pytest专题

Pytest和Unitest框架对比

在学到自动化的时候,很多同学都遇到了Pytest和Unitest框架,有的人是两个都学,但是学的不精只是知道分别怎么用.不了解两个区别是什么.有的是犹豫到底要学习那个框架.其实要做好自动化测试,是有必要了解不同框架之间的差异化的. Pytest 特点: Pytest采用了更简洁、更灵活的语法风格，使用“assert”语句来进行断言，Pytest可以自动发现并执行以“test_”开头的函数

pytest测试框架flaky插件重试失败用例

Pytest提供了丰富的插件来扩展其功能，本章介绍下插件flaky ，用于在测试用例失败时自动重新运行这些测试用例。与前面文章介绍的插件pytest-rerunfailures功能有些类似，但是功能上不如pytest-rerunfailures插件丰富。 flaky官方并没有明确python和pytest版本限制。 flaky安装使用pip命令安装: pip install flaky

pytest测试框架pytest-xdist插件并发执行测试用例

Pytest提供了丰富的插件来扩展其功能，本章介绍下插件pytest-xdist，主要是提供并行测试、分布式测试、循环测试等功能，可以加快测试速度。 pytest-xdist官方显示没有严格的python和pytest版本限制。 pytest-xdist安装使用pip命令安装: pip install pytest-xdist (安装在pytest工程所运行的python环境，pyth

Python+Pytest+Yaml+Request+Allure框架源代码之（一）common公共方法封装

common模块： get_path.py：获取路径方法 # -*- coding: UTF-8 -*-import os# 项目根目录BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))# 配置文件目录CONFIG_DIR = os.path.join(BASE_DIR,'config')# 测

Python的pytest框架（6）--测试钩子（hooks）

在pytest中，测试钩子（hooks）是一组特定的函数，它们允许你在测试过程的不同阶段插入自定义的逻辑。这些钩子函数可以让你在测试开始、测试结束、测试失败等时刻执行特定的操作。 pytest提供了一系列的钩子函数，你可以通过实现这些钩子函数来自定义测试过程。这些钩子函数通常以pytest_为前缀，例如 pytest_runtest_setup. pytest_runtest_teardown

unittest 测试框架与 pytest 测试框架区别对比优劣分析

两种测试框架对比一览表【用例前置和后置】 Unittest 前置和后置运行结果：结论：三个方法的逻辑优先级： setUp()&tearDown() < setUpClass()&tearDownClass() < setUpModule()&tearDownModule() Pytest 的前置和后置运行结果：【参数化】

pytest测试框架中allure定制报告中添加环境配置展示

背景： allure报告很美观，但是发现在报告中环境经常显示为空没有任何东西，有时候需要在环境上加上一些东西做展示第一步：需要先新增一个environment.properties文件，并在文件中添加环境参数，注意不能使用中文 Author=xxxBaseUrl=https://baidu.comProjectName=FenMiApiFramePythonVersion=3

Pytest框架中pytest.mark功能

文章目录 mark功能 1. 使用@pytest.mark.skip 2. 使用@pytest.mark.skipif 3. 使用 @pytest.mark.xfail 4使用@pytest.mark.parametrize 5 使用@pytest.mark.自定义标记 6 使用@pytest.mark.usefixtures pytest 的mark功能在pytest官方文档

使用 Python 进行测试（3）pytest setup

总结我们前进到更真实的项目： less_basic_project├── my_awesome_package│ ├── calculation_engine.py│ ├── __init__.py│ ├── permissions.py├── pyproject.toml└── tests├── conftest.py├── test_calculation_eng

Pytest 读取excel文件参数化应用

本文是基于Pytest框架，读取excel中的文件，传入页面表单中，并做相应的断言实现。 1、编辑媒体需求首先明确一下需求，我们需要对媒体的表单数据进行编辑，步骤如下：具体表单如下图所示 1、登录 2、点击我的媒体 3、点击媒体 4、点击编辑媒体 5、设置标题 6、设置媒体标题分类 7、设置标签001 8、设置产生日期 9、上传图片 10、描述 11

pytest + yaml 框架 -62.支持yaml和json2种格式用例

前言 v1.5.7版本开始新增json格式用例支持，本次版本改动内容 1.支持 .json 文件用例2.优化日志中文件后缀名称.yml .yaml .json3.ruamel.yaml 版本兼容0.18.6 yaml 格式用例 yaml 格式用例示例，test_a.yml test_demo:name: postrequest:method: POSTurl: http://httpb

记录pytest中场景执行的token异常处理问题

前言中写了一个conftest钩子函数用于处理重复调用token的方法，http://t.csdnimg.cn/N4rCK，每个用例单独执行都很正常，但是批量执行时一直报错，token缓存处理也不生效。所有的用例都报获取不到token，方法改了又改，浪费半天时间还是没有发现任何问题。各个地方加入日志排查原因，如下提示锁定原因。缓存机制添加的是600s，这里提示间隔1400s，很明显不

pytest中token的一种处理方法

在某个场景中，各个接口经常需要使用到token，而且接口对频繁登录做了防抖，无法频繁调用。考虑了很多方法，发现总是有一些或多或少的弊端，这里在conftest中定义了一个钩子函数用于处理token。 @pytest.fixture(scope="module")def auth_tokens(refresh_threshold=600): # 假设刷新阈值为10分钟tokens = {}d

pytest中失败用例重跑

pip install pytest-rerunfailures 下载rerunfailures插件包配置文件中加入命令 --reruns 次数也可在命令行中pytest --rerun-failures=2 可以在allure报告中看到重试效果

pytest+requests+allure自动化测试接入Jenkins学习

🍅 视频学习：文末有免费的配套视频可观看 🍅 点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快最近在这整理知识，发现在pytest的知识文档缺少系统性，这里整理一下，方便后续回忆。在python中，大家比较熟悉的两个框架是unittest和pytest： Unittest是Python标准库中自带的单元测试框架，Unittest有时候也被称为PyUnit，就像JU

