Pytest框架

时间：2020-10-21 21:34:12 阅读：42 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：closed ams hide 测试文件 eth str 很多 erro 场景

1、介绍

Pytest是Python实现的一个测试工具，可以用于所有类型和级别的软件测试
Pytest是一个可以自动查找到编写的测试用例并运行输出结果的测试框架
Pytest的特点：

是一个命令行工具，编写用例简单，可读性强
非常容易上手，入门简单，文档丰富
支持单元测试和功能测试
支持参数化
执行测试过程中可以将某些测试跳过，或者对某些预期失败的Case标记成失败
支持重复执行失败的Case
支持运行由unittest编写的测试Case
具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展
可以运行以test开头、test结尾的包、文件和方法以及Test开头的类
可以使用assert进行断言

Pytest安装

pip install -U pytest -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、运行pytest第一个例子

Pytest默认能够自动识别test开头的函数和方法，以及Test开头的类

import pytest
import requests


def test_one():
    r = requests.get(‘https://itcast.cn‘)
    print(r.status_code)

def test_two():
    r = requests.get(‘https://itcast.cn‘)
    print(r.encoding)

class TestTask(object):
    def test_1(self):
        print(‘test 1‘)

    def test_2(self):
        print(‘test 2‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main() # pytest

View Code

Pytest运行方式

通过代码中pytest.main()可以右键直接运行，相当于python test_1.py，也可以通过命令行的方式启动运行

代码中运行的方式

pytest.main()

会执行当前文件路径下所有以test开头的py文件都会被执行

pytest先获取所有文件中的测试函数后，再执行

不会显示代码中的标准输出（print、logging）

pytest.main([“-s”])

会执行当前文件路径下所有以test开头的py文件都会被执行

pytest先获取所有文件中的测试函数后，再执行

显示代码中的标准输出（print、logging）

pytest.main([“test_1.py”])

只会执行当前文件
不会显示代码中的标准输出（print、logging）

pytest.main([“-s”, “test_1.py”])

只会执行当前文件
显示代码中的标准输出（print、logging）

命令行运行的方式(分别一一对应上面代码中运行的方式)

pytest
pytest –s
pytest test_1.py
pytest –s test_1.py

3、断言(assert)

断言就是用来检测程序是否正确, 若条件为假,就中断程序执行
编写代码时,总是会做出一些假设,断言就是用于在代码中捕捉这些假设
断言表示为一些布尔表达式

断言使用的场景

使用assert语句
断言预期的异常
断言预期的警告

3.1、assert断言

采用assert断言时，可以添加备注信息

当断言预测失败时，备注信息会以AssertionError抛出，并在控制台输出

assert expression [, arguments]
# expression 为 True 则 pass
# expression 为 False 则 抛出异常，有 argument 则输出 argument
‘‘‘
expression：
1）比较运算
2）逻辑运算　　and | or | not
3）身份运算　　is | is not
4）成员运算　　in | not in
‘‘‘

View Code

示例代码：

import requests

def test_assert():
    r = requests.get(‘http://www.itcast.com‘)
    assert r.status_code == 200, "没有返回200，断言失败"

View Code

3.2、异常断言

在测试过程中，对某些方法进行测试时，预测输入某些特定数据，会抛出某种异常，若出现该异常，则用例执行通过。

对这预期会出现的异常的断言，可以采用pytest中的pytest.raises()进行处理。

3.2.1、pytest.raises()

pytest.raises(expected_exception, match=None, kwargs)

expected_exception 是预期异常类或者的异常类元组
match 用于匹配异常的消息内容

import pytest


def is_leap_year(year):
    # 先判断year是不是整型
    if isinstance(year, int) is not True:
        raise TypeError("传入的参数不是整数")
    elif year == 0:
        raise ValueError("公元元年是从公元一年开始！！")
    elif abs(year) != year:
        raise ValueError("传入的参数不是正整数")
    elif (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or year % 400 == 0:
        print("%d年是闰年" % year)
        return True
    else:
        print("%d年不是闰年" % year)
        return False


class TestAssert(object):
    """对判断是否是闰年的方法进行测试"""

    def test_exception_typeerror(self):
        # 使用 pytest.raises 作为上下文管理器，捕获给定异常类型TypeError
        # is_leap_year(‘2020‘)抛出TypeError，被pytest.raises捕获到，则测试用例执行通过
        with pytest.raises(TypeError):
            # 传入字符串引发类型错误
            is_leap_year(‘2020‘)

