前言
pytest是一个用于编写和执行Python单元测试的框架。它提供了丰富的功能和灵活性，使得编写和运行测试变得简单而高效。
pytest的一些主要特点和解释如下：
- 自动发现测试：pytest会自动查找以"test_"开头的文件、类和函数，并将其识别为测试用例。这样可以避免手动编写复杂的测试套件。
- 参数化测试：pytest支持使用@pytest.mark.parametrize装饰器来定义参数化测试。通过将不同的参数传递给测试函数，可以轻松地执行多次测试并检查不同输入组合的结果。
- 断言支持：pytest提供了丰富而灵活的断言库，用于验证预期结果与实际结果是否一致。这些断言函数可以处理各种数据类型和比较逻辑，使编写断言语句变得更简单和直观。
- 夹具（Fixture）：夹具是pytest的一个强大特性，用于在测试之前准备环境并在测试之后进行清理工作。夹具可以帮助您创建和管理共享的测试资源，例如数据库连接、临时文件等。
- 插件系统：pytest具有可扩展的插件系统，可以根据需要添加各种插件来扩展其功能。这些插件可以用于生成测试报告、集成其他测试工具、修改测试执行流程等。
总结来说，pytest是一个功能强大且易于使用的Python单元测试框架，它提供了丰富的特性和灵活的配置选项，使开发人员能够高效地进行测试驱动的开发，并保证代码质量和可靠性。
一、安装
1、pytest 安装
安装命令: pip install -U pytest
查看版本: pytest --version
2、pytest 扩展插件
pip install pytest-cov
pip install pytest-html
pip install pytest-xdist
pip install pytest-repeat
pip install pytest-mock
pip install pytest-selenium
pip install pytest-timeout
pip install pytest-django
pip install pytest-flask
pip install pytest-bdd
pip install pytest-datadir
pip install pytest-ordering
pip install pytest-rerunfailures
pip install pytest-base-url
pip install allure-pytest
pip install pytest-randomly
pip install pytest-asyncio
- pytest-cov: 生成测试覆盖报告，显示代码中被测试覆盖的部分
- pytest-html: 生成漂亮的 HTML 报告，以可视化形式展示测试结果
- pytest-xdist: 在多个进程或主机上并行执行测试，提高测试速度
- pytest-repeat: 重复运行测试用例，用于检测稳定性和偶发性错误
- pytest-mock: 使用 Mock 对象轻松地进行模拟和断言
- pytest-selenium: 在 Selenium 中运行测试，用于自动化 Web 应用程序的端到端测试
- pytest-timeout: 设置测试运行的超时时间，避免由于长时间运行而导致的阻塞
- pytest-django: 对 Django 项目的测试提供支持和增强功能
- pytest-flask: 对 Flask 应用程序的测试提供支持和增强功能
- pytest-bdd: 使用行为驱动开发（BDD）方法编写测试，结合 Gherkin 语法
- pytest-datadir: 在测试运行时访问测试数据目录
- pytest-ordering: 控制测试函数的执行顺序
- pytest-rerunfailures: 重新运行失败的测试用例，用于处理偶发性失败
- pytest-base-url: 设置基本的 URL，用于在 Web 应用程序的测试中引用
- allure-pytest: 生成 Allure 报告，提供详细和交互式的测试结果
- pytest-randomly: 随机化测试用例的执行顺序，帮助发现不确定性问题
- pytest-asyncio: 支持异步测试，用于编写基于 asyncio 的异步代码的测试
二、用例设计原则
-
文件名要求： 通常 pytest 会自动发现以 test_ 开头或 _test 结尾的文件作为测试文件，但也可以通过配置进行自定义。例如 test_example.py 或 example_test.py 都符合命名约定。
-
以 test_ 开头的函数： pytest 将识别以 test_ 开头的函数作为测试用例，这些函数应该包含您要测试的特定行为或功能。例如 def test_addition(): 是一个以 test_ 开头的测试用例函数。
-
以 Test 开头的类和以 test_ 开头的方法： pytest 另一个常见的约定是，以 Test 开头的类用于组织相关的测试用例，并且类中以 test_ 开头的方法被识别为独立的测试用例。请注意，这些方法不能包含 __ init __ 方法。
-
使用 assert 进行断言： 在 pytest 中，使用 assert 语句进行断言是推荐的做法。例如 assert add(2, 3) == 5 可以用于断言 add() 函数的结果是否符合预期。
三、代码示例
1、测试函数和测试类
# content of test_sample.py
# 测试函数
def func(x):
