耗时2周整理出来了：“ pytest测试框架 ” 保姆级教程（测试小白必看！）

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安装

pip install pytest

简介

pytest可以轻松编写测试，支持扩展，并且有丰富的引用和库支持复杂的功能测试

一个简单的例子：

# content of test_sample.py
def inc(x):
    return x + 1


def test_answer():
    assert inc(3) == 5

执行结果

$ pytest
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-4.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 1 item

test_sample.py F                                                     [100%]

================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_answer ________________________________

    def test_answer():
>       assert inc(3) == 5
E       assert 4 == 5
E        +  where 4 = inc(3)

test_sample.py:6: AssertionError
========================= 1 failed in 0.12 seconds =========================

功能特点

  • 失败的语句有详尽的信息 (无需记住 self.assert* names);

  • 自动发现测试的模块和方法（通过模块和功能的命名方式）;

  • 使用fixtures用于管理测试资源;

  • 可以兼容 unittest和nose测试组件;

  • Python 2.7, Python 3.4+, PyPy 2.3, Jython 2.5 (未经测试);

  • 丰富的插件资源, 超过315个外部插件和蓬勃发展的社区;

  • 支持参数化

  • 执行测试过程中可以将某些测试跳过，或者对某些预期失败的case标记成失败

  • 支持重复执行失败的case

fixtures

fixtures提供一个固定的基线，可以可靠地重复执行测试。pytest fixture比经典的xUnit的setup/teardown 功能提供了显着的改进：

  • fixtures具有明确的名称，并通过从测试功能，模块，类或整个项目中声明它们的使用来激活。

  • fixtures以模块化方式实现，因为每个fixtures名称触发fixtures方法，该fixtures方法本身可以使用其他fixtures。

  • fixtures管理从简单的单元扩展到复杂的功能测试，允许根据配置和组件选项对fixtures和测试进行参数化，或者在功能，类，模块或整个测试会话范围内重复使用fixtures。

此外，pytes也支持经典的 xunit风格 。您可以根据需要混合使用两种样式，逐步从经典样式移动到新样式。您也可以从现有的unittest.TestCase样式或基于nose的项目开始。

拓展—xunit风格：

  • setUp/tearDown;

  • setUpClass/tearDownClass;

  • setUpModule/tearDownModule;

拓展作用域：

  • 模块级（setup_module/teardown_module）开始于模块始末，全局的

  • 函数级（setup_function/teardown_function）只对函数用例生效（不在类中）

  • 类级（setup_class/teardown_class）只在类中前后运行一次(在类中)

  • 方法级（setup_method/teardown_method）开始于方法始末（在类中）

  • 类里面的（setup/teardown）运行在调用方法的前后

fixtures作为函数参数

让我们看一个简单的独立测试模块，它包含一个fixture和一个使用它的测试函数

# content of ./test_smtpsimple.py
import pytest

@pytest.fixture
def smtp_connection():
    import smtplib
    return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)

def test_ehlo(smtp_connection):
    response, msg = smtp_connection.ehlo()
    assert response == 250
    assert 0 # for demo purposes

在这里，test_ehlo需要smtp_connectio的返回值。pytest发现并调用@pytest.fixture标记的smtp_connection fixture函数。运行测试如下所示：

$ pytest test_smtpsimple.py
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-4.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 1 item

test_smtpsimple.py F                                                 [100%]

================================= FAILURES =================================
________________________________ test_ehlo _________________________________

smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef>

    def test_ehlo(smtp_connection):
        response, msg = smtp_connection.ehlo()
        assert response == 250
>       assert 0 # for demo purposes
E       assert 0

test_smtpsimple.py:11: AssertionError
========================= 1 failed in 0.12 seconds =========================

pytest 调用执行过程如下：

  • pytest 发现了test_ehlo函数，因为以test_前缀。test_ehlo需要一个名为smtp_connection的函数参数。通过查找名为标记fixture的函数来发现匹配smtp_connection函数

  • smtp_connection() 被调用来创建一个实例

  • test_ehlo(<smtp_connection instance>) 被调用

共享fixture功能

如果在实施测试期间您意识到要使用多个测试文件中的fixture功能，则可以将其移动到conftest.py文件中。您不需要导入要在测试中使用的夹具，它会自动被pytest发现。

下面这个示例将fixture函数放入单独的conftest.py文件中，以便来自目录中多个测试模块的测试可以访问fixture函数

# content of conftest.py
import pytest
import smtplib

@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)

这个fixture的名字是smtp_connection，可以在任何测试文件（conftest.py所在目录中下的）将名称列为输入参数来访问：

# content of test_module.py

def test_ehlo(smtp_connection):
    response, msg = smtp_connection.ehlo()
    assert response == 250
    assert b"smtp.gmail.com" in msg
    assert 0  # for demo purposes

def test_noop(smtp_connection):
    response, msg = smtp_connection.noop()
    assert response == 250
    assert 0  # for demo purposes

fixture作用域

@pytest.fixture(scope=“module”)使用scope控制fixture的作用域，function，class，module，package，session。

teardown 代码

用xunit风格的的代码setup和teardown都是成对出现的，pytest除了兼容这种模式外，pytest还支持fixture特定的终结代码的执行。通过使用yield语句而不是return，yield语句之后的所有代码都用作teardown代码：

# content of conftest.py

import smtplib
import pytest


@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    smtp_connection = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)
    yield smtp_connection  # provide the fixture value
    print("teardown smtp")
    smtp_connection.close()

