4.68s ==============================================

8.5 让pytest-xdist按照指定顺序执行
  • pytest-xdist执行默认是无须的;

  • 可通过 --dist 参数来控制顺序;

参数说明
--dist=loadscope同一个模块module下的函数和同一个测试类class下的方法来分组
--dist=loadfile同一个文件名来分组
8.6 pytest-xdist如何保持session执行一次
  • pytest-xdist没有内置的支持来确保会话范围的夹具仅执行一次;

  • 可使用FileLock方法仅仅产生一次fixture数据:

import pytest
from filelock import FileLock@pytest.fixture(scope="session")
def login():print("====登录===")with FileLock("session.lock"):name = "zhang"password= "123456"# web ui自动化# 声明一个driver,再返回# 接口自动化# 发起一个登录请求,将token返回都可以这样写yield name, passwordprint("====退出====")

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!  

这篇关于pytest学习和使用-pytest如何进行分布式测试?(pytest-xdist)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/618678

相关文章

Python使用Pandas对比两列数据取最大值的五种方法

《Python使用Pandas对比两列数据取最大值的五种方法》本文主要介绍使用Pandas对比两列数据取最大值的五种方法,包括使用max方法、apply方法结合lambda函数、函数、clip方法、w... 目录引言一、使用max方法二、使用apply方法结合lambda函数三、使用np.maximum函数

SpringBoot中整合RabbitMQ(测试+部署上线最新完整)的过程

《SpringBoot中整合RabbitMQ(测试+部署上线最新完整)的过程》本文详细介绍了如何在虚拟机和宝塔面板中安装RabbitMQ,并使用Java代码实现消息的发送和接收,通过异步通讯,可以优化... 目录一、RabbitMQ安装二、启动RabbitMQ三、javascript编写Java代码1、引入

Qt 中集成mqtt协议的使用方法

《Qt中集成mqtt协议的使用方法》文章介绍了如何在工程中引入qmqtt库,并通过声明一个单例类来暴露订阅到的主题数据,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一,引入qmqtt 库二,使用一,引入qmqtt 库我是将整个头文件/源文件都添加到了工程中进行编译,这样 跨平台

C++使用栈实现括号匹配的代码详解

《C++使用栈实现括号匹配的代码详解》在编程中,括号匹配是一个常见问题,尤其是在处理数学表达式、编译器解析等任务时,栈是一种非常适合处理此类问题的数据结构,能够精确地管理括号的匹配问题,本文将通过C+... 目录引言问题描述代码讲解代码解析栈的状态表示测试总结引言在编程中,括号匹配是一个常见问题,尤其是在

Python调用Orator ORM进行数据库操作

《Python调用OratorORM进行数据库操作》OratorORM是一个功能丰富且灵活的PythonORM库,旨在简化数据库操作,它支持多种数据库并提供了简洁且直观的API,下面我们就... 目录Orator ORM 主要特点安装使用示例总结Orator ORM 是一个功能丰富且灵活的 python O

Nginx设置连接超时并进行测试的方法步骤

《Nginx设置连接超时并进行测试的方法步骤》在高并发场景下,如果客户端与服务器的连接长时间未响应,会占用大量的系统资源,影响其他正常请求的处理效率,为了解决这个问题,可以通过设置Nginx的连接... 目录设置连接超时目的操作步骤测试连接超时测试方法:总结:设置连接超时目的设置客户端与服务器之间的连接

Java中String字符串使用避坑指南

《Java中String字符串使用避坑指南》Java中的String字符串是我们日常编程中用得最多的类之一,看似简单的String使用,却隐藏着不少“坑”,如果不注意,可能会导致性能问题、意外的错误容... 目录8个避坑点如下:1. 字符串的不可变性:每次修改都创建新对象2. 使用 == 比较字符串,陷阱满

Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解

《Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解》在Python开发中,pip是一个非常重要的工具,用于安装和管理Python的第三方库,然而,在国内使用pip安装依赖时,往往会因为网络问题而导致速... 目录一、pip 工具简介1. 什么是 pip?2. 什么是 -i 参数?二、国内镜像源的选择三、如何

使用C++实现链表元素的反转

《使用C++实现链表元素的反转》反转链表是链表操作中一个经典的问题,也是面试中常见的考题,本文将从思路到实现一步步地讲解如何实现链表的反转,帮助初学者理解这一操作,我们将使用C++代码演示具体实现,同... 目录问题定义思路分析代码实现带头节点的链表代码讲解其他实现方式时间和空间复杂度分析总结问题定义给定

Linux使用nload监控网络流量的方法

《Linux使用nload监控网络流量的方法》Linux中的nload命令是一个用于实时监控网络流量的工具,它提供了传入和传出流量的可视化表示,帮助用户一目了然地了解网络活动,本文给大家介绍了Linu... 目录简介安装示例用法基础用法指定网络接口限制显示特定流量类型指定刷新率设置流量速率的显示单位监控多个