如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦!

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html

背景

  • 使用 pytest-xdist 分布式插件可以加快运行,充分利用机器多核 CPU 的优势
  • 将常用功能放到 fixture,可以提高复用性和维护性
  • 做接口自动化测试的时候,通常我们会将登录接口放到 fixture 里面,并且 scope 会设置为 session,让他全局只运行一次
  • 但是当使用 pytest-xdist 的时候,scope=session 的 fixture 无法保证只运行一次,官方也通报了这一问题

官方描述

  • pytest-xdist 的设计使每个工作进程将执行自己的测试集合并执行所有测试子集,这意味着在不同的测试过程中,要求高级范围的 fixture(如:session)将会被多次执行,这超出了预期,在某些情况下可能是不希望的
  • 尽管 pytest-xdist 没有内置支持来确保  scope=session 的fixture 仅执行一次,但是可以通过使用锁定文件进行进程间通信来实现

前置知识

pytest-xdist 分布式插件使用详细教程可看

https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12694861.html

分布式插件原理可看

https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12703290.html

fixture 的使用详细教程

https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12642602.html

官方文档

https://pypi.org/project/pytest-xdist/

官方解决办法(直接套用就行)

import json

import pytest
from filelock import FileLock @pytest.fixture(scope="session")
def session_data(tmp_path_factory, worker_id):
if worker_id == "master":
# not executing in with multiple workers, just produce the data and let
# pytest's fixture caching do its job
return produce_expensive_data() # get the temp directory shared by all workers
root_tmp_dir = tmp_path_factory.getbasetemp().parent fn = root_tmp_dir / "data.json"
with FileLock(str(fn) + ".lock"):
if fn.is_file():
data = json.loads(fn.read_text())
else:
data = produce_expensive_data()
fn.write_text(json.dumps(data))
return data
  • 若某个 scope = session 的 fixture 需要确保只运行一次的话,可以用上面的方法,直接套用,然后改需要改的部分即可(这个后面详细讲解)
  • 官方原话:这项技术可能并非在每种情况下都适用,但对于许多情况下,它应该是一个起点,在这种情况下,对于 scope = session 的fixture 只执行一次很重要

后续栗子的代码

项目结构

xdist+fixture(文件夹)
│ tmp(存放 allure 数据文件夹)
│ conftest.py
│ test_1.py
│ test_2.py
│ test_3.py
│ __init__.py │

test_1.py 代码

import os

def test_1(test):
print("os 环境变量",os.environ['token'])
print("test1 测试用例", test)

test_2.py 代码

import os

def test_2(test):
print("os 环境变量",os.environ['token'])
print("test2 测试用例", test)

test_3.py 代码

import os

def test_3(test):
print("os 环境变量",os.environ['token'])
print("test3 测试用例", test)

未解决情况下的栗子

conftest.py 代码

import os
import pytest
from random import random @pytest.fixture(scope="session")
def test():
token = str(random())
print("fixture:请求登录接口,获取token", token)
os.environ['token'] = token
return token

运行命令

pytest -n 3 --alluredir=tmp

运行结果

scope=session 的 fixture 很明显执行了三次,三个进程下的三个测试用例得到的数据不一样,明显不会是我们想要的结果

使用官方解决方法的栗子

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- """
__title__ =
__Time__ = 2021/4/27 11:28
__Author__ = 小菠萝测试笔记
__Blog__ = https://www.cnblogs.com/poloyy/
"""
import json
import os
import pytest
from random import random
from filelock import FileLock @pytest.fixture(scope="session")
def test2(tmp_path_factory, worker_id):
token = str(random())
print("fixture:请求登录接口,获取token", token)
os.environ['token'] = token
return token @pytest.fixture(scope="session")
def test(tmp_path_factory, worker_id):
# 如果是单机运行 则运行这里的代码块【不可删除、修改】
if worker_id == "master":
"""
【自定义代码块】
这里就写你要本身应该要做的操作,比如:登录请求、新增数据、清空数据库历史数据等等
"""
token = str(random())
print("fixture:请求登录接口,获取token", token)
os.environ['token'] = token # 如果测试用例有需要,可以返回对应的数据,比如 token
return token # 获取所有子节点共享的临时目录,无需修改【不可删除、修改】
root_tmp_dir = tmp_path_factory.getbasetemp().parent
# 【不可删除、修改】
fn = root_tmp_dir / "data.json"
# 【不可删除、修改】
with FileLock(str(fn) + ".lock"):
# 【不可删除、修改】
if fn.is_file():
# 读取数据,像登录操作的话就是 token 【不可删除、修改】
token = json.loads(fn.read_text())
os.environ['token'] = token
else:
"""
【自定义代码块】
跟上面 if 下面的代码块一样就行
"""
token = str(random())
print("fixture:请求登录接口,获取token", token)
os.environ['token'] = token
# 【不可删除、修改】
fn.write_text(json.dumps(token))
return token

运行命令

pytest -n 3 --alluredir=tmp

运行结果

可以看到 fixture 只执行了一次,不同进程下的测试用例共享一个数据 token

重点

  • 读取缓存文件并不是每个测试用例都会读,它是按照进程来读取的
  • 比如 -n 3 指定三个进程运行,那么有一个进程会执行一次 fixture(随机),另外两个进程会各读一次缓存
  • 假设每个进程有很多个用例,那也只是读一次缓存文件,而不会读多次缓存文件
  • 所以最好要将从缓存文件读出来的数据保存在特定的地方,比如上面代码的 os.environ 可以将数据保存在环境变量中

两个进程跑三个测试用例文件

还是上面栗子的代码

运行命令

pytest -n 2 --alluredir=tmp

运行结果

可以看到 test_3 的测试用例就没有读缓存文件了,每个进程只会读一次缓存文件,记住哦!

