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这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pytest 自动化学习。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一 pytest简介与安装

二 Pytest 命令规则

三 pycharm配置与界面化运行

四 pytest测试用例结构

五 Pytest 测试用例断言

六 Pytest 测试框架结构

七 pytest参数化用例

八 Pytest 标记测试用例

九 Pytest 设置跳过、预期失败用例

十运行用例

十一测试用例调度与运行

十二常用命令行参数

十三 Python 代码执行 pytest

十四 Pytest 异常处理

十五数据驱动-yaml

十六 pytest数据驱动-excel

十七 Pytest结合数据驱动csv

十八 Pytest结合数据驱动json

一 pytest简介与安装

pytest 自动化学习

def inc(x):
return x+1

def test_answer():
assert inc(3) == 5 #判断 4会不会等5

二 Pytest 命令规则

pytest 自动化学习

三 pycharm配置与界面化运行

pytest 自动化学习

Pytest简介以及常用插件安装
1.pytest是一个非常成熟的单元测试框架。灵活和简单
2.它可以结合selenium，requests，appium完成各种不同的自动化
3.它还可以生成自定义allure报告以及和Jenkins持续集成
4.pytest有很多强大的插件

pytest
pytest-html(生成html报告的插件)
pytest-xdist(多线程运行的插件)
pytest-ordering(改变用例的执行顺序的插件 )
pytest-rerunfailres( 失败用例重跑的插件)
allure-pytest(生成美观自定义的allure报告)

pytest默认测试用例的规则以及基础应用
1.模块名必须以test_开头或者_test结尾。
⒉测试类必须以Test开头，并且不能带有init方法。
3.测试用例必须以test_开头。

四 pytest测试用例结构

用例结构
三部分构成
1.用例名称用例步骤 2.编辑 3.断言

pytest 自动化学习

五 Pytest 测试用例断言

pytest 自动化学习

def test_a():
    a = 1
    b = 2
    expect = 3
    assert a + b == expect

pytest 自动化学习


def test_str():
    assert  "abc" in "abcd"  # abcd 是否包含在 abc 里面 

def test_plat():
    assert ('linux' in sys.platform) ,"该代码不在 linux 下运行"  #直接报我写的这个错误

六 Pytest 测试框架结构

pytest 自动化学习

七 pytest参数化用例

pytest 自动化学习

import pytest

search_list =['appium']

# 单参数  的第一个名字 ，第一个如果有多的数字可以放在列表里面
# 第一个是变量名字，第二个是 序列
@pytest.mark.parametrize('name',search_list)

def test_search(name):
    assert name in search_list

import pytest

#1、参数化的名字，要与方法中的参数名，——对应，
#2、如果传递多个参数的话，要放在列表中，列表中嵌套列表/元组
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[
    ("3+5",8),("2+5",7),("7+5",12)   #不能有空格
])

def test_mark_more(test_input,expected):
    assert eval(test_input) == expected

# 用例重用名

import pytest

#1、参数化的名字，要与方法中的参数名，——对应，
#2、如果传递多个参数的话，要放在列表中，列表中嵌套列表/元组
#3.ids 的个数==传递的数据个数
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[
    ("3+5",8),("2+5",7),("7+5",12)
],ids=["number1","number2","number3"])  #ids用于重命名

def test_mark_more(test_input,expected):
    assert eval(test_input) == expected

pytest 自动化学习

八 Pytest 标记测试用例

pytest 自动化学习

九 Pytest 设置跳过、预期失败用例

pytest 自动化学习

import sys

import pytest

# skip 用法
@pytest.mark.skip    #里面的所有内容被跳过
def test_aaa():
    print("里面的所有内容被跳过，不显示，用于开发代码未开发完，代码没有实现")
    assert True

@pytest.mark.skip(reson =" 代码没有被实现") # 写备注
def test_bbb():
    assert False


# 代码里面 添加，跳过代码块 putest.skip(reson="")
def check_login():
    return True


def test_function():
    print("start")
    # 如果没有登入，就跳过后续步骤
    if not check_login():
        # 如果没有登入执行下面的的语句被跳过
        pytest.skip("unsupported configuration")
    print("end")

# skipif 用法
#  sys.platform 版本系统，如果是 mac 系统 希望在 mac系统 跳过
@pytest.mark.skipif(sys.platform == 'darwin',reason=" does not run on mac ")
def test_case1():
    assert True

#  sys.platform 版本系统，win 系统，希望在 win 系统 跳过
@pytest.mark.skipif(sys.platform == 'win',reason=" does not run on mac ")
def test_case2():
    assert True

#  sys.platform 版本系统，puthon 版本系统 希望在 python 3.6 几的版本 跳过
@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3,6),reason=" requires python3.6 or higher ")
def test_case3():
    assert True

pytest 自动化学习

import pytest


# xfail 只是起到一个提示的作用，如果成功就回提示，跳过语句
@pytest.mark.xfail
def test_aaa():
    # 如果成功 提示 XPASS 失败提示 XFAIL
    print("test_xfail1 方法执行")

xfail = pytest.mark.xfail

@xfail(reason="bug 110")
def test_hello4():
    assert 0

def test_xfail():
    print("** 开始测试 ** ")
    pytest.xfail(reason="该功能没有完成") # 后面的不执行
    print("测试过程")
    assert 1 == 1

