接口自动化测试实战之pytest框架+allure讲解

2.1 什么是pytest？

pytest是一款单元测试框架，在编程过程中，单元主要指的是代码中最小的组成部分，例如函数或类，在面向对象中，最小的单元就是类下面的方法。

当我们编写好一段程序后，会对这些函数和方法进行检测，是否出现程序错误，这种对程序的函数和方法进行测试的过程，就叫做单元测试。

pytest的测试框架类似于unittest框架相似，但pytest的测试框架比unittest更加简洁、高效。

pytest与unittest类似，但pytest还是有很多的优势：

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pytest优势
1、pytest能够兼容unittest，如果之前用例是unittest编写的，可以使用pytest直接进行使用
2、pytest的断言直接使用assert断言，并非使用self.asert等语法语句以及其他各式各样的断言方式
3、pytest对于失败的测试用例会提供非常详细的错误信息
4、pytest可以自动发现并收集测试用例
5、pytest有非常灵活的fixture管理
6、pytest有mark标记机制，可以标记某些用例为冒烟测试用例
7、pytest提供了非常丰富的插件系统
8、pytest不需要写类，unittest是需要写类并继承的，这里pytest更加简洁
"""

安装pytest库后设置默认的运行器为pytest：

def test_add():
    assert True

框架意味着规则，pytest用例规则如下：

"""
pytest用例规则：
1、模块名称 test开头.py结尾，或者*_test.py
2、测试用例函数的名称 def test_XXX()
3、可以不定义测试类
"""

"""
pytest的运行方式：
1、pycharm当中的运行图标，pytest开头开头运行，如不是pytest可以在setting中查找pytest并设置成pytest运行器
2、pytest命令行：要进入项目的根目录运行pytest命令，pytest命令会自动收集运行指令时候，所有子目录下符合要求的测试用例，例如test_login.py，模块且以test开头，函数test开头，类也是如此
3、通过python包或者python模块运行

"""

pytest有三种运行方式：

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方式一：直接通过代码左侧的三角进行运行（pycharm）
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"""
方式二：通过命令行运行 -- pytest -- html=output.html
"""

"""
方式三：通过python运行
"""
from datetime import datetime

import pytest

date_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S")
# 测试报告的名称
report_name = date_str + "六六君的专属测试报告.html"

pytest.main([f"--html={report}"])

我们都做过冒烟测试，也知道冒烟测试用例，pytest支持用例筛选，你可以在想要的用例上进行标记，以此来表示这是一个冒烟测试用例：

import pytest

# 格式为：@pytest.mark.自定义标记名
@pytest.mark.smoke
def test_True()
	assert True

@pytest.mark.smoke
def test_False()
	assert False

我们可以给一个用例或多个用例附上单独的标记，但这样是无法运行的，我们需要先注册标记，新建一个pytest.ini的配置文件并进行配置：

[pytest]
markers = 
	smoke

注册完成后我们需要运行，在命令行输入pytest - m "smoke"，这样就可以运行刚刚标记过的测试用例了，值得一提的是，如果这个标记是在函数上，那么就代表着函数属于标记的筛选用例，如果标记在类上，那么整个类下的所有函数都属于筛选用例，如例子所示，即全部为冒烟测试用例

"""
用例筛选流程：
1、需要在pytest.ini中注册标记的名称
2、在测试用例函数或者测试用例类上面加上@pytest.mark.标记名
3、运行指定标签 pytest -m "标记名"
"""

注意：pytest参数化与unittest的参数化只能有一个，不能够共同使用

"""
pytest使用unittest进行数据驱动的实现
"""
import unittest
imoort pytest
from unittesetreport import ddt, list_data

@pytest.mark.smoke
@unittestreport.ddt
class TestAddwithUnittest(unittest.TestCase):
	
	@unittestreport.list_data(["hello", "world", "mengxiaotian"])
	def test_add_three(self, case_info):
		aseert "六六君" in "最棒的六六君"
	
	def test_add_four(self):
		assert "六六君" in "最棒的六六君"


"""
使用自己的pytest实现
"""
@pytest.mark.smoke
@pytest.mark.login
@pytest.mark.parametrize("case_info", ["hello", "world"])
def test_add(case_info):
	assert True

pytest夹具会与unittest有一些不同，详见代码：

def setup_function():
    """前置条件，每个测试用例之前"""
    print("hello, world!")

def teardown_function():
    """后置条件，每个测试用例之后"""

def test_hello():
    assert 520 == 1314

def test_world():
    assert "六" in "六六君"

import pytest

# 声明这是一个测试夹具
@pytest.fixture()
def connet_to_db():
    print("前置条件:正在连接数据库...")
    yield # 在yield前的都是前置
# 清理动作
    print("后置清理，断开数据库连接...")

@pytest.mark.usefixtures("connect_to_db")
def test_mengxiaotian_love():
    assert 1314 == 1314

万能百度搜索allure进入到GitHub下载。
找到Download的字眼，并在其中点击releases

查看报告使用：allure serve 目录

allure可以翻译成中文，具体这里不过多阐述如何查看报告数据，有兴趣的同学可以自行了解

如果以代码形式呈现会比较复杂，笔者直接使用备注进行说明，大家如果之前的项目是unittest的项目那么可以根据本次说明转换成pytest：

"""
unittest转pytest:
1、数据驱动的ddt换成pytest的标记形式
2、unittest的testcase继承需要移除
3、self.asserEqual 需要重新封装
4、setUpclass 改成 pytest setup_class (参考上面的代码)
"""