pytest介绍：
pytest是一个非常成熟的全功能的python测试框架，与python自带的unittest测试框架类似，但pytest使用起来更简洁和高效，并且兼容unittest框架
pytest能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，结合requests实现接口测试，结合selenium、appnium实现自动化功能测试
pytest结合allure可实现测试报告自动生成
pytest支持多种第三方插件，可以跟Jenkins集成
pytest访问网址：https://docs.pytest.org/en/stable/
pytest安装（简单介绍一下）：
通过python的包管理工具pip进行安装：pip install pytest；升级pytest：pip install -U pytest
pytest测试用例识别和运行：
用例名称规范：
1、python文件以test_开头，或者以_test结尾：test_.py、_test.py
2、测试类以Test开头，并且不能带有init方法
3、测试函数或者测试类中的用例方法以test_开头
运行pytest测试用例：
1、可以直接在terminal直接执行pytest或py.test，此时会自动去查找当前路径下符合规范的所有py文件并执行符合规范的测试用例
2、pytest -v 打印详细运行的日志信息，比如每条用例的文件路径和属于哪个类
3、pytest -s 带控制台输出结果，当代码中有print输出语句，如果想在运行结果中打印print的信息，可以加-s参数
4、pytest -k 运行含有某个关键字的一类用例，使用方法如下：
pytest -k ‘classname’ 运行类里所有方法，这里的匹配不是精准匹配，而是模糊匹配
pytest -k ‘methodname’ 运行某个方法，同理，模糊匹配
pytest -k ‘name1 or name2’ 运行匹配的所有用例，or为并列关系，模糊匹配
pytest -k ‘classname and not methonname’ 运行类里所有方法，不包含某个方法
5、pytest -x 遇到失败用例立即停止运行
6、pytest –maxfail=[num] 用例失败个数达到设定值时停止运行
7、pytest -m [标记名] 将运行有@pytest.mark.[标记名]这个标记的测试用例，在自动化过程中可以将测试用例添加标签进行分类
8、–lf,–last-failed 运行上一次执行失败的用例，上一次没有失败的用例则全部执行
9、–ff,–failed-first 先执行上一次失败的用例，后执行上一次成功的用例
10、pytest –collect-only 只收集用例，不执行用例
运行模式：
1、使用pycharm里面自带的调试方式，用例方法名前面有个绿色按钮，直接点击就即可运行
使用这种方式需要在pycharm中设置运行方式为pytest，File-Settings-Tools-Python Integrated Tools
2、使用pytest运行
pytest 文件名.py 单独执行某个py文件
pytest 文件名.py::类名 单独执行某个py文件中的类
pytest 文件名.py::类名::方法名 单独执行某个py文件下某个类的某个方法
3、使用python解释器运行
pytest参数化用例
应用场景：测试数据是传入的，测试的预期结果也是传入的，两个不同的参数一一对应
1、通过@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)来进行参数化
argnames：要参数化的变量，string（用逗号分隔），list，tuple
argvalues：argnames每个对应的要参数化的值，list，list[tuple]，需要和argnames一一对应
@pytest.mark.parametrize(['a', 'b'], [(1, 2), (2, 3)])
def test_param(a, b):
c = a + b
print(f"{a} + {b} eq {c}")
上图中的参数化的代码也可以修改为以下几种方式：
@pytest.mark.parametrize(('a', 'b'), [(1, 2), (2, 3)])
@pytest.mark.parametrize("a, b", [(1, 2), (2, 3)])
上面test_param代码运行结果如下：可以看到这一个用例的代码，运行结果有2条测试用例[(1-2),(2-3)]，因为输入进行的参数化，并且测试用例的名称是自动生成的，格式：方法名[参数值-参数值]
可以在parametrize参数中传入ids参数，将pytest自动命名的名称替换为ids中定义的名称
@pytest.mark.parametrize("a, b", [(1, 2), (2, 3)], ids=["case1", "case2"])
def test_param(a, b):
c = a + b
print(f"{a} + {b} eq {c}")
2、参数的堆叠使用
参数的堆叠使用
@pytest.mark.parametrize("a", [0, 1])
@pytest.mark.parametrize("b", [2, 3])
def test_param2(a, b):
c = a + b
print(f"{a} + {b} eq {c}")
运行的输出结果：根据参数堆叠，可以生成不同组合的测试数据
3、通过yml数据文件来进行用例参数化（数据驱动，也可以使用json、excel等数据文件）
可以将1章节的参数化的数据写入一个yml文件中，通过读取yml中已经预置好的数据进行参数化
yml的基础教程参考：https://www.runoob.com/w3cnote/yaml-intro.html