View Code

3.2.2、把异常信息存储到变量

有时候我们可能需要在测试用到产生的异常信息，我们可以把异常信息存储到一个变量中，变量的类型为 异常类 ，包含异常的 type、value 或者 traceback 等信息

import pytest

def is_leap_year(year):
    # 先判断year是不是整型
    if isinstance(year, int) is not True:
        raise TypeError("传入的参数不是整数")
    elif year == 0:
        raise ValueError("公元元年是从公元一年开始！！")
    elif abs(year) != year:
        raise ValueError("传入的参数不是正整数")
    elif (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or year % 400 == 0:
        print("%d年是闰年" % year)
        return True
    else:
        print("%d年不是闰年" % year)
        return False

class TestAssert(object):
    """对判断是否是闰年的方法进行测试"""

    def test_exception_typeerror(self):
        # 预测到参数不符合要求，会抛出TypeError异常；若出现该异常，则测试用例执行通过
        with pytest.raises(TypeError) as err_info:
            # 传入字符串引发类型错误
            is_leap_year(‘2020‘)
        # 断言异常的类型是 TypeError，断言成功则不会抛出异常
        assert err_info.type == TypeError, ‘错误类型不匹配‘

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3.2.3、通过异常的内容捕捉异常

import pytest

def is_leap_year(year):
    # 先判断year是不是整型
    if isinstance(year, int) is not True:
        raise TypeError("传入的参数不是整数")
    elif year == 0:
        raise ValueError("公元元年是从公元一年开始！！")
    elif abs(year) != year:
        raise ValueError("传入的参数不是正整数")
    elif (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or year % 400 == 0:
        print("%d年是闰年" % year)
        return True
    else:
        print("%d年不是闰年" % year)
        return False


class TestAssert(object):
    """对判断是否是闰年的方法进行测试"""
    def test_exception_typeerror(self):
        # 通过异常的内容捕捉异常，但具体是何种异常不清楚
        with pytest.raises(Exception, match=‘从公元一年开始‘) as err_info:
            is_leap_year(0)
        # 断言异常的类型是 ValueError，断言成功则不会抛出异常
        assert err_info.type == ValueError

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3.3、警告断言

pytest 中对警告进行断言采用 pytest.warns() 方法，其断言的方法与 pytest.raises() 类似。
pytest.warns() 除了能断言告警外，还能够捕获告警信息，并对捕获的告警信息进行分类处理，可以设定出现特定告警信息时，则用例执行失败。
程序中抛出警告时，并不会中断程序的执行，一般是打印警告信息，而程序抛出异常时可能直接中断程序的运行。因此对于警告类信息我们在捕获的时候，可以捕获到多个，而异常信息只能捕获到一个。

3.3.1、pytest.warns()

pytest.warns(expected_warning, *args, match, **kwargs)

expected_warning 预期的警告类或者警告类元组，例如：
- DeprecationWarning 弃用警告
- UserWarning 用户警告
match：支持正则表达式，可以自定义的匹配警告内容

抛出异常方式：

import warnings

warnings.warn(message, category)

说明：

message：警告信息
category：警告类型

import pytest
import warnings

def make_warn():
    # 抛出
    warnings.warn("deprecated", DeprecationWarning)

def not_warn():
    pass

def user_warn():
    warnings.warn("user warn", UserWarning)


class TestWarns(object):
    def test_make_warn(self):
        with pytest.warns(DeprecationWarning):
            make_warn()

    def test_not_warn(self):
        # 断言not_warn函数将会抛出警告
        # 但实际是没有抛出警告的，所以无法通过测试
        with pytest.warns(Warning):
            not_warn()

    def test_user_warn(self):
        with pytest.warns(UserWarning):
            user_warn()

