python-pytest学习

一、先明确你的需求对应的技能 / 库清单（按优先级排序）

你的核心需求是「读取标准化用例→生成用例→执行用例」，结合你已掌握的 pandas/openpyxl 基础，需要补充的技能 / 库如下：

表格

类别	核心库 / 技能	作用说明
用例执行核心	pytest（必学）	自动化用例执行、断言、报告生成、用例管理
用例生成 / 读取	1. 已掌握的 pandas/openpyxl（复用）2. yaml/json 库（可选）	读取用例文件（Excel/YAML/JSON）、生成用例
执行辅助	1. requests（接口用例）/selenium/appium（UI 用例）2. logging（日志）	实际执行用例（接口 / UI）、记录执行过程
结果输出	pytest-html（测试报告）、allure-pytest（可视化报告）	生成易读的测试报告

用例的读取和写入优先使用pandas/openpyxl来读取或写入（写入pass，写入备注，写入测试时间，和地点，地点需要自己填写，位置需要自己填写）

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二、pytest 库超详细讲解（贴合你的用例执行需求）

pytest 是 Python 最主流的自动化测试框架，比自带的 unittest 更简洁、灵活，完全适配「读取 - 生成 - 执行用例」的全流程。

1. 核心优势（为什么选 pytest 而非其他）

• 语法极简：无需类 / 继承，普通函数加装饰器就能当用例；
• 用例灵活：支持参数化（批量执行多组用例）、跳过 / 标记用例；
• 插件丰富：自带 1000+ 插件（报告、并行执行、失败重跑等）；
• 兼容广泛：能执行 unittest 写的用例，也能和 pandas/Excel 无缝结合。

2. 基础安装

pip install pytest  # 核心库
pip install pytest-html  # 生成HTML报告（必备）
pip install allure-pytest  # 可选，生成更美观的Allure报告

3. 核心语法（从简单到复杂，贴合你的用例场景）

（1）最基础的用例写法（单条用例）

首先我们有如下一个标准化表格

用例 ID	用例名称	参数 a	参数 b	操作步骤	预期结果	用例状态
TC001	正数相加	2	3	1、a+b	5	执行
TC002	零加正数	0	5	1、a+b	5	执行
TC003	负数相加	-2	-3	/1、a-b	1	执行

python，以下代码实现了，以下功能，

import pytest
import pandas as pd

# 操作映射表：步骤字符串 → 计算函数
OPERATIONS = {
    "a+b": lambda a, b: a + b,#这个字典非常特殊，它的value实际上是个函数
    "a-b": lambda a, b: a - b
}
#到时候读取到的字符会在这里索引，如果存在就装换为对应的参数值

def parse_operation(step_str):#这里的形参就是读取表格中的操作步骤那一个单元格的所有数据
    """解析操作步骤字符串，提取核心操作"""
    if "、" in step_str:
        return step_str.split("、")[1].strip() #这段代码的作用是分割字符为字符列表，然后取一个特定字符，最后去除一些额外符号
    return step_str.strip()

# 读取所有用例并参数化
df = pd.read_excel("用例文件.xlsx", sheet_name="加法用例")#确认读取的用例存储地址
df = df[df["用例状态"] == "执行"] #筛选出所有用例标注为执行的用例，其他用例不执行

test_data = [
    (
        row["参数a"],
        row["参数b"],
        row["预期结果"],
        row["操作步骤"]
    )
    for _, row in df.iterrows()
]

@pytest.mark.parametrize("a, b, expected, step", test_data)
def test_calculate(a, b, expected, step):
    # 1. 解析操作步骤
    op_key = parse_operation(step)
    if op_key not in OPERATIONS:
        pytest.fail(f"不支持的操作步骤：{step}")#如果代码执行到pytest.fail则不会再执行其他语句代码到这里就结束了
    
