这篇文章主要讲解了“Pytest自动化测试框架如何使用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Pytest自动化测试框架如何使用”吧！
如何区分这两者，很简单unittest作为官方的测试框架，在测试方面更加基础，并且可以再次基础上进行二次开发，同时在用法上格式会更加复杂；而pytest框架作为第三方框架，方便的地方就在于使用更加灵活，并且能够对原有unittest风格的测试用例有很好的兼容性，同时在扩展上更加丰富，可通过扩展的插件增加使用的场景，比如一些并发测试等；
pip安装：
pip install pytest
测试安装成功：
pytest --help py.test --help
检查安装版本：
pytest --version
Pytest编写规则:
测试文件以test_开头（以_test为结尾）
测试的类以Test开头；
测试的方法以test_开头
断言使用基本的assert
test_example.py
def count_num(a: list) -> int: return len(a) def test_count(): assert count_num([1, 2, 3]) != 3
执行测试：
pytest test_example.py
执行结果：
C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest>pytest test_example.py -v
================================================================= test session starts =================================================================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- d:\coding\python3.6\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
plugins: Faker-8.11.0
collected 1 item
test_example.py::test_count FAILED [100%]
====================================================================== FAILURES =======================================================================
_____________________________________________________________________ test_count ______________________________________________________________________
def test_count():
> assert count_num([1, 2, 3]) != 3
E assert 3 != 3
E + where 3 = count_num([1, 2, 3])
test_example.py:11: AssertionError
=============================================================== short test summary info ===============================================================
FAILED test_example.py::test_count - assert 3 != 3
================================================================== 1 failed in 0.16s ==================================================================
备注：
.代表测试通过，F代表测试失败；
-v显示详细的测试信息， -h显示pytest命令详细的帮助信息；
默认情况下，pytest会在当前目录下寻找以test_为开头（以_test结尾）的测试文件，并且执行文件内所有以test_为开头（以_test为结尾）的所有函数和方法；
指定运行测试用例，可以通过::显示标记（文件名::类名::方法名）（文件名::函数名）
pytest test_example3.py::test_odd
指定一些测试用例测试运行，可以使用-k模糊匹配
pytest -k example
通过pytest.mark.skip()或者pytest.makr.skipif()条件表达式，跳过指定的测试用例
import pytest test_flag = False @pytest.mark.skip() def test_odd(): num = random.randint(0, 100) assert num % 2 == 1 @pytest.mark.skipif(test_flag is False, reason="test_flag is False") def test_even(): num = random.randint(0, 1000) assert num % 2 == 0
通过pytest.raises()捕获测试用例可能抛出的异常
def test_zero(): num = 0 with pytest.raises(ZeroDivisionError) as e: num = 1/0 exc_msg = e.value.args[0] print(exc_msg) assert num == 0
预先知道测试用例会失败，但是不想跳过，需要显示提示信息，使用pytest.mark.xfail()
@pytest.mark.xfail() def test_sum(): random_list = [random.randint(0, 100) for x in range(10)] num = sum(random_list) assert num < 20
对测试用例进行多组数据测试，每组参数都能够独立执行一次（可以避免测试用例内部执行单组数据测试不通过后停止测试）
@pytest.mark.parametrize('num,num2', [(1,2),(3,4)])
def test_many_odd(num: int, num2: int):
assert num % 2 == 1
assert num2 % 2 == 0固件就是一些预处理的函数，pytest会在执行测试函数前（或者执行后）加载运行这些固件，常见的应用场景就有数据库的连接和关闭（设备连接和关闭）
简单使用
import pytest @pytest.fixture() def postcode(): return "hello" def test_count(postcode): assert postcode == "hello"
按照官方的解释就是当运行测试函数，会首先检测运行函数的参数，搜索与参数同名的fixture，一旦pytest找到，就会运行这些固件，获取这些固件的返回值（如果有），并将这些返回值作为参数传递给测试函数；
接下来进一步验证关于官方的说法：
import pytest
@pytest.fixture()
def connect_db():
print("Connect Database in .......")
yield
print("Close Database out .......")
def read_database(key: str):
p_info = {
"name": "zhangsan",
"address": "China Guangzhou",
"age": 99
}
return p_info[key]
def test_count(connect_db):
assert read_database("name") == "zhangsan"执行测试函数结果：
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
plugins: Faker-8.11.0
collecting ... collected 1 item
test_example.py::test_count Connect Database in .......