return x + 1
def test_answer():
assert func(3) == 4
# 可以看到pytest自动地运行了test_answer函数，同时提示测试通过，因为func函数的返回值是4
# 测试类，把多条用例放到一个类中
class TestClass:
def func(self, x):
return x + 1
def test_B(self):
assert self.func(3) == 6, '结果不符合预期'
def test_A(self):
assert self.func(3) == 5
# 可以看到，pytest自动地运行了test_B和test_A函数，同时都提示测试失败，\
# 因为TestClass类中的func方法的返回值是4，而不是6和5，所以assert语句报错
2、异常处理
# content of test_sample.py
import pytest
def divide(a, b):
if b == 0:
raise ZeroDivisionError("Cannot divide by zero")
return a / b
def test_divide():
with pytest.raises(ZeroDivisionError) as exc_info:
divide(10, 0)
assert str(exc_info.value) == "Cannot divide by zero"
在上面的示例中，divide 函数用于执行除法运算。如果除数 b 为零，则会抛出 ZeroDivisionError 异常。在测试函数 test_divide 中，我们使用 pytest.raises 上下文管理器捕获该异常，并断言其异常信息是否与预期相符。
当运行 pytest 命令来执行测试时，它将检测到 divide 函数引发了 ZeroDivisionError 异常，并且断言通过。这表明异常处理机制正常工作。
四、常用的断言方法
assert x == y：判断x是否等于y
assert x != y：判断x是否不等于y
assert x > y：判断x是否大于y
assert x < y：判断x是否小于y
assert x >= y：判断x是否大于等于y
assert x <= y：判断x是否小于等于y
assert x 判断x为真
assert not x 判断x不为真
assert item in collection：判断item是否在collection中
assert item not in collection：判断item是否不在collection中
五、执行命令
1、Pytest执行命令
pytest: 运行所有以test_*.py或*_test.py命名的文件中的测试函数。
pytest test_sample.py: 运行指定的test_sample.py文件中的测试函数。
pytest testing/: 运行指定目录下所有以test_*.py命名的文件中的测试函数。
pytest -k "test_B": 按关键字匹配运行包含test_B关键字的测试函数。
pytest test_sample.py::test_B: 运行指定的test_sample.py文件中的test_B函数。
pytest test_sample.py::TestClass::test_B: 运行指定的test_sample.py文件中的TestClass测试类中的test_B方法。
2、其他执行命令
pytest -q: 使用-q/--quiet标志可以使输出保持简短。
pytest -v: 显示每个测试用例的执行结果。
pytest -s: 用于显示测试函数中的print()函数输出。
pytest -x: 第一次遇到错误后停止测试。
pytest --maxfail=2: 遇到两次错误后停止测试。
pytest -rs: -rs选项可以显示测试报告的摘要，包括已跳过的测试、错误和失败的数量以及原因。
六、目录结构组织
在使用 Pytest 进行单元测试时，你可以按照以下目录结构组织你的测试用例：
project/
├── src/
│ ├── module1.py
│ └── module2.py
└── tests/
├── test_module1.py
└── test_module2.py
- project/ 是你的项目根目录
- src/ 目录存放你的源代码文件
- module1.py 和 module2.py 是你要测试的模块或功能的源代码文件
- tests/ 目录存放测试用例文件
- test_module1.py 和 test_module2.py 是用于测试 module1.py 和 module2.py
的测试用例文件
你可以根据需要在 tests/ 目录下创建更多的测试用例文件，每个文件可以包含多个测试函数。在测试用例文件中，你可以使用 Pytest 提供的各种断言和装饰器来编写测试逻辑。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-612144.html
请注意，这只是一种常见的组织结构示例，你可以根据自己的项目需要进行调整和扩展。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612144.html
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