当模块中的最后一次测试已经完成，无论测试的情况如何的语句smtp_connection.close()将被执行

让我们执行：

$ pytest -s -q --tb=no
FFteardown smtp

2 failed in 0.12 seconds

请注意，如果我们使用scope='function’夹具设置fixture修饰的方法，则每次单独测试都会进行清理

我们也可以使用yield语法with的语句

# content of test_yield2.py

import smtplib
import pytest


@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    with smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) as smtp_connection:
        yield smtp_connection  # provide the fixture value

yield关键字是在python语法生成器使用,用来节省内存

参数化

fixture参数化

当fixture方法被多次调用，并且每次执行一组相同的测试，在这种情况下，可以对fixture方法进行参数化。

扩展前面的示例，我们可以通过标记fixture的方法创建两个 smtp_connection 实例。fixture函数通过request对象访问每个参数：

# content of conftest.py
import pytest
import smtplib

@pytest.fixture(scope="module",
                params=["smtp.gmail.com", "mail.python.org"])
def smtp_connection(request):
    smtp_connection = smtplib.SMTP(request.param, 587, timeout=5)
    yield smtp_connection
    print("finalizing %s" % smtp_connection)
    smtp_connection.close()

运行测试：

$ pytest -q test_module.py
FFFF                                                                 [100%]
================================= FAILURES =================================
________________________ test_ehlo[smtp.gmail.com] _________________________

smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef>

    def test_ehlo(smtp_connection):
        response, msg = smtp_connection.ehlo()
        assert response == 250
        assert b"smtp.gmail.com" in msg
>       assert 0  # for demo purposes
E       assert 0

test_module.py:6: AssertionError
________________________ test_noop[smtp.gmail.com] _________________________

smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef>

    def test_noop(smtp_connection):
        response, msg = smtp_connection.noop()
        assert response == 250
>       assert 0  # for demo purposes
E       assert 0

test_module.py:11: AssertionError
________________________ test_ehlo[mail.python.org] ________________________

smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef>

    def test_ehlo(smtp_connection):
        response, msg = smtp_connection.ehlo()
        assert response == 250
>       assert b"smtp.gmail.com" in msg
E       AssertionError: assert b'smtp.gmail.com' in b'mail.python.org\\nPIPELINING\\nSIZE 51200000\\nETRN\\nSTARTTLS\\nAUTH DIGEST-MD5 NTLM CRAM-MD5\\nENHANCEDSTATUSCODES\\n8BITMIME\\nDSN\\nSMTPUTF8\\nCHUNKING'

test_module.py:5: AssertionError
-------------------------- Captured stdout setup ---------------------------
finalizing <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef>
________________________ test_noop[mail.python.org] ________________________

smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef>

    def test_noop(smtp_connection):
        response, msg = smtp_connection.noop()
        assert response == 250
>       assert 0  # for demo purposes
E       assert 0

test_module.py:11: AssertionError
------------------------- Captured stdout teardown -------------------------
finalizing <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef>
4 failed in 0.12 seconds

我们看到两个测试函数分别针对不同的smtp_connection实例运行了两次

测试函数参数

内置的pytest.mark.parametrize装饰器支持测试函数的参数的参数化。以下是测试函数的典型示例，该函数实现检查某个输入是否导致预期输出：

# content of test_expectation.py
import pytest


@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
def test_eval(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

次使用它们运行三次：

$ pytest
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-4.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 3 items

test_expectation.py ..F                                              [100%]

================================= FAILURES =================================
____________________________ test_eval[6*9-42] _____________________________

test_input = '6*9', expected = 42

    @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
    def test_eval(test_input, expected):
>       assert eval(test_input) == expected
E       AssertionError: assert 54 == 42
E        +  where 54 = eval('6*9')

test_expectation.py:6: AssertionError
==================== 1 failed, 2 passed in 0.12 seconds ====================

调用fixture的方式

# content of conftest.py
import pytest
import smtplib

@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)

在方法中可以直接使用fixture标识的函数名调用：

# content of test_module.py

def test_ehlo(smtp_connection):
    response, msg = smtp_connection.ehlo()
    assert response == 250
    assert b"smtp.gmail.com" in msg
    assert 0  # for demo purposes

也可以用声明装饰器@pytest.mark.usefixtures调用

# content of test_module.py

@pytest.mark.usefixtures("smtp_connection")
def test_ehlo():
    response, msg = smtp_connection.ehlo()
    assert response == 250
    assert b"smtp.gmail.com" in msg
    assert 0  # for demo purposes

当装饰器@pytest.mark.usefixtures作用于类的时，如果这个@pytest.fixture的scope=function，那么类中的每个测试方法都会调用这个fixture。

@pytest.fixture(scope=“module”, autouse=True)，参数autouse, 默认设置为False。 当默认为False，就可以选择用上面两种方式来试用fixture。 当设置为True时，在一个session内的所有的test都会自动调用这个fixture。 所以用该功能时也要谨慎小心

pytest常用插件

pip install pytest-html #轻量级的测试报告
pytest '文件' --html=report.html
pip install pytest-sugar # 打印进度
pip install pytest-rerunfailures # 失败重试
pip install pytest-ordering # 执行顺序

测试报告的升级版-allure

pip install pytest-allure-adaptor

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（二）pytest测试框架

pytest测试框架介绍