View Code

3.3.2、把警告信息存储到变量

将告警信息存入一个变量中，通过读取这个变量中的信息进行断言，包括：告警的个数、告警信息参数等。

# pytest_code/test_8.py
import warnings
import pytest

def warn_message():
    warnings.warn("user", UserWarning)
    warnings.warn("runtime", RuntimeWarning)

def test_warn_match():
    with pytest.warns((UserWarning, RuntimeWarning)) as record:
        warn_message()
    assert len(record) == 2
    assert str(record[0].message) == "user"
    assert str(record[1].message) == "runtime"
    assert record[0].category == UserWarning
    assert record[1].category == RuntimeWarning

View Code

3.3.3、通过警告内容捕捉警告

# pytest_code/test_9.py
import warnings
import pytest


def make_warn():
    # 抛出
    warnings.warn("deprecated", DeprecationWarning)


def not_warn():
    pass

def user_warn():
    warnings.warn("user warn", UserWarning)


class TestWarns(object):
    def test_make_warn(self):
        # 捕获警告内容为deprecated的警告
        with pytest.warns(Warning, match=‘deprecated‘):
            make_warn()

View Code

4、setup和teardown函数

pytest中有分别针对模块、类、函数的setup和teardown，分别在执行模块、类、函数之前和之后运行
pytest提供的这些方法名称都是固定的

4.1、函数级别

setup_function()和teardown_function()函数定义在类外，会对test开头的非类方法(普通测试用例函数)生效
作用域单个测试用例，每次在单个用例执行前后都执行

import pytest

def setup_function():
    print("setup_function(): 每个方法之前执行")


def teardown_function():
    print("teardown_function(): 每个方法之后执行")


def test_01():
    print("正在执行test1")


def test_02():
    print("正在执行test2")

class TestClass(object):
    def test_03(self):
        print("正在执行 类方法 test3")


def normal_func():
    print("正在执行normal_func")

View Code

4.2、类级别

必须在类中定义，只作用于本类
setup_class 和 teardown_class 会在在类执行前后执行一次
setup_method 和 teardown_method 会在每个测试方法前后执行一次

import pytest


class TestMethod(object):
    @classmethod
    def setup_class(cls):
        print("setup_class(self)：每个类之前执行一次")

    @classmethod
    def teardown_class(cls):
        print("teardown_class(self)：每个类之后执行一次")

    def setup_method(self):
        print("setup_method(self):在每个方法之前执行")

    def teardown_method(self):
        print("teardown_method(self):在每个方法之后执行\n")

    def test_01(self):
        print("正在执行test1")


    def test_02(self):
        print("正在执行test2")

    def normal_func(self):
        print("正在执行normal_func")

View Code

4.3、模块级别

定义在类外，作用域本模块
setup_module 和 teardown_module 会模块内只执行一次，和函数级别，类级别不冲突

import pytest

def setup_module():
    print("setup_module():在模块最之前执行")


def teardown_module():
    print("teardown_module：在模块之后执行")


def setup_function():
    print("setup_function():每个方法之前执行")


def teardown_function():
    print("teardown_function():每个方法之后执行")

def test_outside_1():
    print(‘正在执行test_outside_1‘)

def test_outside_2():
    print(‘正在执行test_outside_2‘)

class TestMethod(object):
    @classmethod
    def setup_class(cls):
        print("setup_class(self)：每个类之前执行一次")

    @classmethod
    def teardown_class(cls):
        print("teardown_class(self)：每个类之后执行一次")

    def setup_method(self):
        print("setup_method(self):在每个方法之前执行")

    def teardown_method(self):
        print("teardown_method(self):在每个方法之后执行\n")

    def test_01(self):
        print("正在执行test1")

    def test_02(self):
        print("正在执行test2")

    def normal_func(self):
        print("正在执行normal_func")