Pytest 记录日志输出到控制台和写入文件

目录自定义日志记录器和内置的日志记录器项目代码项目目录树自定义日志记录器函数源代码 pytest中定义和覆盖日志记录信息使用cli定义Logging 使用pytest.ini定义Logging 修改单个测试级别的日志日志输出的重要性不言而喻，不仅可以观测执行过程，更重要的是在发生bug时可以快速的定位到问题所在， Pytest 是出色的测试框架，但它不会自动

pytest配置文件配置并通过allure生成报告

之前已经学习了使用pytest+requests实现各种方式的调用和一些脚本的执行，今天来学习下如何使用pytest.ini配置文件来管理用例的执行以及如何使用allure生成测试报告。 1.pytest.ini文件配置在项目目录下新建pytest.ini文件，然后进行配置，pytest.ini的文件配置信息如下所示。 [pytest]：表示这是一个

接口自动化Requests+Pytest基础实现

目录 1. 数据库以及数据库操作1.1 概念1.2 分类1.3 作用 2 python操作数据库的相关实现2.1 背景2.2 相关实现 3. pymysql基础3.1 整个流程3.2 案例3.3 Pymysql工具类封装 4 事务4.1 案例4.2 事务概念4.3 事务特征 5. requests库5.1 概念5.2 角色定位5.3 安装5.4 校验5.5 requests之GET请求5.6

完美落地的自动化测试框架（pytest）：智能生成？业务依赖？动态替换？报告构建？你来，这儿有！

前言随着软件测试行业的快速发展，去测试化、全员测开化的趋势，技术测试已成为确保软件质量不可或缺的一环。但对于许多没有代码基础或缺乏系统性自动化知识的测试人员来说，如何入手并实现高质量的自动化测试成为了一个挑战。为此，我编写了这款自动化测试框架脚手架，给大家提供思路和引导。它基于Python语言，结合强大的pytest测试框架进行二次开发并融合request、allure、log、ope

jenkins 动态参数实现让同事选择执行pytest框架的用例列表

1 参数化的项目选择 This project is parameterized 作为一个参数化的项目选择Choice Parameter选项参数化填写Name为pytest_code这将作为一个变量，后面有用到 Choices填写选项一行一个选项 2 脚本读取拼接选项在build step构建步骤中选择 Execute shell(linu系统选这个) 具体逻辑请查看下列代码

接口框架项目实战-pytest（六）csv数据驱动

csv 数据驱动为了解决数据量大导致yaml文件重复太多 yaml_util.py import osimport jsonpathimport yamlfrom pytestdemo.common.base_util import get_pathfrom pytestdemo.common.csv_util import analysis_parametersdef read_con

Pytest框架中用例用例执行常用参数介绍

pytest 支持通过命令行参数来定制测试运行的方式。以下是一些常用的 pytest 执行参数介绍。学习目录 -q 或 --quiet: 安静模式，只显示进度和摘要 -s : 选项允许在测试的输出中捕获 stdout 和 stderr。 -v : 选项会使 pytest 的输出更加详细。 -k ：只运行能匹配到给定参数表达式的测试用例。 -m ：运行符合给定标记的测试。 -x

Pytest框架中的Setup和Teardown功能

在 pytest 测试框架中，setup 和 teardown是用于在每个测试函数之前和之后执行设置和清理的动作，而pytest 实际上并没有内置的 setup 和 teardown 函数，而是使用了一些装饰器或钩子函数来实现类似的功能。学习目录钩子函数（Hook Functions） Fixture方式 1 在测试函数执行前执行setup和teardown

pytest session scoped fixtures--pytest 会话作用域的fixtures(测试夹具)

原文博客链接在《pytest fixtures nuts and bolts》这边博客中，我提到你可以通过限定会话作用域，来使fixture在整个测试会话期间运行一次，并且可以在多个测试函数、类、模块中访问。在接下来的博客中，我将使用一个简单的例子来演示如何再说实际中使用：下边的表格是前一篇博客中用到的: functionRun once per testclassRun once

pytest fixtures: explicit, modular, scalable 中文版

随着编程生涯的增长，会越来越发现，基本出现在中文相关资料的相关技术文章，靠谱的太少，老外的相反，真的是有种月亮还是外国的圆的感觉，最近想闲下来事情不多的时候，翻译一些，自己用到的，特别有用处的一些技术文章。前边的一篇JAVA NIO是第一篇，这将是第二篇。 python是一门特别容易上手，使用的语言，并且得益于其庞大的第三方库，使其具有其他脚本语言不具有的更多能力。或许这是众多软件使用pyth

Python测试框架Pytest的参数化详解

在实际工作中，许多测试用例都是类似的重复，一个个写最后代码会显得很冗余。这里，我们来了解一下@pytest.mark.parametrize装饰器，可以很好解决上述问题。源代码分析 def parametrize(self,argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None): 　　""" Add new invo