1.简介
pytest是一个基于Python的测试框架，广泛用于编写简单且可扩展的测试代码。它支持单元测试、功能测试和集成测试，适用于从简单脚本到复杂应用程序的测试场景。
2.安装
pip install pytest==8.3.2|-----------|--------------|
| pytest 版本 | 最低 Python 版本 |
| 8.0+ | 3.8+ |
| 7.1+ | 3.7+ |
| 6.2 - 7.0 | 3.6+ |
| 5.0 - 6.1 | 3.5+ |
| 3.3 - 4.6 | 2.7, 3.4+ |
注意自己的python版本是否支持要下载的pytest版本
3.用例运行规则
安装完pytest后，在已test开头的方法前面会出现这个运行的图标
规则：
1. ⽂件名必须以 test_ 开头或者 _test 结尾
2. 测试类必须以 Test 开头，并且不能有 init ⽅法。
3. 测试⽅法必须以 test 开头
满足上述规则的用例，我们在终端输入pytest就会自动执行这些用例
**注意：**测试的Python类中不可以添加init⽅法
pytest 在实例化测试类时，默认会调用无参数的构造函数。如果测试类中定义了
__init__方法，可能会导致 pytest 无法正确初始化测试类，从而引发错误。测试类的主要目的是定义测试方法，而不是管理复杂的初始化逻辑。pytest 提供了其他机制（如 fixture）来处理初始化需求。
4.前后置
使用 setup_method 或 setup_class 方法来替代 __init__ 方法。这些方法是 pytest 推荐的初始化方式，会在测试运行前自动调用。
pytest 框架提供三种⽅法做前后置的操作：
• setup_method 和 teardown_method：这两个⽅法⽤于类中的每个测试⽅法的前置和后置操
作。
• setup_class 和 teardown_class ：这两个⽅法⽤于整个测试类的前置和后置操作。
• fixture：这是 pytest 推荐的⽅式来实现测试⽤例的前置和后置操作。 fixture 提供了更
灵活的控制和更强⼤的功能。（fixture将在后面单独讲解）
setup_method 和 teardown_method 会在每个方法执行前后都执行一遍
setup_class 和 teardown_class 会在本类的所有测试方法执行前执行一次，执行后执行一次，但是不能跨测试类执行（fixture能够解决这个问题）
5.pytest命令参数
基础运行参数
-v或--verbose: 显示详细测试结果，包括每个测试用例的名称和状态。-q或--quiet: 简化输出，仅显示总体结果。-k <表达式>: 通过关键字表达式筛选测试用例。例如pytest -k "test_login"仅运行名称包含test_login的测试。-m <标记>: 运行带有特定标记的测试用例。例如pytest -m smoke仅运行标记为smoke的测试。测试范围控制
::指定特定测试类或方法。例如pytest tests/test_module.py::TestClass::test_method仅运行指定方法。--collect-only: 仅列出可用的测试用例但不执行。--lf或--last-failed: 仅重新运行上次失败的测试。--ff或--failed-first: 先运行上次失败的测试，再运行其他测试。输出与报告
--tb=<style>: 设置错误回溯格式。可选值：auto（默认）、long、short、no、line、native。-r <chars>: 显示额外摘要信息。例如-rA显示所有结果，-rE显示错误。--junitxml=<path>: 生成 JUnit 格式的 XML 报告。--html=<path>: 生成 HTML 报告（需安装pytest-html插件）。调试与诊断
-s: 禁用捕获，直接输出打印内容（相当于--capture=no）。--pdb: 在测试失败时自动进入调试模式。--setup-show: 显示测试的 fixture 执行过程。--durations=<N>: 显示最慢的 N 个测试用例的执行时间。其他实用参数
-x: 遇到第一个失败时立即停止测试。--maxfail=<num>: 允许的最大失败次数，达到后停止测试。--cov=<path>: 生成代码覆盖率报告（需安装pytest-cov插件）。-n <num>: 使用多进程并行运行测试（需安装pytest-xdist插件）。
6.pytest配置文件
在当前项⽬下创建 pytest.ini ⽂件，pytest.ini作用于同级目录及其子目录，该⽂件为 pytest 的配置⽂件，以下为常⻅的配置选项：
|------------------|--------------------------|
| 参数 | 解释 |
| addopts | 指定在命令⾏中默认包含的选项。 |
| testpaths | 指定搜索测试的⽬录。 |
| python_files | 指定发现测试模块时使⽤的⽂件匹配模式。 |
| python_classes | 指定发现测试类时使⽤的类名前缀或模式。 |
| python_functions | 指定发现测试函数和⽅法时使⽤的函数名前缀或模式。 |
| norecursedirs | 指定在搜索测试时应该避免递归进⼊的⽬录模式。 |
| markers | 定义测试标记，⽤于标记测试⽤例。 |
[pytest]
addopts = -vs
testpaths = ./cases
python_files = test_*.py
python_classes = Test*7.断言
断⾔（ assert ）是⼀种调试辅助⼯具，⽤于检查程序的状态是否符合预期。如果断⾔失败（即条件为假），Python解释器将抛出⼀个 AssertionError 异常。断⾔通常⽤于检测程序中的逻辑错误。pytest 允许你在 Python 测试中使⽤标准的 Python assert语句来验证预期和值。
