考虑场景:

  1. 我们的自动化用例需要支持在不同测试环境运行,有时候在dev环境运行,有时候在test环境运行;
  2. 有时候需要根据某个参数不同的参数值,执行不同的业务逻辑;

上面的场景我们都可以通过“在命令行中输入参数,然后用例中接收这个参数,通过判断这个参数的值来做不同的逻辑”来实现。那么我们的需求就变为pytest中如何自定义一个命令行参数呢?这时候我们就需要用到pytest的钩子函数:pytest_addoption

在conftest.py文件中定义命令名

新建一个conftest.py文件

然后在conftest.py文件中通过pytest_addoption方法来添加命令行参数,通过定义的fixture来获得参数的值。

import pytest

# pytest_addoption(parser) 定义自己的命令行参数的固定写法
def pytest_addoption(parser):
# 定义 --env_opt 参数名
parser.addoption("--env_opt") # 定义 --run_level 参数名
# 参数说明:
# default:当命令行不调用参数时的默认值
# help:在帮助中显示的说明
parser.addoption("--run_level", default=1, help="执行用例的级别", action="store") # 获取--env_opt参数值
@pytest.fixture(scope="session")
def env_opt(request):
return request.config.getoption("--env_opt") # 获取--run_level参数值
@pytest.fixture(scope="session")
def run_level(request):
return request.config.getoption("run_level") @pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def start_appium_desired(env_opt, run_level):
print(f"\n{env_opt}")
print(f"\n{run_level}")

上面conftest.py中新增了两个命令行参数:--env_opt 和 --run_level,然后定义了两个fixture,在测试用例中想要获得参数 --env_opt 和 --run_level 的值,就可以调用 env_opt 或 run_level 函数获取对应的值。

在用例中获取定义命令的值

class TestDemo:

    def test_001(self, env_opt):
print(f"\nenv_opt参数值:{env_opt}") def test_002(self, run_level):
print(f"\nrun_level参数值:{run_level}")

调用定义的命令

import pytest
import os if __name__ == '__main__':
env = {
"host": "127.0.0.1",
"port": "6789"
} pytest.main(["-vs", "--alluredir=./temp", f"--env_opt={env}"])
os.system("allure generate ./temp -o ./report/ --clean")

执行结果

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