Pytest系列(30)- 使用 pytest-xdist 分布式插件,如何保证 scope=session 的 fixture 在多进程运行情况下仍然能只运行一次的更多相关文章

  1. Pytest系列(17)- pytest-xdist分布式测试的原理和流程

    pytest-xdist分布式测试的原理 前言 xdist的分布式类似于一主多从的结构,master机负责下发命令,控制slave机:slave机根据master机的命令执行特定测试任务 在xdist ...

  2. Pytest系列(15)- 多重校验插件之pytest-assume的详细使用

    如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 pytest中可以用pyth ...

  3. Pytest系列(16)- 分布式测试插件之pytest-xdist的详细使用

    如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 平常我们功能测试用例非常多时 ...

  4. Pytest系列(13)- 重复执行用例插件之pytest-repeat的详细使用

    如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 平常在做功能测试的时候,经常 ...

  5. Pytest系列(18)- 超美测试报告插件之allure-pytest的基础使用

    如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 官方介绍 Allure Frame ...

  6. Pytest系列(1) - 快速入门和基础讲解

    如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 目前有两种纯测试的测试框架, ...

  7. Pytest系列(14)- 配置文件pytest.ini的详细使用

    如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 pytest配置文件可以改变 ...

  8. Pytest系列(十三)- 重复执行之pytest-repeat的使用

    写在前面 这个插件,可以帮助我们很好的解决自动化测试过程中的一些偶线性bug难以复现的问题,但前提是,当前自动化脚本是独立的,不依赖任何其他脚本.个人觉得还是失败重运行的一种体现,就和TestNG是一 ...

  9. Pytest(15)pytest分布式执行用例

    前言 平常我们功能测试用例非常多时,比如有1千条用例,假设每个用例执行需要1分钟,如果单个测试人员执行需要1000分钟才能跑完 当项目非常紧急时,会需要协调多个测试资源来把任务分成两部分,于是执行时间 ...

随机推荐

  1. Java流程控制:顺序结构

    一.流程控制 Java中的流程控制语句可以这样分类:顺序结构.选择结构.循环结构.这三种结构就足够解决所有的问题了! 二.顺序结构 描述: Java流程控制的基本结构就是顺序结构,除非特别指明,否则J ...

  2. Centos7安装Docker&镜像加速

    目录 Docker Docker安装 方式一 方式二 docker 镜像加速 Docker Docker安装 Docker安装 方式一 step1: 删除老版本(Uninstall old versi ...

  3. jquery动态赋值id与动态取id方法

    $("#" + packageNameId + "").text(packageName); $("#" + packageNumId + ...

  4. 公钥基础设施PKI利用SRAM物理不可克隆函数PUF实现芯片标识唯一性

    下面给出PKI利用SRAM PUF实现芯片标识唯一性的方法思路: PKI利用SRAM PUF实现芯片标识唯一性的方式 (1)使用PUF原因 物理上不可克隆函数利用硅制造的自然变化来产生每个芯片统计上唯 ...

  5. 链表算法题之中等级别,debug调试更简单

    文章简述 大家好,本篇是个人的第 5 篇文章 从本篇文章开始,分享关于链表的题目为中等难度,本次共有 3 道题目. 一,两数相加 1.1 题目分析 题中写到数字是按照逆序的方式存储,从进位的角度看,两 ...

  6. 网络好不好,ping一下就知道

    摘要:在测试和部署网络通信应用时,我们经常会遇到网络不通的问题,一般都会想到ping一下.本文将带您了解ping命令的作用和原理~ 在测试和部署网络通信应用时,我们经常会遇到网络不通的问题.一般都会想 ...

  7. C++ 中的虚函数表及虚函数执行原理

    为了实现虚函数,C++ 使用了虚函数表来达到延迟绑定的目的.虚函数表在动态/延迟绑定行为中用于查询调用的函数. 尽管要描述清楚虚函数表的机制会多费点口舌,但其实其本身还是比较简单的. 首先,每个包含虚 ...

  8. Shell脚本控制docker容器启动顺序

    1.遇到的问题 在分布式项目部署的过程中,经常要求服务器重启之后,应用(包括数据库)能够自动恢复使用.虽然使用docker update --restart=always containerid能够让 ...

  9. 英语单词小程序插件 - EdictPlugin-LTS

    1.插件引入 全局app.json配置 "plugins": { "edict-plugin": { "version": "1. ...

  10. NewSQL分布式数据库,例如TIDB用K/V的底层逻辑

    内容参考 对分布式对定义参考这篇文章: 微服务都想用,先把分布式和微服务之间的关系说清楚 对分布式架构中心或无中心对比参考这篇文章: 分布式存储单主.多主和无中心架构的特征与趋势 对HDFS对内部机制 ...