PASSED [100%]Close Database out .......
============================== 1 passed in 0.07s ==============================
备注：
首先从结果上看验证了官方的解释，pytest执行测试函数前会寻找同名的固件加载运行；
connect_db固件中有yield，这里pytest默认会判断yield关键词之前的代码属于预处理，会在测试前执行，yield之后的代码则是属于后处理，将在测试后执行；
从前面大致了解了固件的作用，抽离出一些重复的工作方便复用，同时pytest框架中为了更加精细化控制固件，会使用作用域来进行指定固件的使用范围，（比如在这一模块中的测试函数执行一次即可，不需要模块中的函数重复执行）更加具体的例子就是数据库的连接，这一连接的操作可能是耗时的，我只需要在这一模块的测试函数运行一次即可，不需要每次都运行。
而定义固件是，一般通过scop参数来声明作用，常用的有：
function: 函数级，每个测试函数都会执行一次固件；
class: 类级别，每个测试类执行一次，所有方法都可以使用；
module: 模块级，每个模块执行一次，模块内函数和方法都可使用；
session: 会话级，一次测试只执行一次，所有被找到的函数和方法都可用。
import pytest
@pytest.fixture(scope="function")
def func_scope():
print("func_scope")
@pytest.fixture(scope="module")
def mod_scope():
print("mod_scope")
@pytest.fixture(scope="session")
def sess_scope():
print("session_scope")
def test_scope(sess_scope, mod_scope, func_scope):
pass
def test_scope2(sess_scope, mod_scope, func_scope):
pass执行结果：
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
plugins: Faker-8.11.0
collecting ... collected 2 items
test_example2.py::test_scope session_scope
mod_scope
func_scope
PASSED [ 50%]
test_example2.py::test_scope2 func_scope
PASSED [100%]
============================== 2 passed in 0.07s ==============================
从这里可以看出module，session作用域的固件只执行了一次，可以验证官方的使用介绍
有人可能会说，这样子怎么那么麻烦，unittest框架中直接定义setUp就能自动执行预处理，同样的pytest框架也有类似的自动执行； pytest框架中固件一般通过参数autouse控制自动运行。
import pytest
@pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
def connect_db():
print("Connect Database in .......")
yield
print("Close Database out .......")
def test1():
print("test1")
def test2():
print("test")执行结果：
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
plugins: Faker-8.11.0
collecting ... collected 2 items
test_example.py::test1 Connect Database in .......
PASSED [ 50%]test1
test_example.py::test2 PASSED [100%]test
Close Database out .......
============================== 2 passed in 0.07s ==============================
从结果看到，测试函数运行前后自动执行了connect_db固件；
前面简单的提到过了@pytest.mark.parametrize通过参数化测试，而关于固件传入参数时则需要通过pytest框架中内置的固件request，并且通过request.param获取参数
import pytest
@pytest.fixture(params=[
('redis', '6379'),
('elasticsearch', '9200')
])
def param(request):
return request.param
@pytest.fixture(autouse=True)
def db(param):
print('\nSucceed to connect %s:%s' % param)
yield
print('\nSucceed to close %s:%s' % param)
def test_api():
assert 1 == 1执行结果：
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
plugins: Faker-8.11.0
collecting ... collected 2 items
test_example.py::test_api[param0]
Succeed to connect redis:6379
PASSED [ 50%]
Succeed to close redis:6379
test_example.py::test_api[param1]
Succeed to connect elasticsearch:9200
PASSED [100%]
Succeed to close elasticsearch:9200
============================== 2 passed in 0.07s ==============================
这里模拟连接redis和elasticsearch，加载固件自动执行连接然后执行测试函数再断开连接。
感谢各位的阅读，以上就是“Pytest自动化测试框架如何使用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Pytest自动化测试框架如何使用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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