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允许在多个级别启用测试参数化: pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能(后面讲解) @pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和fixtures pytest_generate_tests 允许定义自定义参数化方案或扩展(拓展) 参数化场景 只有测试

在使用pytest做测试的过程中,经常会用到pytest.mark.parametrize来对批量生成测试用例,比如 @pytest.mark.parametrize( ['a', 'b', 'expect'], [ (1, 2, 3), (2, 2, 4), (3, 2, 5) ]) def test_float_div(self, a, b, expect): result = self.cal.add(a, b) assert expect == result 这段代码会将[(1, 2,

前言 使用 pytest.mark.parametrize 参数化的时候,加 ids 参数用例描述有中文时,在控制台输出会显示unicode编码,中文不能正常显示. 使用 pytest_collection_modifyitems 钩子函数,对输出的 item.name 和 item.nodeid 重新编码. 问题描述 参数化 ids 用例描述有中文 import pytest # test_ids.py import pytest # 作者:上海-悠悠 def login(username,

我们都知道参数化. 比如我要测试一个查询接口/test/get_goods_list,这个接口可以查询到商品的信息. 在请求中,我可以根据请参数goods_status的不同传值,可以查询到对应状态的商品数据,比如:1-未销售.2-销售中.3-已售罄. 那么在编写自动化测试case的时候,在断言里就要分别验证到这3种状态的商品数据. 通常,在执行case之前,会去数据库分别插入对应状态的商品数据,来满足测试需求. 而在pytest框架中,我喜欢用fixture()去实现测试数据的准备和清理工作.

用过unittest的朋友,肯定知道可以借助DDT实现参数化.用过JMeter的朋友,肯定知道JMeter自带了4种参数化方式(见参考资料).pytest同样支持参数化,而且很简单很实用. 语法 在<pytest封神之路第三步 精通fixture>和<pytest封神之路第四步 内置和自定义marker>两篇文章中,都提到了pytest参数化.那么本文就趁着热乎,赶紧聊一聊pytest的参数化是怎么玩的. @pytest.mark.parametrize @pytest.mark.

一.前言 上篇文章有提及pytest.mark.parametrize的使用,这次在此基础上结合fixture和request再做个延伸. 二.传单个参数 即一个参数一个值,示例代码如下: # 传单个参数 @pytest.fixture() def getuser(request): user = request.param print(f" 获取用户: {user}") return user data = ["lilei", "jojo",

上篇博文介绍过,pytest是目前比较成熟功能齐全的测试框架,使用率肯定也不断攀升.在实际 工作中,许多测试用例都是类似的重复,一个个写最后代码会显得很冗余.这里,我们来了解一下 @pytest.mark.parametrize装饰器,可以很好的解决上述问题. 源代码分析 def parametrize(self,argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None):     """ Add new invoca

接着上一篇的内容,这里主要讲下参数化,pytest很好的支持了测试函数中变量的参数化 一.pytest的参数化 1.通过命令行来实现参数化 文档中给了一个简单的例子, test_compute.py 的测试函数如下: # content of test_compute.py def test_compute(param1): assert param1 < 4 在conftest.py中添加两个函数,一个是添加参数,一个是根据参数生成测试 # content of conftest.py def

出处:https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/9390073.html 前言: 前面一篇讲到用例加setup和teardown可以实现在测试用例之前或之后加入一些操作,但这种是整个脚本全局生效的,如果我想实现以下场景: 用例1需要先登录,用例2不需要先登录,用例3需要先登录.很显然上篇学到的就不合适了,这就是本篇学习的目的,自定义测试用例的预置条件. 一.看个实例 通过以上实例,来了解到fixture特点: fixture(scope = "function&q

本人之前写了一套基于unnitest框架的UI自动化框架,但是发现了pytest框架之后觉得unnitest太low,现在重头开始学pytest框架,一边学习一边记录,和大家分享,话不多说,那就先从pytest框架的精髓fixture说起吧! 简介: fixture区别于unnitest的传统单元测试(setup/teardown)有显著改进: 1.有独立的命名,并通过声明它们从测试函数.模块.类或整个项目中的使用来激活. 2.按模块化的方式实现,每个fixture都可以互相调用. 3.fixt

