先利其器
虚拟环境与pytest配置
首先你需要准备好pycharm，并且安装好python环境。（mac基本都自带python，3.7.8及其以后的版本都可用）。然后按照以下步骤，配置好虚拟环境。
本文档是教程，不会涉及到具体的业务逻辑与代码。但是可能部分知识建议你配合本地调试来理解。因此建议建立一个学习项目，比如我的学习项目叫MyXXX（比如MyPython）。在开始下面的内容前，您只需要建好一个文件夹，然后用pycharm打开它就好了。
本文不涉及python3的语法（除非是一些高级特性对使用pytest有帮助的），不过python语法很简单，照着写也能写，如果想系统学习，我推荐这个教程：www.liaoxuefeng.com/wiki/101695…
此时，这个虚拟环境就创建好了，我们可以看到根目录下多了一个橙红色的venv文件夹。
golang会把所有的包都下载到同一个目录，然后使用包名+版本唯一指定一个包，并在编译时读取go.mod，获取对应的包+版本。而python不同，python的包的目录下，一个包只会有一个文件夹，不会有多版本共存的情况。因此虚拟环境就是帮你创建好一个仅有这个项目可用的，下载第三方包的文件夹。
然后我们再创建一个requirements.txt文件，一个pytest.ini文件
requirements.txt这个文件类似golang的go.mod文件，用来指定依赖与版本的。不过requirements.txt是一个给人看的文件，python在运行时不会检查requirements.txt。
allure-pytest==2.8.6 allure-python-commons==2.8.6 pytest==6.2.3 pytest-assume==2.2.1 pytest-cov==2.8.1 pytest-cover==3.0.0 pytest-coverage==0.0 pytest-dependency==0.5.1 pytest-forked==1.4.0 pytest-pythonpath==0.7.4 pytest-ordering==0.6 pytest-repeat==0.9.1 pytest-rerunfailures==11.0 pytest-xdist==1.30.0 python-dateutil==2.8.2 retry==0.9.2 retrying==1.3.4这个是pytest的运行配置文件。pytest会在运行目录中自动找到文件，并读取配置。这里面预设了一些配置，能省去我们之后在命令行里敲配置。
[pytest] markers = p0: 优先级标 marks tests as p0 p1: 优先级标 marks tests as p1 p2: 优先级标 marks tests as p2 python_paths = . addopts = -v -s --alluredir=reports/ecs --junit-xml=reports/result.xml --import-mode=importlib python_classes = Test* python_files = test* python_functions = test* # 这里配置一下之后，在allure的界面上，可以看到格式化之后的日志 log_cli = True log_level = INFO log_format = %(asctime)s.%(msecs)03d[%(levelname)s]%(pathname)s:%(funcName)s:%(lineno)d: %(message)s log_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S # 虽然pytest自己就可以设置日志相关参数，但是有个大问题，在启用pytest-xdist之后，日志无法输出到控制台 # 这是相关的issue：https://github.com/pytest-dev/pytest-xdist/issues/574 # 因此，我们不得不设置两遍： # 1. 在pytest侧设置一遍，用于格式化allure中的日志 # 2. 自己用logger.conf来设置一遍logger，AI写代码bash
最后两步，我们安装一下依赖，并检查一下
目前根目录下应该有这些东西（如图左）
打开pycharm自带的命令行工具，并运行pip3 install -r requirements.txt（如图右）
接着在命令行里输入pytest --version，确认一下pytest是否安装完成
pycharm的配置
打开preferences，按如下设置，然后重启打开这个项目
如果你之前已经有了一些运行配置，则需要把他们先全删掉
第一个测试
我们创建一个test_my_heart.py文件，编辑这些内容
import logging def my_heart_status(): return "bad" def test_my_heart(): """ 测试一下我的心脏是否在跳动 """ logging.info("即将检查我的心脏") assert my_heart_status() == "healthy"AI写代码bash
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在命令行中输入pytest得到这些输出：
是不是神奇，又很简单？我猜你可能有这些疑问：
pytest怎么知道哪些函数是测试？
这里，pytest在目录下递归寻找测试函数，并运行。查找的规则如下：
寻找以test开头或结尾的py文件
在第一步中找到的文件中寻找以Test开头的类，并且没有__init__方法（可省略）
在第一步中找到的文件中寻找以test_开头的函数，或者在第二步中找到的类中寻找以test开头的方法。
assert是什么？
assert是断言，简而言之，assert后面跟一个表达式，并且这个表达式返回bool值。如果bool值是True，则测试通过；如果是False，则测试失败。
注意！在pytest中写测试的时候，一定要使用assert去做测试结果的断言，而不要主动抛出错误（比如raise error）。pytest mock了assert的实现，因此可以捕捉到用例的失败，以及失败时的上下文。注意看下图中pytest主动输出的上下文：
如果主动raise error，则不会有这么清晰的上下文输出。
优雅使用assert
import logging def my_heart_status(): return "bad" def test_my_heart(): """ 测试一下我的心脏是否在跳动 """ logging.info("即将检查我的心脏") assert my_heart_status() == "healthy", f"检查我的心脏失败，实际结果为{my_heart_status()}"AI写代码bash
