Python的pytest框架(5)--测试标记(Markers)

本文主要是介绍Python的pytest框架(5)--测试标记(Markers)，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！

该篇将循序渐进地详细拆解 pytest.mark 装饰器：

目录

一、概念

二、标记的基本结构与使用

三、标记在测试中的层次应用

四、标记的筛选与运行

五、标记与测试行为控制

六、标记与测试参数化

七、标记的注册与自定义

1、通过pytest.ini配置文件：

2、通过conftest.py文件：

八、标记与第三方插件的集成

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一、概念

在软件测试中，经常需要对大量的测试用例进行分类、筛选和管理。为了提高测试的组织性和可维护性，pytest 提供了一种称为“标记”（Marker）的功能。标记是一种元数据，允许我们为测试函数、类或模块添加额外的描述性信息。这些信息可以帮助我们：

• 分类测试：根据测试的目的、重要性、阶段（如单元测试、集成测试、冒烟测试等）对测试进行分组。
• 筛选测试：在运行测试时，通过标记快速选择特定类型的测试进行执行，避免运行全部测试。
• 控制测试行为：标记可以指示 pytest 对特定测试采取特定的操作，如跳过、预期失败等。
• 集成第三方工具：标记可与某些 pytest 插件或外部工具配合，提供更丰富的测试报告、自动化处理等。

二、标记的基本结构与使用

标记是通过 pytest.mark 装饰器来应用的。装饰器是一种 Python 语法，用于修改或增强函数、类等对象的行为。在 pytest 中，使用 pytest.mark.<marker_name> 形式的装饰器为测试项添加标记。实例如下：

import pytest# 使用 @pytest.mark.smoke 标记一个冒烟测试
@pytest.mark.smoke
def test_login():...# 使用 @pytest.mark.integration 标记一个集成测试
@pytest.mark.integration
class TestPaymentSystem:...

pytest 内置了一些常见的标记名称，这些标记可以直接在测试代码中使用，以下是一些常见的内置标记名称及其用途：

标记名称	含义与用途	分类
smoke	冒烟测试，快速验证核心功能是否正常	测试类型或阶段
regression	回归测试，检查已有功能在代码变更后是否正常，防止引入新的 bug
unit	单元测试，针对代码最小可测试单元进行隔离测试
integration	集成测试，验证不同模块或组件间的交互是否正确
system	系统测试，测试整个系统作为一个整体的功能和行为
e2e / end-to-end	端到端测试，模拟用户操作验证完整业务流程的正确性
slow	耗时较长的测试，可以用于筛选并单独运行这类测试，或者在持续集成（CI）环境中跳过它们以加快测试周转时间。	执行条件
fast	快速测试，用于快速验证关键功能或优先运行
flaky	易变或不可靠的测试，可能间歇性失败，标记为 flaky 的测试在失败时可以被报告为预期失败（xfail），不影响整体测试结果。
network	需要网络连接的测试	资源要求或限制
database	依赖数据库的测试
live_server	需要与实际运行服务器交互的测试
no_cover	不计入代码覆盖率统计的测试
windows / linux / macos	只能在特定操作系统上运行的测试	特定环境或条件
python_version	依赖特定 Python 版本的测试
requires_gpu	需要 GPU 支持的测试
requires_redis / requires_mysql	依赖特定第三方服务或软件的测试

三、标记在测试中的层次应用

标记可以应用在不同测试层次上，影响范围从单个测试函数到整个测试模块。

• 函数级标记：直接应用于测试函数，仅对该函数生效。
• 类级标记：应用于测试类，类中所有测试函数都将继承该标记。
• 模块级标记：在 conftest.py 或测试模块顶部使用 pytestmark = pytest.mark.<marker_name>，标记整个模块内的所有测试。

实例如下：

# 函数级标记
@pytest.mark.unit
def test_unit():...# 类级标记
@pytest.mark.integration
class TestIntegration:def test_large_query(self):...def test_concurrency(self):...# 模块级标记（在 conftest.py 或测试模块顶部）
pytestmark = pytest.mark.regression

四、标记的筛选与运行

在运行 pytest 命令时，可以通过 -m（或 --mark）选项指定一个标记表达式来筛选测试。标记表达式可以包含标记名称、逻辑运算符（and、or、not）以及括号用于分组。示例：

# 执行所有标记为 smoke 的测试
pytest -m smoke# 执行标记为 smoke 或 integration 的测试
pytest -m "smoke or integration"# 执行既非 slow 也非 integration 的测试
pytest -m "not slow and not integration"# 运行同时带有 unit 和 integration 的测试
pytest -m "unit and integration"# 复杂组合筛选
pytest -m "(system or integration) and not unit"  #运行system或integration，且不运行带有unit的测试

在项目的 pytest.ini 配置文件中，可以设置 addopts 键来指定默认的标记筛选规则。例如：

[pytest]
addopts = -m "not slow and not flaky"

这样，除非在命令行中显式覆盖，否则 pytest 将默认排除标记为 slow 或 flaky 的测试。

pytest 的测试报告会显示每个测试用例的标记信息。当通过标记筛选运行测试时，报告会清晰地展示哪些测试因为标记筛选而被包含或排除。这对于理解测试执行情况和分析测试结果非常有帮助。在实际使用中，应结合项目特点和团队约定，合理使用标记和筛选功能，确保测试的有效性和覆盖率。