语法：
assert 条件，错误信息
• 条件 ：必须是⼀个布尔表达式。
• 错误信息 ：当条件为假时显⽰的错误信息，可选。8.参数化
参数化设计是⾃动化设计中的⼀个重要组成部分，它通过定义设计参数和规则，使得设计过程更加灵活和可控。
pytest中内置的 pytest.mark.parametrize 装饰器允许对测试函数的参数进⾏参数化。
在用例上使用参数化
在类上使用参数化：
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[("3+2",5),("22*2",44),("3-2",1),("5/2",2.5)])
class Test_01:
def test_01(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected
def test_02(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected
def test_03(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected对模块中所有测试进行参数化
import pytest
pytestmark = pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[("3+2",5),("22*2",44),("3-2",1),("5/2",2.5)])
class Test_01:
def test_01(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected
def test_02(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected
def test_03(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected
class Test_02:
def test_04(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected
def test_05(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected
def test_06(self,test_input,expected):
assert eval(test_input) == expected9.fixture
概念：
Fixture 是测试框架中的一个重要概念，用于在测试运行前准备所需的数据或环境，并在测试完成后进行清理。Fixture 可以确保测试在一致和可控的条件下运行，提高测试的可靠性和可维护性。
主要作用：
Fixture 通常用于以下几种场景：
- 数据库初始化：例如创建测试表、插入测试数据。
- 文件系统准备：例如创建临时文件或目录。
- 网络请求模拟：例如模拟 API 返回数据。
- 资源管理：例如打开和关闭数据库连接。
fixture基本使用一：
def fixture_01():
print("fixture_01")
def test_fixture_01():
fixture_01()
print("test_fixture_01")
@pytest.fixture
def fixture_02():
print("fixture_02")
def test_fixture_02(fixture_02):
print("test_fixture_02")未标记 fixture ⽅法的调⽤与 fixture 标记的⽅法调⽤完全不⼀样，前者需要在⽅法体中调⽤，
⽽后者可以将函数名作为参数进⾏调⽤。
测试脚本中存在的很多重复的代码、公共的数据对象时，使⽤ fixture 最为合适
fixture基本使用二：
访问列表⻚和详情⻚之前都需要执⾏登录操作，相当于前置
import pytest
@pytest.fixture
def login():
print("---执⾏登陆操作-----")
def test_list(login):
print("---访问列表⻚")
def test_detail(login):
print("---访问详情⻚")fixture嵌套：
import pytest
@pytest.fixture
def first_entry():
return "first"
@pytest.fixture
def second_entry(first_entry):
return [first_entry]
def test_01(second_entry):
second_entry.append("second_entry")
print(second_entry)测试不必局限于单个 fixture ，它们可以依赖于您想要的任意数量的 fixture ，并且fixture 也可以使⽤其他 fixture 。 pytest 最伟⼤的优势之⼀是其极其灵活的 fixture 系统，它允许我们将测试的复杂需求简化为更简单和有组织的函数，我们只需要每个函数描述它们所依赖的事物
请求多个fixture
- fixture 的执行顺序由 pytest 自动管理，通常按依赖关系和定义顺序执行。
yield fixture：
在 pytest 中，
yield fixture是一种通过生成器（yield）机制管理资源的 fixture。它允许在测试执行前进行初始化操作，并在测试完成后自动执行清理操作，适合处理需要释放的资源（如数据库连接、文件句柄等）。
yield相当于return ，但又不太一样，在测试用例执行完毕后，会回来执行yield下面的代码
