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大家好，我是J哥~
1、Pytest简介1.1 入门阶段1.1.1 运行测试用例一切的理论，都是为了实战准备的， 所以，我们第一步，先上例子，直接实战！ 编写简单的测试用例，文件名称为'test_sample.py' # pytest test_sample.py
def inc(x):
return x + 1
def test_answer():
assert inc(3) == 5
这两个方法都非常的简单， - test_answer()对目标函数inc进行断言；- pytest test_sample.py 运行测试用例 我们看向运行结果
测试结果显示，运行了一个测试用例，结果是红色，表示失败。错误信息显示，在代码的第7行抛出AssertionError。可以更改一下代码，让测试用例绿色通过。 这个测试用例涉及pytest的3个简单的规则: - 测试模块以 test_ 前缀命名- 测试用例(函数)同样以 test_ 前缀命名- 结果判断使用 assert 断言即可
1.1.2. 异常处理捕获异常，及异常处理，是每段代码中必要条件， 当然，pytest也支持异常的捕获， 方法为：使用 with + pytest.raises 捕获目标函数的异常: # -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2021-09-05
# @Author : Carl_DJ
import pytest
def f():
raise SystemExit(1)
def test_mytest():
#捕获异常
with pytest.raises(SystemExit):
f()
1.1.3 测试类当然，pytest也支持测试类， 测试类的作用：用来做测试用来分组 # -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2021-09-05
# @Author : Carl_DJ
class TestClass:
#test_开头
def test_one(self):
x = 'this'
assert 'h' in x
#test_开头
def test_two(self):
x = 'hello'
assert hasattr(x, 'check')
这里，都是以test_开头， 跟unittest都是一样。 如果不是test_开头，则无法被调用的。
1.1.4 自动运行测试脚本如果一个suit文件夹有多个测试用例脚本， 我们只需要输入一个 pytest，即可运行全部测试脚本。 如下图 
这就是开启了懒人模式。
1.2 进阶技巧1.2.1 parametrize俗话说，代码不参数，变参泪两行！ 所以，能参数的时候，就尽量参数，不管重构苦不苦。我们先看下parametrize的用法，如下： 在测试用例的前面加上：@pytest.mark.parametrize(“参数名”,列表数据) 参数名：用来接收每一项数据，并作为测试用例的参数。列表数据：一组测试数据。 看例子 不添加parametrize，看看咋写测试用例 def test_eval():
assert eval('3+5') == 8
assert eval(''2'+'4'') == '24'
assert eval('6*9') == 54
看着很麻烦， 我们再用一下parametrize优化一下，看看是否简洁很多 #使用parametrize对测试用例参数化
@pytest.mark.parametrize('test_input,expected', [
('3+5', 8),
(''2'+'4'', '24'),
('6*9', 54)
])
def test_eval_1(test_input, expected):
assert eval(test_input) == expected
看了这段代码，就很简洁了。我们再来看看，parametrize做了什么。 - 先调整测试函数的参数为输入和期望；- 然后在parametrize填写参数值；- 运行时候会自动进行函数参数赋值。这样再增加测试条件，不需要改动test_eval_1的函数体, 增加条件数组就可以了。
1.2.2. markmark就是一个标签，标记哪些测试用例执行，哪些不执行。 #标签
@pytest.mark.slow
def test_mark():
print('test mark')
# 模拟运行很耗时的测试用例
time.sleep(10)
assert 5 == 5
然后目录下增加 pytest.ini 文件，对pytest进行配置: [pytest]
markers =
slow: marks tests as slow (deselect with '-m 'not slow'')
使用下面命令可以跳过标记的函数，加快测试速度： pytest test_sample.py -m 'not slow'
也可以仅仅运行标记的函数 pytest -m slow
1.2.3 fixturefixture 就类似于unittest的 setup/teardown，但是功能比这个强大一些。举个例子 # -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2021-09-05
# @Author : Carl_DJ
import pytest
#设置fixture
@pytest.fixture
def first_entry():
return 'a'
#设置fixture
@pytest.fixture
def second_entry():
return 2
#设置fixture
@pytest.fixture
def order(first_entry, second_entry):
return [first_entry, second_entry]
#设置fixture
@pytest.fixture
def expected_list():
return ['a', 2, 3.0]
def test_string(order, expected_list):
order.append(3.0)
# 断言
assert order == expected_list
当然了，fixture还可以嵌套，order嵌套了first_entry和second_entry。 那测试数据库写入的用例，需要一个数据库链接，怎么办呢？这个，也不难，fixture也可以搞定。在测试用例目录编写conftest.py @pytest.fixture
def database_connection():
# coding...
...
1.2.4 plugin&&hook可以编写pytest的插件plugin和hook对pytest进行扩展。先创建一个目录a，然后再目录a中创建conftest.py和test_sub.py 两个文件。 #在目录a下创建conftest.py
def pytest_runtest_setup(item):
# 在目录a下运行每个用例
print('setting up', item)
# 在目录a下创建test_sub.py
def test_sub():
pass
使用 pytest a/test_sub.py --capture=no 会加载我们编写的pluging和hook，在console中可以看到下面字样: ...
a/test_sub.py setting up <Function test_sub>
敲黑板：使用pytest_runtest_setup可以实现测试框架中的setup类似功能。
2、总结以上就是总结的一些pytest常用的功能，是不是也很简单呢。 我们再回顾一下，今天都讲了哪些知识！ 测试目录一般使用 tests 命名和src同层级- 测试模块使用 test_ 前缀- 测试类使用 Test 前缀，不需要继承其它父类- 测试用例也使用 test_ 前缀- 可以使用parametrize进行参数化处理- 可以使用mark给测试用例加标签- 可以使用fixture模拟测试条件- 使用pytest.ini文件对pytest进行配置- 可以编写插件和hoo对pytest扩展 关于pytest更多的内容， 可以持续关注， 也可以阅读官方文档。
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