步骤1：首先新建一个data.yml文件，并在文件中写入如下数据：
步骤2：在参数化中采用读取yml文件内容的方式将数据传入：
通过yml文件读取测试数据，需要在文件开始导入yaml模块
@pytest.mark.parametrize("a, b", yaml.safe_load(open("./data.yml"))['datas'],
ids=yaml.safe_load(open("./data.yml"))['ids'])
def test_param3(a, b):
c = a + b
print(f"{a} + {b} eq {c}")
步骤3：运行结果：
以上内容可以进一步的优化或者封装：
1、将yaml.safe_load(open(“./data.yml”))[‘datas’]使用函数封装后直接调用
定义获取yml文件数据函数
def get_datas():
with open("./data.yml") as f:
yml_data = yaml.safe_load(f)
print(yml_data)
datas = yml_data['datas']
ids = yml_data['ids']
return [datas, ids]
@pytest.mark.parametrize("a, b", get_datas()[0], ids=get_datas()[1])
def test_param4(a, b):
c = a + b
print(f"{a} + {b} eq {c}")
pytest -m参数详解
pytest -m [标记名] 将运行有@pytest.mark.[标记名]这个标记的测试用例，在自动化过程中可以将测试用例添加标签进行分类，比如将测试用例的等级进行分类，基本功能用例，冒烟用例等
比如，如下代码段，两个测试用例分别标记了label1和label2
class TestDemo:
@pytest.mark.label1
def test_haha(self):
assert 1 == 1
@pytest.mark.label2
def test_hehe(self):
assert 2 == 3
1、可以使用pytest -m “label1” test_mark.py只运行标记了label1的测试用例，运行结果为1条用例:test_haha
2、可以使用pytest -m “label1 or lable2” test_mark.py运行标记了label1或者label2的测试用例，运行结果为2条用例
3、将test_hehe的用例改为如下标记，一个用例可以标记多个标签：
@pytest.mark.label1
@pytest.mark.label2
def test_hehe(self):
assert 2 == 3
那么可以使用pytest -m “label1 and lable2” test_mark.py运行同时标记了label1和label2的测试用例，运行结果为1条用例：test_hehe
4、使用自己定义的标记名执行用例时，运行结果会出现warning，可以使用pytest.ini文件配置自定义标签后消除warning信息
在同级目录下创建一个pytest.ini文件，并进行如下设置：
[pytest]
markers = label1
label2
pytest的框架结构
pytest提供了setup和teardown的方法来实现用例的前置和后置条件，比如某一类用例需要在执行步骤之前进行登录，执行完成后退出登录，登录和退出登录的操作可以同一使用一个方法来进行覆盖
根据用例的运行级别可以分为以下几类：
模块级：setup_module,teardown_module，在模块的开始调用setup_module方法，结束调用teardown_module方法，在python中，一个py文件就是一个模块
函数级：setup_function,tearndown_function，在函数的开始和结束分别调用那两个方法（不在类中的函数，setup开始，teardown结束）
类级：setup_class,tearndown_class，在类的开始和结束分别调用两个方法
方法级：setup_method,teardown_method，在方法的开始和结束分别调用（专门用于类里面的方法）
方法级：setup,teardown，如果在类里面定义，使用范围和setup_method、teardown_method一样；如果在类外面定义，使用范围和setup_function、teardown_function一样
调用的顺序：
setup_module>setup_class>setup_method>setup>teardown>teardown_method>tearndown_class>teardown_module
自定义pytest的运行规则：
1、自定义标记名，跟上面的pytest -m运行参数配合使用的，自定义了之后可以消除warning
2、自定义运行时增加的默认参数
addopts = -vs
3、自定义可以被pytest识别的运行文件、运行类、运行用例等
[pytest]
markers = label1
label2
addopts = -vs
python_files = check* test*
python_classes = Test*
python_funtions = check_* test_*
Original: https://blog.csdn.net/gchh_spring/article/details/112380036
Author: gchh_spring
Title: pytest测试框架
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