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报错信息对比
生成测试报告
可以注意到，刚刚运行完之后，在根目录多了一个reports文件夹。这个文件夹存放了测试结果，但是这个测试结果不是人类可读的，因此我们需要生成一个人类可读的测试报告。虽然命令行的输出也能看，但是生成的测试报告实在太方便了，因此我强烈建议用网页版的测试报告来查看测试结果。
我们首先安装一下allure：brew install allure。然后运行allure generate reports/ecs -o reports/html --clean。我们就生成了人类可读的html测试报告。然后打开这个html（如图左），并把语言转成中文（如图右）
如果想了解更多关于allure的细节，可以自己摸索与参考这个连接~：qualitysphere.gitee.io/ext/allure/…
类别、测试套、功能、包，这四个title都可以查看到所有的测试用例执行情况。但是我最推荐**“功能”**来查看，因为这个title展示起来最清晰，需要点击的次数最少。下面是在面对几十个测试用例下，几个tab页的区别。
查看失败的原因
回到我们自己的例子上，我们点击功能，点击我们刚刚失败的case（如左图），我们可以看到是哪个case失败了。更进一步，我们点开几个框框，可以看到具体的日志和测试详情。
Mark
docs.pytest.org/en/7.1.x/ho…
打标签
使用pytest的mark能力，我们可以给case打tag，然后按tag来运行不同的case。比如最基础的，区分P0与P1 case。我们来修改一下之前的代码：
import logging import pytest def my_heart_status(): return "stopped" def my_heartbeat(): return -1 @pytest.mark.p0 def test_my_heart_status(): """ 测试一下我的心脏是否在跳动 """ logging.info("即将检查我的心脏") assert my_heart_status() == "running" @pytest.mark.p1 def test_my_heartbeat(): """ 测试一下我的心脏跳动是否正常 """ logging.info("即将检查我的心脏") assert 50 < my_heartbeat() < 180然后我们运行pytest -m p0，会得到如右图的结果：
可以看到pytest把两个用例都识别出来了，但是只跑了标记了p0的用例，而标记了p1的用例没有跑：
此外，所有的mark需要提前声明。在这个case中，我们在【先利其器】中创建的pytest.ini文件中已经提前声明好了一些mark（如图左），如果没有提前声明，那么pytest会有报警（如图右）：
暂时不运行
如果某个用例暂时有问题，或者用例写好了，但是功能没写好，我们可以标记先跳过这个用例（如图左）
更进一步，我们可以有条件得跳过某些case，比如我们先看看当前的环境，是否在ICU，如果在的话，就不管心跳了。
同一个用例不同的参数
比如现在有一个查询的测试接口，我们要测试不同查询条件下接口是否符合预期。从最简单的开始：不同的page size：
可以看到，虽然我们只写了一个用例，但是利用pytest.mark.parametrize，我们实现了类似表驱动测试的效果。
下面使用了pytest -k参数。使用细节可以参考FQA-如何只跑一个测试？
我们也可以在一个pytest.mark.parametrize内设置多个参数：
我们还可以让多个参数排列组合，只需要添加多个pytest.mark.parametrize即可：
Fixture
前置依赖
fixture（中文名叫做夹具）是pytest最重要的一块功能，pytest可以通过fixture来指定前置依赖，并且pytest将解析依赖顺序，然后按照顺序一个一个函数执行。如果前置依赖执行失败了，那么后续的操作就自动不会执行。以上是fixture的特点。而我们使用fixture，主要看中其三个功能：
声明前置依赖（可以在测试报告里看到，而不用看代码了）。
缓存同一作用域下的前置依赖，并让多个用例共用一个前置依赖（通过复用资源，提高运行速度，减少资源占用）。
在case运行完之后清理资源。（方便~）先来一个简单的例子，我们把之前主动调用的my_heart_status与my_heartbeat改成前置依赖。代码如下：
import logging import pytest @pytest.fixture() def my_heart_status(): return "running" @pytest.fixture() def my_heartbeat(): return 80 @pytest.mark.p0 def test_my_heart_status(my_heart_status): """ 测试一下我的心脏是否在跳动 """ logging.info("即将检查我的心脏") assert my_heart_status == "running" @pytest.mark.p1 def test_my_heartbeat(my_heartbeat): """ 测试一下我的心脏跳动是否正常 """ logging.info("即将检查我的心脏") assert 50 < my_heartbeat < 180解释一下，上述代码，通过给函数加上@pytest.fixture这个装饰器，pytest可以收集到所有的fixture。然后pytest会分析每个测试用例的入参，按命名找到对应的fixture，执行fixture，并把fixture的结果传给测试用例。
同时，在我们使用了fixture之后，在测试报告中也能看到测试用例的前置依赖。如果前置依赖失败而导致用例失败，也能在测试中清晰看到：
conftest
刚刚我们把测试用例与fixture写在同一个py文件内，那么这些fixture只能在这个py文件内使用。如果要让fixture能被多个py文件使用，则需要把fixture写到conftest.py文件中。pytest会递归寻找目录下名为conftest.py的文件，并使这些fixture在其子目录都可用。
举个例子：共有三层目录，两个conftest.py文件，三个test.py文件。
- conftest.py # 有fixtureA - test_x.py - TestOtherDir # 这是一个文件夹 - conftest.py. # 有fixtureB - test_y.py - TestZDir # 这是一个文件夹 - test_z.py上面的例子中，fixtureA可以被三个test.py文件使用。fixtureB只能被test_y.py、test_z.py使用。
让我们新建一个conftest.py文件，并把两个fixture都放进入。
