【pytest官方文档】解读- 开发可pip安装的第三方插件
在上一篇的 hooks 函数分享中,开发了一个本地插件示例,其实已经算是在编写插件了。今天继续跟着官方文档学习更多知识点。
一个插件包含一个或多个钩子函数,pytest 正是通过调用各种钩子组成的插件,实现了配置、搜集、运行和报告的所有方面的功能。
通常 pytes t中的插件有如下 3 类:
内置插件
: 从 pytest 内部的_pytest
目录加载外部插件
: 通过setuptools
入口发现的模块conftest.py
: 在测试目录中自动发现的模块
第一个内置插件的路径在/Lib/site-packages/_pytest
这里,有兴趣的可以看下。
第三个conftest.py
我们也很熟悉了,像之前写fixture
函数以及本地hooks函数插件,都是在conftest.py
中。
第二个外部插件中提到的setuptools
是什么呢?
其实这是 pytest 的一个特性库,通过这个setuptools
,我们的插件代码可以通过pip安装并上传到PyPI。
本章就来开发一个可以 pip 安装的第三方插件
一、cookiecutter-pytest-plugin
但是在开发之前,先来了解下cookiecutter-pytest-plugin
这个项目。这是官方文档中强烈推荐的,可以帮助我们快速生成一个规范标准的插件项目。
项目地址:https://github.com/pytest-dev/cookiecutter-pytest-plugin
跟着项目介绍的文档一步步来就行。
先安装该项目:
$ pip install cookiecutter
然后可以使用这个工具开始创建我们自己的插件项目了。
$ cookiecutter https://github.com/pytest-dev/cookiecutter-pytest-plugin
一步步跟着出现的指令提示,输入对应的项目信息即可。
最后的输入的一个测试插件项目是这样的。
二、开发第三方插件
重新写一个插件,可以通过命令行,来输出搜集到的测试用例的相关信息并保存到csv
文件中去。
可以直接在上面生成好的插件项目模板里写我们自己的代码。
红色文件
,就是我们插件代码的主体部分绿色部分
,是我们自测插件代码的地方
最后还有个重要文件setup.py
,因为插件模板项目自动生成了,里面就是插件项目的相关信息,以及依赖。
1. 插件主体代码
import pytest
import csv
import re
pytest_plugins = 'pytester'
def pytest_addoption(parser):
group = parser.getgroup("testplan")
group.addoption("--testplan",
action="store",
default=None,
help="生成包含测试元数据的CSV并退出,而不运行测试"
)
def pytest_collection_modifyitems(session, config, items):
path = config.getoption('testplan')
if path:
with open(path, mode='w') as fd:
writer = csv.writer(fd, delimiter=',', quotechar='"',
quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
writer.writerow(["title", "description", "markers"])
for item in items:
title = item.nodeid
description = re.sub('\n\s+', '\n', item.obj.__doc__.strip())
markers = ','.join([m.name for m in item.iter_markers()])
writer.writerow([title, description, markers])
pytest.exit(f"测试计划已生成: {path}")
pytest_addoption
: 添加命令行参数pytest_collection_modifyitems
: 重写搜集用例的这个钩子函数
主要就是把搜集到的case的标题,描述和markers
这3样写到 csv 文件中。
2. 测试插件代码
插件主体代码写好了,我们需要自测一下。
按之前的话,可以直接把插件代码写到本地conftest
文件里作为本地代码直接调用测试即可。
不过 Pytest 附带一个名为pytester
的插件,它可以帮助我们为插件代码编写测试。这个插件在默认情况下是禁用的,所以在使用之前要先开启。
在 test 目录下的 conftest
文件中声明即可。
接下来上插件测试代码,然后讲解一下相关用法:
import pytest
def test_pingguo(pytester):
"""Make sure that our plugin works."""
pytester.makeini(
"""
[pytest]
markers =
nightly
performance
integration
high
medium
low
"""
)
pytester.makepyfile(
"""
import pytest
@pytest.mark.performance
def test_one():
\"""test_one\"""
assert False
@pytest.mark.high
def test_two():
\"""test_two\"""
assert True
def test_three():
\"""test_three\"""
assert True
class TestPingGuo():
@pytest.mark.high
@pytest.mark.performance
def test_a(self):
\"""
TestPingGuo.test_a,测试
\"""
assert False
def test_b(self):
\"""
TestPingGuo.test_b
测试
\"""
assert True
"""
)
# run all tests with pytest
result = pytester.runpytest("--testplan=testplan.csv")
这里最重要的就是pytester
提供的方法,比如上面用到的:
pytester.makeini
:因为我的测试case上加了不同的 marker,这些是需要注册在 ini 文件里的pytester.makepyfile
: 这里就是写的测试用例代码了
其实就是在对应的方法里,写上我们的原生代码,只是需要被""" """
包起来,当做字符串,然后 pytest 会自行解析我们的代码,在临时目录里创建对应的文件然后运行。
不仅如此,还可以创建其他的文件,比如conftest
。这是源码,有兴趣的可以进去一探究竟。
pytester.runpytest("--testplan=testplan.csv")
这里可以添加要执行的命令行参数。
运行测试
直接运行测试代码,看下结果。
注意我这里的文件也是被生成在了临时目录里,打开控制台输出的路径就可以找到。
打开 csv 文件验证一下结果,输出正确。
3. 打包
回到项目根目录,命令行输入:
python setup.py sdist build
完成后会生成dist
目录,下面就有对应的包。
4. 上传 pypi
没有账号的要先注册登录一下,记得要去对应填写的邮箱里点击激活认证才可以。
接着安装twine
,我能使用这个工具来上传。
pip install twine
安装完成后就可以执行了上传:
twine upload dist/*
提示需要输入注册的账号和密码,最后完成上传。
上传完成后就可以在pypi中打开自己的插件主页了,现在其他小伙伴也可以安装插件了。
【pytest官方文档】解读- 开发可pip安装的第三方插件的更多相关文章
- 【pytest官方文档】解读fixtures - 1.什么是fixtures
在深入了解fixture之前,让我们先看看什么是测试. 一.测试的构成 其实说白了,测试就是在特定的环境.特定的场景下.执行特定的行为,然后确认结果与期望的是否一致. 就拿最常见的登录来说,完成一次正 ...
