pytest fixture 创建一个 requests.session() 对象

当你运行这段代码时,它会执行以下操作:

  1. 导入必要的库:`pytest` 和 `requests`。

  2. 定义一个夹具(fixture)函数 `session`,使用 `@pytest.fixture(scope='session')` 装饰器进行标记。这个夹具函数在整个测试会话期间只会被执行一次。

  3. 在 `session` 夹具函数中,创建一个 `requests.session()` 对象,这是一个会话级别的对象,可以在多个请求之间保持会话状态。

  4. 使用 `yield` 关键字返回会话对象。`yield` 之前的代码在测试会话开始时执行,`yield` 之后的代码在测试会话结束时执行。

  5. 定义一个测试用例函数 `test_login`,它接受 `session` 夹具作为参数。在这个函数中,我们使用会话对象的 `post()` 方法发送一个登录请求到指定的 URL,并传递用户名和密码作为请求数据。然后,我们打印出响应的文本内容,并将响应对象返回。

  6. 定义另一个测试用例函数 `test_logout`,也接受 `session` 夹具作为参数。在这个函数中,我们使用会话对象的 `post()` 方法发送一个登出请求到指定的 URL。然后,我们打印出响应的文本内容。

  7. 最后的 `if name == 'main':` 代码块用于在命令行中执行测试。它使用 `pytest.main()` 函数来运行测试文件,并通过 `['-v', 'test_crm.py']` 参数指定了运行的选项。`-v` 参数表示以详细模式运行测试,显示每个测试用例的结果。

通过使用 `pytest` 和 `requests` 库,这段代码提供了一个简单的框架来执行接口自动化测试。你可以根据需要添加更多的测试用例函数,并在每个函数中使用会话对象来发送请求和验证响应。

python 复制代码
import pytest
import requests

@pytest.fixture(scope='session')
def session():
    # 创建一个会话对象
    session = requests.session()
    # 返回会话对象
    yield session
    # 在测试会话结束后关闭会话
    session.close()

def test_login(session):
    url = 'http://xxx.123.74.26:8090/login'
    data = {
        "username": "1391110002",
        "password": "123456"
    }

    res = session.post(url=url, data=data)
    print(res.text)
    return res

def test_logout(session):
    url = 'http://82.xxx.24.26:8090/logout'
    res = session.post(url=url)
    print(res.text)

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-v','test_crm.py'])
相关推荐
Learn-Python8 分钟前
MongoDB-only方法
python·sql
小途软件1 小时前
用于机器人电池电量预测的Sarsa强化学习混合集成方法
java·人工智能·pytorch·python·深度学习·语言模型
扫地的小何尚2 小时前
NVIDIA RTX PC开源AI工具升级:加速LLM和扩散模型的性能革命
人工智能·python·算法·开源·nvidia·1024程序员节
wanglei2007082 小时前
生产者消费者
开发语言·python
清水白石0082 小时前
《从零到进阶:Pydantic v1 与 v2 的核心差异与零成本校验实现原理》
数据库·python
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~2 小时前
【RL+空战】学习记录03:基于JSBSim构造简易空空导弹模型,并结合python接口调用测试
开发语言·人工智能·python·学习·深度强化学习·jsbsim·空战
2501_941877983 小时前
从配置热更新到运行时自适应的互联网工程语法演进与多语言实践随笔分享
开发语言·前端·python
酩酊仙人3 小时前
fastmcp构建mcp server和client
python·ai·mcp
且去填词3 小时前
DeepSeek API 深度解析:从流式输出、Function Calling 到构建拥有“手脚”的 AI 应用
人工智能·python·语言模型·llm·agent·deepseek
rgeshfgreh4 小时前
Python条件与循环实战指南
python