五、标记与测试行为控制

某些标记可以直接控制测试的执行行为，如跳过、预期失败等。

• pytest.mark.skip：无条件跳过标记了该标记的测试。
• pytest.mark.skipif：在给定条件为真时跳过测试，接受一个条件表达式和可选的跳过原因。
• pytest.mark.xfail：预期测试失败，如果测试确实失败，则视为“预期失败”，否则为“意外通过”。接受条件表达式、预期失败原因、是否严格检查意外通过等参数。
• pytest.mark.usefixtures：强制使用 fixtures，即使测试函数没有显式请求这些 fixtures，pytest 也会在测试执行前准备并清理它们。

实例如下：

import sys
import pytest# 无条件跳过测试
@pytest.mark.skip(reason="待修复")
def test_buggy_feature():...# 在 Python 版本低于 3.7 时跳过测试
@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 7), reason="Requires Python 3.7+")
def test_new_syntax():...# 预期测试失败，但允许意外通过
@pytest.mark.xfail(reason="Known issue with this combination")
def test_unstable_combination():...import os
#如果环境变量 RUN_DATABASE_TESTS 未设置或者其值为假（如空字符串或 "False"），该测试将被跳过。
@pytest.mark.skipif(not os.environ.get("RUN_DATABASE_TESTS"), reason="Database tests disabled")
def test_database_connection():# 连接并验证数据库连接# ...@pytest.fixture
def shared_resource():resource = create_shared_resource()yield resourcecleanup_shared_resource(resource)@pytest.mark.usefixtures("shared_resource")
class TestWithShared_resource:def test_case1(self):...def test_case2(self):...#这种方式也简化了代码，避免了在每个测试方法上重复添加装饰器。

六、标记与测试参数化

pytest.mark.parametrize 是一个特殊的标记，用于创建参数化的测试，即一个测试函数可以针对多组不同的输入数据执行多次。我在pytest专栏里已经写了关于参数化的文章：Python的pytest框架(4)--参数化测试

七、标记的注册与自定义

若要使用自定义标记，需要在 pytest.ini 或 conftest.py 中注册标记及其说明。自定义标记可以像内置标记一样使用，并可能与特定插件或内部逻辑交互。pytest提供了两种主要方式来注册自定义标记：

1、通过pytest.ini配置文件：

在项目根目录下创建或编辑pytest.ini文件，添加[pytest]节，并在其中定义标记。格式如下：

[pytest]
markers =slow: marks tests as slow (deselect with '-m "not slow"')requires_gpu: marks tests that require a GPU to runapi_integration: marks tests that involve API integration...

在这里，标记名称（如slow、requires_gpu、api_integration）放在冒号前面，后面是对标记的简短描述。这些标记可以在命令行中通过-m选项进行筛选。

2、通过conftest.py文件：

在项目的任意层级（通常是与待测试代码相近的位置）创建或编辑conftest.py文件。在其中，可以通过重写pytest_configure(config)函数来注册标记。例如：

# conftest.pyimport pytestdef pytest_configure(config):"""Register custom pytest markers."""config.addinivalue_line("markers",#参数 "markers"指定了要添加到哪个键下。markers 键是用来存储所有自定义标记定义的。"performance: mark a test as measuring performance, ""may be used for long-running tests" #这是添加到markers键下的值。它是一个字符串，格式为 <marker_name>: <marker_description> 也就是"performance"是标记名称，冒号后面为标记描述) config.addinivalue_line("markers","network: mark tests that require network connectivity")config.addinivalue_line("markers","critical: mark tests that verify critical functionality, ""should always be included in regression testing")

这里使用config.addinivalue_line()方法向markers键添加新的标记定义。在这个例子中，我们定义了三个标记：performance、network和critical。每个标记都有一个简短的描述，说明其含义和使用场景。config.addinivalue_line()方法用于向markers键添加新的标记定义。

八、标记与第三方插件的集成

许多 pytest 插件会识别并利用标记来扩展测试功能。Allure是一个通用的测试报告工具，提供了详细的测试执行历史、丰富的图表和交互式界面。allure-pytest插件将pytest与Allure报告系统紧密集成，使得pytest标记可以在Allure报告中发挥重要作用。

• 标记分类：Allure报告可以按标记对测试进行分类展示。在pytest测试中使用标记后，Allure报告会自动将标记作为测试的标签显示，方便用户按标记过滤和浏览测试结果。
• 标记与标签：在Allure中，可以将pytest标记映射为特定的Allure标签，以便在报告中以特定样式呈现或进行特定分析。这通常通过在pytest.ini或conftest.py中配置allure_markers来实现。
• 标记与测试步骤：某些Allure插件（如allure-behave）支持将pytest标记关联到测试步骤，以便在报告中突出显示关键步骤或标记特定行为。

[pytest]
allure_markers =smoke: smokecritical: criticalregression: regression

相关内容会持续在pytest框架专栏中拓展，大家多多关注~

希望上述内容能帮助到大家理解使用pytest框架的测试标记@pytest.mark.<marker_name>

这篇关于Python的pytest框架(5)--测试标记(Markers)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！

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