View Code

小结

若用例没被执行或失败,则不会执行teardown
对非test开头的函数不生效
setup_module()
- 在当前模块运行之前执行，必须定义在类外
teardown_module()
- 在当前模块运行的最后执行，必须定义在类外
setup_class(self)
- 所有类方法运行之前执行一次，必须在类中定义，只作用于本类
teardown_class(self)
- 所有类方法运行之后执行一次，必须在类中定义，只作用于本类
setup_method(self)
- 在每个类方法运行之前执行，必须定义在类中，只作用于本类
teardown_method(self)
- 在每个类方法运行之后执行，必须定义在类中，只作用于本类
setup_function()
- 会在每个方法之前执行，对类方法不生效，对非test开头的函数不生效，必须定义在类外
teardown_function()
- 会在每个方法之后执行，对类方法不生效，对非test开头的函数不生效，必须定义在类外

5、pytext.fixture()

setup和teardown函数能够在测试用例之前或者之后添加一些操作，但这种是整个脚本全局生效的。
如果我们想实现以下场景：用例1需要登录，用例2不需要登录，用例3需要登录，这就无法直接用setup和teardown来同一个类中实现，却可以通过pytest.fixture实现。

5.1、基本使用

fixture是pytest特有的功能，它以装饰器形式定义在函数上面，在编写测试函数的时候，可以将被fixture装饰的函数的名字做为测试函数的参数，运行测试脚本时，执行测试函数时就会自动传入被fixture装饰的函数的返回值。

import pytest
import requests

# 0.@pytest.fixture装饰函数
@pytest.fixture()
def get_web_url():
    print(‘get_web_url‘)
    return ‘https://www.baidu.com‘

# 1. 把上面函数名作为测试用例的参数
def test_web(get_web_url):
    # 2. 测试用例调用前，需要先确定形参get_web_url，就是调用get_web_url
    print(‘test_web‘)
    print(get_web_url) # 测试用例内部使用get_web_url，就是使用它返回值
    r = requests.get(get_web_url)
    assert r.status_code == 200, ‘测试失败‘

View Code

5.2、conftest.py文件——共享fixture函数

如果在测试中多个测试文件中用例用到同一个的fixture函数，则可以将其移动到conftest.py文件中，所需的fixture对象会自动被pytest发现，而不需要再每次导入
conftest.py文件名固定
在conftest.py文件中实现共用的fixture函数

conftest.py代码：

# pytest_fixture/conftest.py 文件名不能改变,否则无效
import pytest

# 默认是function级别的
@pytest.fixture()
def login_fixture():
    """可以把函数作为参数传递"""
    print("\n公用的登陆方法")

View Code

测试用例代码：

# pytest_fixture/test_fixture1.py
import pytest

def test_get_carts():
    """购物车不需要登陆"""
    print("\n测试查询购物车，无需登录")


class TestFixtures(object):
    """需要登陆的信息"""
    def test_get_user_info(self, login_fixture):
        print("获取用户信息")

    def test_order_info(self, login_fixture):
        print("查询订单信息")

def test_logout(login_fixture):
    """登出"""
    print("退出登录")

if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main([‘-s‘, ‘test_fixture1.py‘])

View Code

5.3、fixture参数

pytest.fixture(scope=‘function‘, params=None, autouse=False, ids=None, name=None)

scope: 被标记方法的作用域，可以传入以下四个值;
- "function": 默认值，每个测试用例都要执行一次 fixture 函数
- "class": 作用于整个类，表示每个类只运行一次 fixture 函数
- "module": 作用于整个模块，每个 module 的只执行一次 fixture 函数
- "session": 作用于整个 session ，一次 session 只运行一次 fixture
params: list 类型，默认 None，接收参数值，对于 param 里面的每个值，fixture 都会去遍历执行一次。
autouse: 是否自动运行，默认为 false，为 true 时此 session 中的所有测试函数都会调用 fixture

5.3.1、scope

function：设置为function，表示每个测试方法都要执行一次

# function：设置为function，表示每个测试方法都要执行一次
import pytest

@pytest.fixture(scope=‘function‘)
# @pytest.fixture() # 和上面等价
def foo():
    print(‘foo‘)


def test_1(foo):
    print(‘普通测试用例111111‘)

def test_2():
    print(‘普通测试用例22222‘)


class TestClass(object):
    def test_one(self, foo):
        print(‘类实例方法测试用例111111‘)

    def test_two(self, foo):
        print(‘类实例方法测试用例22222‘)

