3天学会Pytest自动化测试框架，哭着都要给我看完_pytest功能测试集成测试

目录

 

【前言】

【什么是pytest】

【pytest的特点】

【pytest的使用方法】

【附加内容】

【总结】

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【前言】

在软件开发过程中，自动化测试是提高软件质量和效率的重要手段之一。pytest作为Python编写的自动化测试框架，具有简单易用、灵活性强等优点，在实际应用中受到了越来越多的关注和使用。

本文将详细介绍pytest的原理、特点、使用方法以及常见应用场景，希望能够帮助读者更好地了解和应用这个优秀的自动化测试工具。

【什么是pytest】

pytest是一个基于Python语言的自动化测试框架，它能够对Python代码进行单元测试、集成测试、功能测试等各种类型的测试，并且具有丰富的插件和扩展机制，可以满足不同项目的测试需求。

pytest最初是由Holger Krekel创建的，现在已经成为Python自动化测试领域中非常流行的工具之一。

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【pytest的特点】

1. 简单易用：pytest的语法简单，易于上手。通过使用pytest.fixture装饰器，可以方便地定义测试数据和环境，使得测试脚本更加清晰、简洁。

2. 灵活性强：pytest支持多种方式的测试收集和运行，例如通过命令行、配置文件、插件等方式进行测试，可以满足不同项目的测试需求。

3. 支持多种断言方式：pytest支持多种类型的断言，包括assert关键字、assert语句、assertion函数等，可以满足不同测试场景的需求。

4. 拓展性强：pytest具有丰富的插件和扩展机制，可以扩展pytest的功能，例如生成测试报告、集成第三方库等。

5. 非常适合测试驱动开发：pytest支持TDD（测试驱动开发）和BDD（行为驱动开发），可以让测试和开发更加紧密地结合在一起。

【pytest的使用方法】

1. 安装pytest

在使用pytest之前，需要先安装它。通过pip工具可以很容易地安装pytest：

pip install pytest

1. 编写测试脚本

编写测试脚本是使用pytest的第一步。pytest默认会自动收集以test_或者_test开头的函数或方法作为测试用例，也可以通过@pytest.mark.parametrize装饰器定义参数化用例。

下面是一个简单的示例：

def test_addition():
    assert 2 + 2 == 4
 
def test_subtraction():
    assert 4 - 2 == 2
 
@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (2, 3, 5),
    (4, 5, 9),
])
def test_add(a, b, expected):
    assert a + b == expected

在这个示例中，我们定义了三个测试用例。前两个测试用例分别测试了加法和减法的功能，第三个测试用例使用参数化方式，测试不同的输入参数对于加法的输出结果是否正确。

1. 运行测试脚本

在编写好测试脚本之后，可以通过pytest命令来执行测试：

pytest test_sample.py

在运行测试时，pytest会自动查找以test_或者_test开头的函数或方法作为测试用例，并执行这些测试用例。如果测试通过，则输出PASSED，否则输出FAILED。

1. 高级用法

除了基本的测试功能之外，pytest还支持许多高级用法，例如：

【pytest的应用场景】

由于pytest具有简单易用、灵活性强等特点，因此在各种类型的项目中都可以使用它来进行自动化测试。以下是一些常见的应用场景：

• 使用fixture：pytest.fixture装饰器可以定义测试数据和环境，例如数据库连接、HTTP请求等，使得测试脚本更加简洁。
• 使用插件：pytest支持许多常用的测试插件，例如pytest-html、pytest-xdist、pytest-cov等。这些插件可以扩展pytest的功能，例如生成测试报告、并行运行测试等。
• 使用标记：pytest.mark装饰器可以为测试用例打上标记，例如slow、fast、smoke等。这些标记可以用于控制测试用例的执行顺序、执行时长等。
• 使用参数化：pytest.mark.parametrize装饰器可以为测试用例提供不同的输入参数，以便测试不同场景下的功能正确性。
• 使用钩子函数：pytest支持多种钩子函数，例如pytest_configure、pytest_runtest_setup、pytest_runtest_call等，可以在测试过程中执行额外操作或者修改pytest的默认行为。

• 单元测试：pytest可以对Python代码进行单元测试，测试函数或方法的正确性和异常处理能力。

• 集成测试：pytest可以对多个组件之间的交互进行测试，例如测试API与数据库之间的交互。

• 功能测试：pytest可以测试应用程序的功能，例如登录、注册、添加商品等。

• 性能测试：pytest可以测试应用程序在高并发和负载情况下的性能表现，例如测试API的响应时间、吞吐量等性能指标。

• 安全测试：pytest可以测试应用程序的安全性，例如测试API对SQL注入、跨站点脚本攻击、身份验证等安全漏洞的防范能力。

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【附加内容】

下面是一些关于pytest的额外内容，供读者参考。

1. 命令行选项

在运行pytest时，可以通过命令行选项来控制测试的行为。例如：

• -s：输出所有的print语句
• -v：输出更详细的测试结果信息
• --html=report.html：生成HTML格式的测试报告
• --cov=app：测试应用程序的代码覆盖率
• -k：只执行包含指定字符串的测试用例

1. fixture

fixture是pytest的一个强大功能，它可以定义测试数据和环境，并将其作为参数传递给测试函数或方法。例如：

import pytest
 
@pytest.fixture
def some_data():
    data = {
        'name': 'John',
        'age': 30
    }
    return data
 
def test_name(some_data):
    assert some_data['name'] == 'John'
 
def test_age(some_data):
    assert some_data['age'] == 30

在这个示例中，我们定义了一个名为some_data的fixture，它返回一个包含姓名和年龄的字典。然后，在两个测试用例中使用了some_data作为参数，以便测试姓名和年龄的正确性。

插件

pytest支持许多常用的测试插件，例如：

可以通过pip工具安装这些插件，并在pytest运行时进行配置和使用。

【总结】

pytest作为Python自动化测试领域中的佼佼者，具有简单易用、灵活性强、拓展性强等优点，在实际应用中得到了广泛的应用和认可。

在使用pytest进行自动化测试时，需要掌握其基本语法、高级用法和常见应用场景，通过不断练习和实践，才能够熟练地运用它来提高软件质量和效率。

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• 额外资源
• pytest官方文档：
• pytest教程视频：3天学会Pytest自动化测试框架，哭着都要给我看完_哔哩哔哩_bilibili
• pytest-cookbook：
  • pytest-cov：测量代码覆盖率，检查测试的充分性
  • pytest-bdd：支持BDD（行为驱动开发）风格的测试