    # 2. 动态执行对应操作
    calc_func = OPERATIONS[op_key]#将函数名称赋值给calc变量
    actual = calc_func(a, b)      #calc就变成变量了
    
    # 3. 断言结果
    assert actual == expected, \
        f"操作：{op_key}，实际：{actual}，预期：{expected}"

执行命令：

pytest test_demo.py -v  # -v 显示详细执行结果

（2）参数化：批量执行 Excel 中的多组用例（核心！）

你的需求是「读取标准化用例→生成用例」，参数化是实现这个需求的核心：

python

# test_param.py
import pytest
import pandas as pd

# 1. 读取Excel中的所有用例数据
df = pd.read_excel("用例文件.xlsx", sheet_name="加法用例")
# 把DataFrame转成列表（每个元素是一组用例参数）
test_data = [(row["参数a"], row["参数b"], row["预期结果"]) for _, row in df.iterrows()]

# 2. 参数化装饰器：批量传入用例数据
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", test_data)
def test_add_param(a, b, expected):
    # 执行用例逻辑
    actual = a + b
    # 断言
    assert actual == expected

效果：Excel 中有多少行用例，pytest 就自动执行多少条，每条结果独立显示。

（3）用例管理：标记 / 跳过用例

python

运行

# 标记重要用例（执行时可筛选）
@pytest.mark.smoke  # 冒烟用例标记
def test_login():
    assert True

# 跳过某个用例
@pytest.mark.skip(reason="该用例暂未实现")
def test_pay():
    assert False

# 按标记执行用例（只执行冒烟用例）
# 命令行：pytest -m smoke

（4）生成测试报告（必备）

bash

# 生成HTML报告（执行后会生成report.html文件）
pytest test_param.py --html=report.html --self-contained-html

报告包含：用例总数、通过数、失败数、失败原因、执行时间，直接发给同事 / 领导即可。

4. 完整流程示例（贴合你的需求）

python

运行

# test_case_exec.py
import pytest
import pandas as pd

# 步骤1：读取Excel中的标准化用例
def read_test_cases(file_path, sheet_name):
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
    # 过滤有效用例（比如只执行状态为"执行"的用例）
    df = df[df["用例状态"] == "执行"]
    return df

# 步骤2：生成并执行用例
test_cases = read_test_cases("标准化用例.xlsx", "接口用例")
# 提取用例参数：接口URL、请求参数、预期响应码
test_data = [
    (row["URL"], row["请求参数"], row["预期响应码"]) 
    for _, row in test_cases.iterrows()
]

@pytest.mark.parametrize("url, params, expected_code", test_data)
def test_api_case(url, params, expected_code):
    # 步骤3：执行用例（以接口用例为例，需安装requests）
    import requests
    response = requests.get(url, params=eval(params))  # eval转参数为字典
    # 断言响应码是否符合预期
    assert response.status_code == expected_code

if __name__ == "__main__":
    # 执行用例并生成报告
    pytest.main(["-v", "--html=api_test_report.html", "--self-contained-html"])

5. 必学的 pytest 核心概念

表格

概念	作用
测试用例	以 test_ 开头的函数 / 以 Test 开头的类（类中方法以 test_ 开头）
断言	assert 语句，判断实际结果是否等于预期结果
参数化	@pytest.mark.parametrize，批量传入用例数据
固件（fixture）	前置 / 后置操作（如初始化数据库、打开浏览器），用 @pytest.fixture 定义
测试报告	--html 生成 HTML 报告，allure 生成可视化报告

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三、补充学习建议（按阶段）

阶段 1（1-2 天）：掌握 pytest 核心

• 学会基础用例写法、参数化、断言；
• 能读取 Excel 用例并批量执行；
• 生成 HTML 报告。

阶段 2（3-5 天）：结合实际用例场景

• 接口用例：学 requests 库（发送 HTTP 请求）；
• UI 用例：学 selenium（Web）/ appium（APP）；
• 日志：学 logging 库，记录用例执行细节（方便排查问题）。

阶段 3（可选）：进阶优化

• 用 fixture 做用例前置（如统一初始化 Excel 读取、关闭连接）；
• 用 allure 生成更美观的测试报告；
• 用 pytest-xdist 实现用例并行执行（提速）。

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总结

1. 核心必学：pytest（用例执行）+ 复用 pandas/openpyxl（用例读取）；
2. 场景补充：接口用例学 requests，UI 用例学 selenium/appium；
3. pytest 关键：参数化（批量执行 Excel 用例）、断言（验证结果）、报告生成（输出结果）；
4. 先从「读取 Excel 用例→参数化执行→生成报告」这个最小流程入手，再逐步扩展。