View Code

class：设置为 class 时代表这个类中只会执行一次

import pytest

@pytest.fixture(scope=‘class‘)
def foo():
    print(‘foo‘)


def test_1(foo):
    print(‘普通测试用例111111‘)

def test_2(foo):
    print(‘普通测试用例22222‘)


class TestClass(object):
    def test_one(self, foo):
        print(‘类实例方法测试用例111111‘)

    def test_two(self, foo):
        print(‘类实例方法测试用例22222‘)

View Code

module：设置为 module 时代表这个模块中只会执行一次
session：整个 session 都只会执行一次

# module：只会在最开始的时候传入参数执行1次
# session：只会在session开始传入参数的时候执行1次
import pytest

@pytest.fixture(scope=‘module‘)
# @pytest.fixture(scope=‘session‘)
def foo():
    print(‘foo‘)


def test_1(foo):
    print(‘普通测试用例111111‘)

def test_2(foo):
    print(‘普通测试用例22222‘)


class TestClass(object):
    def test_one(self, foo):
        print(‘类实例方法测试用例111111‘)

    def test_two(self, foo):
        print(‘类实例方法测试用例22222‘)

View Code

5.3.2、params参数

pytest.fixture(params=None) 的params参数接收list类型的参数
对于param里面的每个值，fixture函数都会去遍历执行一次
相应的每次都会驱动使用fixture函数的测试函数执行一次。

案例一：

import pytest


def check_password(password):
    """
    检查密码是否合法

    :param password: 长度是 8 到 16
    :return:
    """
    pwd_len = len(password)
    if pwd_len < 8:
        return False
    elif pwd_len > 16:
        return False
    else:
        return True


@pytest.fixture(params=[‘1234567‘, ‘12345678‘, ‘123456789‘, ‘123456789012345‘, ‘1234567890123456‘, ‘12345678901234567‘])
def password(request):
    return request.param


def test_check_password(password):
    print(password)
    print(check_password(password))

View Code

案例二：

import pytest


@pytest.fixture(params=[‘admin‘, ‘zhangsan‘, ‘lisi‘])
def username(request):
    return request.param


@pytest.fixture(params=[‘1234567‘, ‘12345678‘, ‘123456789‘, ‘123456789012345‘, ‘1234567890123456‘, ‘12345678901234567‘])
def password(request):
    return request.param


def test_check_regist(username, password):
    print(username, ‘=====‘, password)

if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main([‘-s‘, ‘test_14_params2.py‘])

View Code

5.3.3、autouse参数

pytest.fixture(autouse=False) 的autouse参数默认为False, 不会自动执行；设置为True时，当前运行的所有测试函数在运行前都会执行fixture函数

import pytest


@pytest.fixture(autouse=True)
def before():
    print(‘\nbefore each test‘)

class Test2:
    def test_1(self):
        print(‘test_5‘)

    def test_2(self):
        print(‘test_6‘)

View Code

5.4、pytest.mark标记

pytest.mark下提供了标记装饰器，以下是一些常用的标记装饰器

装饰器	作用
pytest.mark.xfail()	将测试函数标记为预期失败
pytest.mark.skip()	无条件地跳过测试函数
pytest.mark.skipif()	有条件地跳过测试函数
pytest.mark.parametrize()	参数化Fixture方法和测试函数
pytest.mark.usefixtures()	使用类、模块或项目中的Fixture方法

5.4.1、pytest.mark.usefixtures

可以使用@pytest.mark.usefixtures(‘fixture函数名字符串‘)来装饰测试类和测试方法

测试用例：

import pytest

def test_get_carts():
    """购物车不需要登陆"""
    print("\n测试查询购物车，无需登录")

@pytest.mark.usefixtures(‘login_fixture‘)
class TestFixtures(object):
    """需要登陆的信息"""
    def test_get_user_info(self):
        print("获取用户信息")

    def test_order_info(self):
        print("查询订单信息")