创建⽂件句柄与关闭⽂件：
import pytest
@pytest.fixture
def file_read():
print("打开⽂件句柄")
fo = open("test.txt", "r")
yield fo
print("关闭打开的⽂件")
fo.close()
def file_write():
print("打开⽂件句柄")
fo = open("test.txt","w",encoding="utf-8")
return fo
def test_file(file_write, file_read):
# 写⼊数据
w = file_write
w.write("测试数据")
w.close() # 写⼊后关闭⽂件句柄，以便读取
# 读取数据
r = file_read
str = r.read(10)
print("⽂件内容：", str)带参数的fixture：
参数详解：
• scope 参数⽤于控制fixture的作⽤范围，决定了fixture的⽣命周期。可选值有：
◦ function （默认）：每个测试函数都会调⽤⼀次fixture。
◦ class ：在同⼀个测试类中共享这个fixture。
◦ module ：在同⼀个测试模块中共享这个fixture。(⼀个⽂件⾥)
◦ session ：整个测试会话中共享这个fixture。• autouse 参数默认为 False 。如果设置为 True ，则每个测试函数都会⾃动调⽤该fixture，
⽆需显式传⼊• params 参数⽤于参数化fixture，⽀持列表传⼊。每个参数值都会使fixture执⾏⼀次，类似于for循环
• ids 参数与 params 配合使⽤，为每个参数化实例指定可读的标识符（给参数取名字）
• name 参数⽤于为fixture显式设置⼀个名称。如果使⽤了 name ，则在测试函数中需要使⽤这个名称来引⽤ fixture （给fixture取名字）
1.scope
scope="function"
每个测试用例运行前都会调用
fixture默认是funtions，每个方法
scope="class"在同⼀个测试类中共享这个fixture。
scope="session"
作用域 ：fixture 在整个模块（即一个
.py文件）中只执行一次。用途：适合在模块级别进行初始化和清理操作，例如打开数据库连接、设置全局配置等。
import pytest
@pytest.fixture(scope="module")
def module_fixture():
print("\n模块级别的前置操作")
yield
print("\n模块级别的后置操作")#作用于整个test_module.py
def test_module1(module_fixture):
print("test_module1")def test_module2(module_fixture):
print("test_module2")
scope="session"
- 作用域：fixture 在整个测试会话（即所有测试文件）中只执行一次。
- 用途：适合在会话级别进行初始化和清理操作，例如启动浏览器、连接数据库等。
#conftest.py import pytest @pytest.fixture(scope="session") def module_fixture(): print("\n模块级别的前置操作") yield print("\n模块级别的后置操作") #test_module1.py def test_module1(module_fixture): print("test_module11") def test_module2(module_fixture): print("test_module12") #test_module2.py def test_module1(module_fixture): print("test_module21") def test_module2(module_fixture): print("test_module22")
2.autose
autouse 默认为 False ，即当前的 fixture 需要⼿动显⽰调⽤，在该案例之前我们默认使⽤的
都是 autouse=False
当 autouse=True 时， fixture 会在所有测试函数执⾏之前⾃动调⽤，⽆论这些测试函数是否显式地引⽤了该 fixture
3.params
作用 ：用于参数化 fixture，支持传入一个列表。每个参数值都会使 fixture 执行一次，类似于
for循环。用途：适合在不同参数下重复执行同一个 fixture。
import pytest
定义⼀个参数化的 fixture
@pytest.fixture(params=["a", "b"])
def data_provider(request):
return request.param定义⼀个测试函数，它依赖于上⾯的参数化 fixture
def test_data(data_provider):
assert data_provider != None
print(f"Testing with data provider: {data_provider}")
4.ids
- 作用 ：与
params配合使用，为每个参数化实例指定可读的标识符（给参数取名字）。- 用途：提高测试结果的可读性，特别是在参数较多时。就是告诉我们用的是那个参数，给参数取的名字
5.name
- 作用 ：用于为 fixture 显式设置一个名称。如果使用了
name，则在测试函数中需要使用这个名称来引用 fixture。- 用途：避免 fixture 名称与测试函数中的变量名冲突，或者为 fixture 取一个更具描述性的名称。
- name相当于改名卡，使用后原来的名字就不能用了