前言: 前面一篇pytest2 讲到用例加setup和teardown可以实现在测试用例之前或之后加入一些操作,但这种是整个脚本全局生效的,如果我想实现以下场景: 用例1需要先登录,用例2不需要登录,用例3需要先登录.很显然这就无法用setup和teardown来实现了.这就是本篇学习的目的,自定义测试用例的预置条件 fixture优势: 1.firture相对于setup和teardown来说应该有以下几点优势 命名方式灵活,不局限于setup和teardown这几个命名 conftest.p

https://docs.pytest.org/en/latest/getting-started.html#create-your-first-test http://www.testclass.net/pytest [一]assert & raise 共三个相关文件 test_assert_one.py test_assert_two.py users.dev.json test_assert_one.py ''' [basic] can't has chinese and chinese'

用例加 setup 和 teardown 可以实现在测试用例之前或之后加入一些操作,但返种是整个脚本全局生效的,如果我想实现以下场景:用例 1 需要先登录,用例 2 不需要登录,用例 3 需要先登录.很显然这就无法用 setup 和 teardown 来实现了. fixture 优势firture 相对于 setup 和 teardown 来说应该有以下几点优势 命名方式灵活,不局限于 setup 和 teardown 返几个命名 conftest.py 配置里可以实现数据共享,丌需要 impo

1.安装python3brew update brew install pyenv 然后在 .bash_profile 文件中添加 eval “$(pyenv init -)” pyenv install 3.5.3 -vpyenv rehash 安装完成后,更新数据库pyenv versions  查看目前系统已安装的 Python 版本pyenv global 3.5.3  切换 Python 版本python -V,查看 Python 版本2.安装pytest及其他所需安装包: pip i

pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要特点有以下几点:1.简单灵活,容易上手:2.支持参数化:3.能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动化测试.接口自动化测试(pytest+requests);4.pytest具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展,比较好用的如pytest-selenium(集成selenium).pytest-html(完美html测试报告生成).pytest-rerunfailures(失败case

感觉在单元测试当中可能有用, 但在django这种框架中,用途另一说. import pytest import tasks from tasks import Task def test_add_1(): task = Task('breathe', 'Brian', True) task_id = tasks.add(task) t_from_db = tasks.get(task_id) assert equivalent(t_from_db, task) @pytest.mark.par

这些测试的过滤,或是对返回值的二重判断, 可以让测试过程更精准,测试结果更可控, 并可以更高层的应用测试脚本来保持批量化执行. import pytest import tasks from tasks import Task @pytest.fixture(autouse=True) def initialized_tasks_db(tmpdir): tasks.start_tasks_db(str(tmpdir), 'tiny') yield tasks.stop_tasks_db() @p

fixture作用范围 fixture里面有个scope参数可以控制fixture的作用范围:session > module > class > function fixture(scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None): """使用装饰器标记fixture的功能 ** 作者:上海-悠悠 QQ交流群:588402570** 可以使用此装饰器(带或

前言 前面一篇讲到用例加setup和teardown可以实现在测试用例之前或之后加入一些操作,但这种是整个脚本全局生效的,如果我想实现以下场景: 用例1需要先登录,用例2不需要登录,用例3需要先登录.很显然这就无法用setup和teardown来实现了.这就是本篇学习的目的,自定义测试用例的预置条件 fixture优势 1.firture相对于setup和teardown来说应该有以下几点优势 命名方式灵活,不局限于setup和teardown这几个命名 conftest.py 配置里可以实现数

可以把多个test放在一个class里, class TestClass(object): def test_one(self): x = "this" assert 'h' in x def test_two(self): x = "hello" assert hasattr(x, 'check') 为什么会找到呢,因为,在pytest的文档里,说明查找的规范思路: pytest implements the following standard test dis