@pytest.mark.usefixtures(‘login_fixture‘)
def test_logout():
    """登出"""
    print("退出登录")

if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main([‘-s‘, ‘test_fixture2.py‘])

View Code

注意：这种方法无法使用fixture装饰的函数的返回值，将被fixture装饰的函数的名字作为测试用例函数的参数这种方式可以使用fixture装饰的函数的返回值

5.4.2、pytest.mark.xfail()——标志预期失效

要测试的功能或者函数还没有实现，这个时候执行测试一定是失败的。通过 xfail 来标记某个测试方法一定会失败
xfail(condition=True, reason=None, raises=None, run=True, strict=False)
- condition：标记预期失败的条件，如果条件为 False，那么这个标记无意义，测试可以通过；如果设置为True，测试会执行，但状态会是X
- reason：标记预期失败的原因说明

import pytest

class Test_ABC:
    def setup_class(self):
        print("\nsetup")

    def teardown_class(self):
        print("\nteardown")

    def test_a(self):
        print("\ntest_a")

    @pytest.mark.xfail(condition=False, reason="预期不会失败")
    def test_b(self):
        print("\ntest_b")
        assert 0

    @pytest.mark.xfail(condition=True, reason="预期失败")
    def test_c(self):
        print("\ntest_c")
        assert 0

if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main([‘-s‘, ‘test_22.py‘])

View Code

5.4.3、pytest.mark.skip()——无条件跳过

使用场景: 根据特定条件、不执行标识的测试函数

skip(reason=None)

reason: 标注原因

import pytest
import pytest


class Test_ABC:
    def setup_class(self):
        print("\nsetup")

    def teardown_class(self):
        print("\nteardown")

    def test_a(self):
        print("test_a")

    # 开启跳过标记
    @pytest.mark.skip(reason="无条件跳过不执行，就是任性顽皮")
    def test_b(self):
        print("test_b")


if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main([‘-s‘, ‘test_23.py‘])

View Code

5.4.4、pytest.mark.skipif()——有条件跳过

使用场景: 根据特定条件、不执行标识的测试函数

skipif(condition, reason=None)
- condition: 跳过的条件，必传参数
- reason: 标注原因

import pytest

class Test_ABC:
    def setup_class(self):
        print("\nsetup")

    def teardown_class(self):
        print("\nteardown")

    def test_a(self):
        print("test_a")

    # 开启跳过标记
    @pytest.mark.skipif(condition=1, reason="有条件跳过不执行，依旧任性顽皮")
    # @pytest.mark.skipif(condition=0, reason="条件跳不成立，无法跳过")
    def test_b(self):
        print("test_b")


if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main([‘-s‘, ‘test_24.py‘])

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5.4.5、pytest.mark.parametrize()——参数化

使用场景：需要测试一组不同的数据，而测试过程是一样的，这种情况下我们可以写一个测试方法，并且测试方法通过参数接受数据。通过遍历数据并且调用测试方法来完成测试。
作用: 参数化fixture方法和测试函数, 方便测试函数对测试属性的获取。
parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None)
- argnames：参数名，以逗号分隔的字符串，表示一个或多个参数名称，或参数字符串的列表/元组. 参数名为几个，就会运行几次。
- argvalues：
  - 参数对应值，类型必须为 list
  - 当参数为一个时，参数格式：[value1,value2,...]
  - 当参数个数大于一个时，格式为: [(param_value1,param_value2),...]

import pytest


class Test_ABC:
    def setup_class(self):
        print("setup")

    def teardown_class(self):
        print("teardown")

    def test_a(self):
        print("test_a")

    @pytest.mark.parametrize("a", [3, 6])
    def test_b(self, a):
        print(f"test_b data:a={a}")


    @pytest.mark.parametrize(["a","b"],[(1,2),(3,4)])
    def test_c(self, a, b):
        print(f"test_c a: {a}; b: {b}")

if __name__ == ‘__main__‘:
    pytest.main([‘-s‘, ‘test_25.py‘])

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Pytest框架

标签：closed ams hide 测试文件 eth str 很多 erro 场景

原文地址：https://www.cnblogs.com/yycnbolg/p/13854108.html

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