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.fixture的范围从简单的单元测试到复杂的功能测试,可以对fixture配置参数,或者跨函数function,类class,模块module或整个测试session范围. fixture可以当做参数传入 定义fixture跟定义普通函数差不多,唯一区

目录 1.Fixture装饰器的用途 2.Fixture参数说明 3.Fixture装饰器简单应用 4.yield执行后置函数 1.Fixture装饰器的用途 做测试前后的初始化设置,如测试数据准备,链接数据库,打开浏览器等这些操作都可以使用Fixture来实现. 测试用例的前置条件可以使用Fixture实现,比直接使用Pytest框架的setup()和teardown()函数更加灵活. Fixture是Pytest用于将测试前后进行预备,清理工作的代码分离出核心测试逻辑的一种机制! Fixtu

目录 5.addfinalizer关键字 6.带返回值的Fixture 7.Fixture实现参数化 (1)params参数的使用 (2)进阶使用 8.@pytest.mark.usefixtures()的使用 5.addfinalizer关键字 yield是当用例执行完之后,会执行yield后面的代码,但用例不能有return返回值. addfinalizer实现功能跟yield一样,但是用例可以return参数,传给后面用例. 示例1: import pytest @pytest.fixtu

目录 9.ids参数说明 10.name参数说明 11.scope参数说明 (1)scope="function" (2)scope="class" (3)scope="module" (4)scope="session" 12.autouse参数说明 9.ids参数说明 ids参数就是给每一个变量起一个别名. 示例: import pytest data = [("孙悟空", 666), ("猪

一.pytest中可以使用@pytest.fixture 装饰器来装饰一个方法,被装饰方法的方法名可以作为一个参数传入到测试方法中.可以使用这种方式来完成测试之前的初始化,也可以返回数据给测试函数. 将fixture作为函数参数 通常使用setup和teardown来进行资源的初始化,如果有这样一个场景,测试用例1需要依赖登入功能,测试用例2不需要依赖登入功能,测试用例3需要登入功能,这种场景setup,teardown无法实现,也可以使用pytest fixture功能,在这个方法前面加个@p

前言 fixture是在测试函数运行前后,由pytest执行的外壳函数.fixture中的代码可以定制,满足多变的测试需求,包括定义传入测试中的数据集.配置测试前系统的初始状态.为批量测试提供数据源等等.fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown,但是比它们要强大.灵活很多,它的优势是可以跨文件共享. 一.Pytest fixture 1.pytest fixture几个关键特性 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

conftest.py import pytest @pytest.fixture(scope="class") def class_auto(): print("") print("class-begin") yield print("class-end") test_autouse.py import pytest @pytest.mark.usefixtures("class_auto") class

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

目录 Fixture方法及测试用例的参数化 @pytest.mark.parametrize:参数化测试函数 基本的pytest_generate_tests例子 更多示例 返回: Pytest权威教程 Fixture方法及测试用例的参数化 Pytest在多个级别启用测试参数化: pytest.fixture()允许一个[参数化Fixture方法. @pytest.mark.parametrize允许在测试函数或类中定义多组参数和Fixture. pytest_generate_tests允许用

前言 一般流程性的测试用例,写成自动化用例时,步骤较多写起来会比较长.在测试用例里面添加详细的步骤有助于更好的阅读,也方便报错后快速的定位到问题. 举个常见的测试场景用例:从登陆开始,到浏览商品添加购物车,最后下单支付 用例步骤:1.登陆, 2.浏览商品 3.添加购物车 4.生成订单 5.支付成功 用例设计 先把上面的每个环节,写个函数放到common_fucntion.py # common_fucntion.py import allure import pytest ''' 流程性的用例,

前言 使用命令行执行pytest用例的时候,会在 terminal 终端打印整个用例的测试结果: .代表通过的用例 F代表失败的用例 E代表异常的用例 如果我们不喜欢这种报告结果,可以通过 pytest_report_teststatus 钩子函数改变测试报告的内容,接下来试试吧.改成√,把F改成x,这样更直观. pytest_report_teststatus pytest_report_teststatus(report, config): 返回各个测试阶段的result, 可以用when属

xUnit style 结构的 fixture用于初始化测试函数, pytest fixture是对传统的 xUnit 架构的setup/teardown功能的改进.pytest fixture为测试准备一个良好的测试环境,测试函数使用的每个 fixture通常有一个参数(以 fixture 命名),测试函数通过参数访问它们.本文将介绍pytest fixture的一些基本用法. @pytest.fixture import pytest @pytest.fixture() def login(

普通函数嗲用def one(): a="aaaaaaaaaaa" return a def test_one(): s=one() print (s) test_one() pytest函数之间调用 @pytest.fixture def one(): a="aaaaaaaaaaa" return a def test_one(one): s=one print (s)

@pytest.fixture有一个params参数,接受一个列表,列表中每个数据都可以作为用例的输入.也就说有多少数据,就会形成多少用例.如下面例子,就形成3条用例 test_parametrizing.py import pytest seq=["case1","case2","case3"] @pytest.fixture(scope="module",params=seq) def params(request): r

上图是试验的目录结构 conftest.py:存放pytest fixture的文件 import uuid import pytest @pytest.fixture(scope="module") def test_module(): return "module"+str(uuid.uuid4()) @pytest.fixture(scope="class") def test_class(): return "class&quo

前言 pytest提供的很多钩子(Hooks)方法方便我们对测试用例框架进行二次开发,可以根据自己的需求进行改造. 先学习下pytest_runtest_makereport这个钩子方法,可以更清晰的了解用例的执行过程,并获取到每个用例的执行结果. pytest_runtest_makereport 先看下相关的源码,在_pytest/runner.py下,可以导入之后,点进去查看 from _pytest import runner # 对应源码 def pytest_runtest_make

python装饰器函数 1.装饰器函数引导 功能:计算函数执行时长 import time """ 方式一: 函数首位添加时间,差值就是函数执行时间 缺点:每个函数都要加上,工作量大 """ def f1(): start_time = time.time() print("f1 excute") end_time = time.time() print(end_time-start_time) f1() import tim

函数的有用信息 代码1: def login(username, password): """ 此函数需要用户名,密码两个参数,完成的是登录的功能. :return: True 登录成功. False登录失败. """ print(login.__name__) print(login.__doc__) print('登录成功...') return True print(login.__name__) print(login.__doc__)

这个是一个难点,以后面试会经常出现的,要搞懂! 装饰器升级版,进阶内容1: def outer(flag): def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): if flag: print('执行%s之前我加了一个功能'%func.__name__) ret = func(*args,**kwargs) #qqxing return ret return inner return wrapper @outer(True) #qqxing = wrappe

从小例子进入装饰器 统计一个函数执行耗时 原始版本 import time # time模块有提供时间相关函数 def do_something(): print("do_something") time.sleep(0.5) # 让程序停止0.5秒模拟其它操作耗时 start = time.time() do_something() print(time.time() - start) #result: # do_something # 0.5000283718109131 问题:上

本章内容 引入 装饰器的形成过程 开放封闭原则 谈装饰器主要功能和装饰器固定结构 带参数的装饰器 多个装饰器装饰一个函数 引入 作为一个会写函数的python开发,我们从今天开始要去公司上班了.写了一个函数,就交给其他开发用了. def func1(): print('in func1') 季度末,公司的领导要给大家发绩效奖金了,就提议对这段日子所有人开发的成果进行审核,审核的标准是什么呢?就是统计每个函数的执行时间. 这个时候你要怎么做呀? 你一想,这好办,把函数一改: import time