- 【pytest官方文档】解读fixtures - 2. fixtures的调用方式
既然fixtures是给执行测试做准备工作的,那么pytest如何知道哪些测试函数 或者 fixtures要用到哪一个fixtures呢? 说白了,就是fixtures的调用. 一.测试函数声明传参请 ...
- 【pytest官方文档】解读fixtures - 3. fixtures调用别的fixtures、以及fixture的复用性
pytest最大的优点之一就是它非常灵活. 它可以将复杂的测试需求简化为更简单和有组织的函数,然后这些函数可以根据自身的需求去依赖别的函数. fixtures可以调用别的fixtures正是灵活性的体 ...
- Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读
目录 Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 准备工作(下载) 显卡驱动重装 CUDA安装 系统要求 处理之前安装的cuda文件 下载的deb安装过程 下载的runfile的安装过程 安装完 ...
- 【pytest官方文档】解读- 插件开发之hooks 函数(钩子)
上一节讲到如何安装和使用第三方插件,用法很简单.接下来解读下如何自己开发pytest插件. 但是,由于一个插件包含一个或多个钩子函数开发而来,所以在具体开发插件之前还需要先学习hooks函数. 一.什 ...
- 【pytest官方文档】解读fixtures - 8. yield和addfinalizer的区别(填坑)
在上一章中,文末留下了一个坑待填补,疑问是这样的: 目前从官方文档中看到的是 We have to be careful though, because pytest will run that fi ...
- 【pytest官方文档】解读fixtures - 7. Teardown处理,yield和addfinalizer
当我们运行测试函数时,我们希望确保测试函数在运行结束后,可以自己清理掉对环境的影响. 这样的话,它们就不会干扰任何其他的测试函数,更不会日积月累的留下越来越多的测试数据. 用过unittest的朋友相 ...
- 【pytest官方文档】解读fixtures - 10. fixture有效性、跨文件共享fixtures
一.fixture有效性 fixture有效性,说白了就是fixture函数只有在它定义的使用范围内,才可以被请求到.比如,在类里面定义了一个fixture, 那么就只能是这个类中的测试函数才可以请求 ...
- FluentValidation:C#后端输入验证框架的官方文档解读
参照 FluentValidation 的官方文档写的例子,方便日后查看和使用. 原文:https://github.com/JeremySkinner/FluentValidation/wiki H ...
随机推荐
- MyBatis-Plus(二、常用注解)
1.@TableName @TableName 用法:映射数据库的表名,如果数据库表名与实体类名不一致,用@TableName来映射. package com.example.mybatisplus. ...
- 图解OSI七层模型
七层模型,亦称OSI(Open System Interconnection)参考模型,是参考模型是国际标准化组织(ISO)制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标准体系.它是一个七层的.抽象的模型体 ...
- Java多线程开发系列之五:Springboot 中异步请求方法的使用
Springboot 中异步线程的使用在过往的后台开发中,我们往往使用java自带的线程或线程池,来进行异步的调用.这对于效果来说没什么,甚至可以让开发人员对底层的状况更清晰,但是对于代码的易读性和可 ...
- Druid学习之查询语法
写在前面 最近一段时间都在做druid实时数据查询的工作,本文简单将官网上的英文文档加上自己的理解翻译成中文,同时将自己遇到的问题及解决方法list下,防止遗忘. 本文的demo示例均来源于官网. D ...
- Excel 统计函数(五):MINIFS 和 MAXIFS
MINIFS [语法]MINIFS(min_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...) [参数] min ...
- [HDU3976]Electric resistance(电阻)(信竞&物竞)(高斯消元)
题面 Problem Description Now give you a circuit who has n nodes (marked from 1 to n) , please tell abc ...
- vivo 基于 JaCoCo 的测试覆盖率设计与实践
作者:vivo 互联网服务器团队- Xu Shen 本文主要介绍vivo内部研发平台使用JaCoCo实现测试覆盖率的实践,包括JaCoCo原理介绍以及在实践过程中遇到的新增代码覆盖率统计问题和频繁发布 ...
- 强大多云混合多K8S集群管理平台Rancher入门实战
@ 目录 概述 定义 为何使用 其他产品 安装 简述 规划 基础环境 Docker安装 Rancher安装 创建用户 创建集群 添加Node节点 配置kubectl 创建项目和名称空间 发布应用 偏好 ...
- RTSP播放器开发填坑之道
好多开发者提到,在目前开源播放器如此泛滥的情况下,为什么还需要做自研框架的RTSP播放器,自研和开源播放器,到底好在哪些方面?以下大概聊聊我们的一点经验,感兴趣的,可以关注 github: 1. 低延 ...
- spark 解决 java.util.Date is not a valid external type for schema of Date
出错伪代码如下: //出错的点在这里 import java.util.Date ... val t_rdd = t_frame.rdd.map(row => { val photo_url = ...