软件测试/测试开发丨Pytest测试用例生命周期管理-Fixture

1、Fixture 用法

Fixture 特点及优势

1､命令灵活：对于 setup,teardown,可以不起这两个名字
2､数据共享：在 conftest.py 配置⾥写⽅法可以实现数据共享，不需要 import 导⼊。可以跨⽂件共享
3､scope 的层次及神奇的 yield 组合相当于各种 setup 和 teardown
4、实现参数化

Fixture 在自动化中的应用- 基本用法

场景：

测试⽤例执⾏时，有的⽤例需要登陆才能执⾏，有些⽤例不需要登陆。

通常用上面的方法，但是pytest有更简单的实现方式

setup 和 teardown ⽆法满⾜。fixture 可以。默认 scope（范围）function

步骤：
- 1.导⼊ pytest
- 2.在登陆的函数上⾯加@pytest.fixture()
- 3.在要使⽤的测试⽅法中传⼊（登陆函数名称），就先登陆
- 4.不传⼊的就不登陆直接执⾏测试⽅法。

python 复制代码

import pytest
# 定义了登录的fixture
@pytest.fixture()
 def login():
     print("完成登录操作")


def test_search():
    print("搜索")

# 传入登陆函数名称，执行用例的时候会先完成登录操作，在执行用例
def test_cart(login):
    print("购物车")


def test_order(login):
    print("下单功能")

Fixture 在自动化中的应用 - 作用域

取值	范围	说明
function	函数级	每一个函数或方法都会调用(默认函数级别)
class	类级别	每个测试类只运行一次
module	模块级	每一个.py 文件调用一次
package	包级	每一个 python 包只调用一次(暂不支持)
session	会话级	每次会话只需要运行一次，会话内所有方法及类，模块都共享这个方法

一个会话指pytest运行起来后，就是一个会话，运行的整个项目就是一个会话

python 复制代码

import pytest
# 定义了登录的fixture尽量避免以test_开头
# 默认函数级别
@pytest.fixture()
def login():
    print("完成登录操作")


def test_search(login):
    print("搜索")


def test_cart(login):
    print("购物车")


def test_order(login):
    print("下单功能")

默认函数级别-每个函数执行前都会执行

python 复制代码

import pytest
# 定义了登录的fixture,尽量避免以test_开头
# 默认函数级别，改为模块级别
@pytest.fixture(scppe="module")
def login():
    print("完成登录操作")


def test_search(login):
    print("搜索")


def test_cart(login):
    print("购物车")


def test_order(login):
    print("下单功能")

整个模块.py文件，所有用例执行之前执行。

Fixture 在自动化中的应用 - yield 关键字

场景：

你已经可以将测试⽅法【前要执⾏的或依赖的】解决了，测试⽅法后销毁清除数据的要如何进⾏呢？

解决：

通过在 fixture 函数中加⼊ yield 关键字，yield 是调⽤第⼀次返回结果，第⼆次执⾏它下⾯的语句返回。

步骤：

在@pytest.fixture(scope=module)。在登陆的⽅法中加 yield，之后加销毁清除的步骤

python 复制代码

# fixture 的作用域
import pytest
# 定义了登录的fixture，尽量避免以test_开头
"""
@pytest.fixture
def fixture_name():
    setup 操作
    yield 返回值
    teardown 操作
"""
@pytest.fixture(scope="class")
def login():
    # setup 操作
    print("完成登录操作")
    token = "abcdafafadfafda"
    username = 'hogwarts'
    yield token,username # 相当于return
    # teardown 操作
    print("完成登出操作")


def test_search(login):
    token,username = login
    print(f"token：{token} , name : {username}")
    # login 返回 None，方法不加return，默认返回None
    print("搜索")


def test_cart(login):
    print("购物车")


def test_order(login):
    print("下单功能")

class TestDemo:
    def test_case1(self,login):
        print("case1")

    def test_case2(self,login):
        print("case2")

Fixture 在自动化中的应用 - 数据共享

场景：

你与其他测试⼯程师合作⼀起开发时，公共的模块要在不同⽂件中，要在⼤家都访问到的地⽅。

解决：

使⽤ conftest.py 这个⽂件进⾏数据共享，并且他可以放在不同位置起着不同的范围共享作⽤。

前提：
- conftest ⽂件名是不能换的
- 放在项⽬下是全局的数据共享的地⽅
执⾏：
- 系统执⾏到参数 login 时先从本模块中查找是否有这个名字的变量什么的，
- 之后在 conftest.py 中找是否有。
步骤：

将登陆模块带@pytest.fixture 写在 conftest.py

python 复制代码

# conftest.py 名字是固定的，不能改变
import pytest


@pytest.fixture(scope="function")
def login():
    # setup 操作
    print("完成登录操作")
    token = "abcdafafadfafda"
    username = 'hogwarts'
    yield token,username # 相当于return
    # teardown 操作
    print("完成登出操作")

如果设置session会话级别，整个运行期间只调用一次所有用例都添加login后，运行所有用例，只运行了一次

Fixture 在自动化中的应用 - 自动应用

场景：

不想原测试⽅法有任何改动，或全部都⾃动实现⾃动应⽤，

没特例，也都不需要返回值时可以选择⾃动应⽤

解决：

使⽤ fixture 中参数 autouse=True 实现

步骤：

在⽅法上⾯加 @pytest.fixture(autouse=True)

python 复制代码

# conftest.py 名字是固定的，不能改变
import pytest


@pytest.fixture(scope="function",autouse=True)
def login():
    # setup 操作
    print("完成登录操作")
    token = "abcdafafadfafda"
    username = 'hogwarts'
    yield token,username # 相当于return
    # teardown 操作
    print("完成登出操作")

Fixture 在自动化中的应用 -参数化

场景：

测试离不开数据，为了数据灵活，⼀般数据都是通过参数传的

解决：

fixture 通过固定参数 request 传递

步骤：

在 fixture 中增加@pytest.fixture(params=[1, 2, 3, 'linda'])

在⽅法参数写 request，方法体里面使用 request.param 接收参数

python 复制代码

import pytest


@pytest.fixture(params=[["selenium",123],["appium",123456]])
def login(request):
    print(f"用户名：{request.param}")
    return request.param

def test_demo1(login):
    print(f"demo1 case: 数据为： {login}")

Fixture 的用法总结

模拟 setup，teardown（一个用例可以引用多个 fixture）
yield 的用法
作用域（ session，module, 类级别，方法级别）
自动执行（autouse 参数）
conftest.py 用法，一般会把 fixture 写在 conftest.py 文件中（这个文件名字是固定的，不能改）
实现参数化

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