@pytest.mark.xfail
def test_aaa():
    print("test_xfail1 方法执行")
    print("测试过程2")
    assert 1 == 2

十运行用例

pytest 自动化学习

十一测试用例调度与运行

pytest 自动化学习

十二常用命令行参数

pytest 自动化学习

1. pytest test_demo1.py -v
2. pytest test_demo1.py -v --maxfail=3

3. pytest test_demo1.py -v -k "str" # 运行标题包含 str 的用例

4. pytest test_demo1.py -v -k "not str" # 运行标题不包含 str 的用例

5. pytest test_demo1.py -k "not big" -v -s # 打印日志

6. pytest --collect-only

十三 Python 代码执行 pytest

pytest 自动化学习

python -m pytest test_demo1.py

十四 Pytest 异常处理

常用的异常处理方法
1. try...except
2. pytest.raises()

pytest 自动化学习

try:
a = int(input("除数: "))
b = int(input("被除数: "))
c = a / b
print(" c 的结果是 ",c)

except(ValueError,ArithmeticError):
print("程序发生意外，算数的异常")
except:
print("都有异常")

print("程序继续运行")

异常处理方法 pytest.raise()
可以捕获特定的异常
● 获取捕获的异常的细节(异常类型，异常消息)

● 发生异常，后面的代码将不会被执行

pytest 自动化学习

import pytest

# 如果有发生错误，下面的代码不会运行
def test_raise():
    with pytest.raises((ZeroDivisionError,ValueError)):
        # raise ValueError("value must be 0 or None")
        raise ZeroDivisionError(" 除数未0 ")

def test_raise1():
    with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
        raise ValueError("Value must be 42")

    assert  exc_info.type is ValueError
    assert exc_info.value.args[0] == "value must be 41"

十五数据驱动-yaml

简介

数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动，数据量大的情况下建议大家使用一种结构化的文件（例如yaml，json等）来对数据进行存储，然后在测试用例中读取这些数据

应用场景
App、Web、接口自动化测试

1.测试步骤的数据驱动
2.测试数据的数据驱动。配置的数据驱动

pytest 自动化学习

import  pytest
import yaml


class Testdemo3:
    @pytest.mark.parametrize("evn",yaml.safe_load(open("./evn.yml")))
    def test_demo(self,evn):
        if "test" is evn:
            print("测试环境")
            print("测试环境的IP 是 "+evn["test"])
        elif "dev" is evn:
            print("这个是开发环境")
            print("测试环境的IP 是 " +evn["dev"])

    def test_yaml(self):
        print(yaml.safe_load(open("./evn.yml")))

十六 pytest数据驱动-excel

pytest 自动化学习

https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

openpyxl库的安装
1. 安装:pip install openpyxl

2.导入:import openpyxl

pytest 自动化学习


import openpyxl

# 获取工作谱
book = openpyxl.load_workbook('params.xlsx')

# 获取工作表
sheet = book.active

# 获取单元格数据
a_1 = sheet['A1'].value
print(a_1)

c_3 = sheet.cell(column=3,row=3).value
print("c_3",c_3)

# 获取多个单元格
cells = sheet["A1":"C3"]
# 这个是一个集合的元素，可以打印他的类型
print(type(cells),cells)

pytest 自动化学习

import openpyxl
import pytest

from utils.data.operation import my_add




def get_excel():
        # 获取工具谱
        book = openpyxl.load_workbook('params.xlsx')
        # 获取工作表 [1,1,2][3,6,9][100,200,300]
        sheet = book.active
        #读取取单元格数据
        cells = sheet["A1":"C3"]
        print(cells)
        values = []
        for row in cells:
            data =[]
            for cell in row:
                data.append(cell.value)
            values.append(data)

        return values



class TestWithEXCEL:
    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected',get_excel())
    def test_add(self,x,y,expected):
        assert my_add(int(x),int(y))  == int(expected)

十七 Pytest结合数据驱动csv

pytest 自动化学习

import  csv

def get_csv():
    with open('democsv.csv','r',encoding='utf-8') as file:
        raw = csv.reader(file)

        for line in raw:
            print(line)

if __name__ == '__main__':
    get_csv()

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def my_add(x,y):
    result = x + y
    return result




import csv

import pytest

from utils.data.operation import my_add

def test_get_csv():
    with open('paramsdemo.csv',encoding='utf-8') as file:
        raw =csv.reader(file)

        data = []
        for line in raw:
            data.append(line)

        print(data)

    return data



class TestWithCSV:
    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected',test_get_csv())
    def test_add(self,x,y,expected):
        assert my_add(int(x),int(y)) == int(expected)

pytest 自动化学习

十八 Pytest结合数据驱动json

pytest 自动化学习

import  json

def get_json():
    with open('json.json','r',encoding='utf-8') as file:
        data = json.loads(file.read())
        print(data,type(data))

        # 同时使用ensure_ascii=False参数确保输出的JSON字符串中的非ASCII字符（例如中文字符）被正确编码。转换后的 JSON 字符串存储在变量s中。
        s = json.dumps(data,ensure_ascii=False)
        print(s)
        print(type(data))


if __name__ == '__main__':
    get_json()

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