一文详解Pytest单元测试【保姆级教程】

单元测试把在自动化测试过程中用到的一些功能或者工具，分装成各个模块，包括如何进行自动化脚本编写以及分层功能的基础模块，进行持续集成、定时任务的管理模块，发送测试报告、进行测试结果统计分析的统计模块等，将这些模块组成一套可重用的骨架。

yygr

6580人浏览 · 2023-02-14 09:21:02

yygr · 2023-02-14 09:21:02 发布

https://blog.csdn.net/IT_LanTian/article/details/124133622

一、pytest单元测试框架

1.什么是单元测试框架？

单元测试是指在软件开发当中针对软件的最小单位（函数、方法）进行正确性的检查测试

2.单元测试框架有哪些？

Java：junit 和 testing

python：unittest 和 pytest

3.单元测试框架主要做什么？

1).测试发现：从多个文件里面去找到我们的测试用例

2).测试执行：按照一定的顺序和规则去执行，并生成结果

3).测试判断：通过断言判断预期结果和实际结果的差异

4).测试报告：统计测试进度、耗时、通过率、生成测试报告

二、单元测试框架和自动化测试框架有什么关系

1.什么是自动化测试框架？

把在自动化测试过程中用到的一些功能或者工具，分装成各个模块，包括如何进行自动化脚本编写以及分层功能的基础模块，进行持续集成、定时任务的管理模块，发送测试报告、进行测试结果统计分析的统计模块等，将这些模块组成一套可重用的骨架

2.作用

1）提高测试效率，降低维护成本

2）减少人工干预，提高测试的准确性，增加代码的重用性

3）核心思想是：让不懂代码的人也能够通过这个框架去实现自动化测试

3.pytest单元测试框架和自动化测试框架的关系

1）单元测试框架：只是自动化测试框架中的组成部分之一

2）pom设计模式：只是自动化测试框架中的组成部分之一

3）数据驱动、关键字驱动、全局配置文件的封装、日志监控、selenium，requests二次封装、断言、报告邮件等等

三、pytest简介

1).pytest是一个非常成熟的python的单元框架，比unittest更灵活，容易上手

2).pytest可以和selenium、requests、appium结合实现web自动化、接口自动化、app自动化

3).pytest可以实现测试用例的跳过以及reruns失败用例重试

4).pytest可以和allure生成非常美观的测试报告

5).pytest可以和Jenkins持续集成

6).pytest有很多非常强大的插件，并且这些插件能够实现很多的使用的操作

# 如：

    pytest

    pytest-html # (生成html格式的自动化测试报告)

    pytest-xdist # (测试用例分布式执行，多CPU分发)

    pytest-ordering # (用于改变测试用例的执行顺序)

    pytest-rerunfailures # (用例失败后重跑)

    allure-pytest # (用于生成美观的测试报告)

四、安装pytest

安装pytest：pip install pytest

五、pytest的命名规则

1).模块名必须以test_开头或者以test_结尾
2).测试类名必须以Test开头，并且不能有init方法
3).测试方法必须以test开头

六、pytest测试用例的运行方式和执行顺序

1.运行方式

1.主函数模式

    1).运行所有：pytest.main()

    2).指定模块：pytest.main(["test_01.py"])

    3).指定目录：pytest.main(["./test_py"])

    4).通过nodeid指定用例运行：nodeid有模块名、分隔符、类名、方法名、函数名组成

                   pytest.main(["test_01.py::Test01Class"]) # 指定到类名

                   pytest.main(["test_01.py::Test01Class::test003"]) # 指定到方法名

2.命令行模式

    1).运行所有：pytest

    2).指定模块：pytest test_01.py

    3).指定目录：pytest ./test_py

    4).通过nodeid指定用例运行：pytest test_01.py::Test01Class::test003


3.通过读取pytest.ini配置文件来运行

pytest.ini这个文件他是pytest单元测试框架的核心配置文件

  1).位置：一般放在项目的根目录

  2).编码：必须是ANSI，可以使用notepad++修改编码格式

  3).作用：改变pytest默认的行为

  4).运行规则：不管是主函数的模式运行，还是命令行模式运行，都会去读取这个配置文件

2.执行顺序

unittest：根据Ascll的大小来绝对的执行的顺序
pytest：默认从上到下
改变默认执行顺序：使用mark标记
@pytest.mark.run(order=3)

七、Pytest生成自带的html测试报告

安装pytest-html：

1.直接执行pytest.main() 【自动查找当前目录下，以test开头的文件或者以test结尾的py文件】

pytest.main([‘--html=./report.html’])

2.pytest.main("模块.py")【运行指定模块下，运行所有test开头的类和测试用例】

pytest.main(["--html=./report.html","模块.py"])

3.运行指定模块指定类指定用例，冒号分割，并生成测试报

pytest.main([‘--html=./report.html’,‘模块.py::类::test_a_001'])

4.Pytest调用语句

pytst.main(['-x','--html=./report.html','t12est000.py'])


-x出现一条测试用例失败就退出测试

-s:显示print内容

-v：显示更详细的信息

-vs：这两个参数一起使用

-n：支持多线程或者分布式运行测试用例

-reruns NUM: 失败用例重跑

-x：只要有一个用例报错，那么测试停止

--maxfail=2：出现两个用例失败就停止

-k：根据测试用例的部分字符串指定测试用例

5.使用@pytest.mark.skip()跳过该用例(函数)

class Test01Class():

    @pytest.mark.skip # 跳过test001

    def test001(self):

        assert 5 == 4  # 断言

6.pytest运行结果字符意义

. 点号，表示用例通过
F 表示失败 Failure
E 表示用例中存在异常 Error
S 表示跳过 skipped

八、读取文件

1.读取csv文件

import csv #导入csv模块

class ReadCsv():

    def read_csv(self):

        item =[] #定义一个空列表

        c = csv.reader(open("../commonDemo/test1.csv","r")) #得到csv文件对象

        for csv_i in c:

            item.append(csv_i) #将获取的数据添加到列表中

        return item

            

r = ReadCsv()

print(r.read_csv()

具体步骤：

1.拿到开发的代码

class CalcClass():

    def xf(self, a, b):

        c = a * b

        return c


    def cf(self, a, b):

        c = a / b

        return c

# cc =CalcClass()

# ff = cc.xf(1,2)

# print(ff)

# gg = cc.cf(1,2)

# print(gg)

2.要测试的数据

2,3,6

3.读取CSV文件

import csv # 导入csv模块


class ReadCsv():

    def read_csv(self):

        item = [] # 定义一个空列表

        c = csv.reader(open("../dataDemo/a.csv", "r", encoding="utf-8")) # 得到csv文件对象

        for csv_i in c:

            item.append(csv_i) # 将获取的数据添加到列表中

        return item


# r = ReadCsv()

# print(r.read_csv())

4.测试用例+生成测试报告代码

"""

from readDemo.readcsv import ReadCsv

import pytest

from demo.calcDemo import CalcClass

import os

import allure


r = ReadCsv()

rr = r.read_csv()

c = CalcClass()


class TestCsv():

    def testcsv(self):

        for i in rr:

            bl = c.xf(int(i[0]), int(i[1]))

            assert bl == int(i[-1])


if __name__ == '__main__':

    pytest.main(["--html=./Csvreport.html", "test_csv.py"])

5.生成测试报告

读取xml文件

from xml.dom import minidom

class Readxml():

    def read_xml(self,filename,onename,twoname):

        root =minidom.parse(filename)

        firstnode =root.getElementsByTagName(onename)[0]

        secondnode=firstnode.getElementsByTagName(twoname)[0].firstChild.data

        return secondnode

九、allure

Allure是一款轻量级并且非常灵活的开源测试报告框架。它支持绝大多数测试框架，例如TestNG、Pytest、JUint等。它简单易用，易于集成。

1.配置allure的环境变量

2.验证allure是否配置成功

3.安装allure

pip install allure-pytest
# allure-pytest是Pytest的一个插件，通过它我们可以生成Allure所需要的用于生成测试报告的数据

4.Allure常用的几个特性

@allure.feature # 用于描述被测试产品需求
@allure.story # 用于描述feature的用户场景，即测试需求
with allure.step（）：# 用于描述测试步骤，将会输出到报告中
allure.attach # 用于向测试报告中输入一些附加的信息，通常是一些测试数据，截图

5.具体效果

from readDemo.readcsv import ReadCsv

import pytest

from demo.calcDemo import CalcClass

import os

import allure


r = ReadCsv()

rr = r.read_csv()

c = CalcClass()



class TestCsv():

    @allure.feature("两数相乘") # 用于描述被测试产品需求

    @allure.story("乘除结果") # 用于描述feature的用户场景，即测试需求

    def testcsv(self):

        with allure.step("查看乘法结果"): # 用于描述测试步骤，将会输出到报告中

            allure.attach("6", "附加信息") # 用于向测试报告中输入一些附加的信息，通常是一些测试数据，截图等

        for i in rr:

            bl = c.xf(int(i[0]), int(i[1]))

            assert bl == int(i[-1])



if __name__ == '__main__':

    pytest.main(['--alluredir', 'reportCsv/result', 'test_csv.py'])

    split = 'allure ' + 'generate ' + './reportCsv/result ' + '-o ' + './reportCsv/html ' + '--clean'  # 将测试报告转为html格式

    os.system(split) # system函数可以将字符串转化成命令在服务器上运行