作用域 & 缓存与共用fixture
fixture的一个大用途在于：在同一作用域下多个case共享同一个前置依赖。我们将上述的例子改一下，假设通过一个方法就可以获得heart的所有信息。
# 在 conftest.py中 import logging import pytest class Heart: def __init__(self, status, beat): self.status = status self.beat = beat @pytest.fixture() def my_heart(): logging.info("获取heart信息") return Heart("running", 80) # 在 test_heart.py中 @pytest.mark.p0 def test_my_heart_status(my_heart): """ 测试一下我的心脏是否在跳动 """ logging.info("检查心脏状态") assert my_heart.status == "running" @pytest.mark.p1 def test_my_heartbeat(my_heart): """ 测试一下我的心脏跳动是否正常 """ logging.info("检查心跳") assert 50 < my_heart.beat < 180然后如下图，my_heart函数调用了两次。这是因为每个fixture默认的作用域是function级别的，即每个测试用例都会重新执行一遍这个fixture。
作用域一共有四种：
function：每个测试用例都运行一次该fixture（默认）
class：class内所有方法只运行一次该fixture（一个类内可以有多个测试方法)
module：一个.py文件只执行一次该fixture
session：每次调用pytest命令下，只执行一次（跨多个py文件，多个文件夹）
我们将其作用域改为module，然后看看执行结果。可以看到这个fixture只会执行一次。
如果我们将两个测试用例放在两个py文件下，则又会执行两次。
如果我们将两个测试用例放在两个py文件下，但是作用域设置成session，则只会执行一次。
更多的例子可以参考这个文档：blog.csdn.net/Tangerine02…
嵌套
除了case可以通过fixture设置前置依赖，fixture本身也可以设置前置依赖~
# 在 conftest.py中 import logging import pytest class Heart: def __init__(self, status, beat): self.status = status self.beat = beat @pytest.fixture() def prepare(): return "abc" @pytest.fixture() def my_heart(prepare): logging.info("获取heart信息" + prepare) return Heart("running", 80)可传参Fixture
我们可以通过把函数调用转为fixture依赖，来获得更加直观的测试报告与前置依赖缓存。但是在函数调用时可以传递参数，那我们怎么给fixture传递参数呢？
接着上面的例子，我们需要检查不同年龄、不同性别的心脏：
在fixture中，需要将第一个参数设置为request，然后可以通过request.param拿到测试用例传来的所有参数。
在测试用例中，用法基本pytest.mark.parametrize相同，只需要添加indirect=True即可。
# 在 conftest.py 中 import pytest class Heart: def __init__(self, status, sex, beat): self.status = status self.sex = sex self.beat = beat @pytest.fixture(scope="module") def my_heart(request): logging.info("获取heart信息") return Heart("running", request.param["sex"], request.param["age"] * 5) # 在 test_my_heart.py 中 import logging import pytest @pytest.mark.parametrize("my_heart", [{"sex": "female", "age": 13}, {"sex": "male", "age": 15}], indirect=True) # 注意这里！ def test_my_heartbeat(my_heart): """ 测试一下我的心脏跳动是否正常 """ logging.info("检查心跳") assert 50 < my_heart.beat < 180可传参Fixture的作用域
前文提到，在同一作用域下的fixture只会被执行一次。那如果我们给fixture传递了不同的参数参数，作用域会发生什么样的变化呢？
接着上面的例子，conftest.py的代码不变，我们修改test_my_heart.py的代码：
import logging import pytest user1 = {"sex": "male", "age": 15} user2 = {"sex": "female", "age": 13} @pytest.mark.parametrize("my_heart", [user1], indirect=True) def test_my_heart_status(my_heart): """ 测试一下我的心脏是否在跳动 """ logging.info("检查心脏状态") assert my_heart.status == "running" @pytest.mark.parametrize("my_heart", [user2], indirect=True) def test_my_heartbeat(my_heart): """ 测试一下我的心脏跳动是否正常 """ logging.info("检查心跳") assert 50 < my_heart.beat < 180这样运行一遍，我们会发现fixture会执行两次。而如果我们把user2改成user1，则只会运行一遍。因此，我们可以得出结论：对于可传参的fixture，参数+fixture共同构成唯一一个前置依赖。
有个小问题，Python如何判断两个值是否相等呢？对于Python而言，判断两个值相等有两个操作符，== 和is。==用来判断值是否相等；is用来判断地址是否相等。对Pytest的fixture而言，其使用is来判断是否相等。因此两个相同的dict也会让fixture执行两遍，只有声明一个全局变量，然后两者都使用这个全局变量，才会让fixture只执行一遍。
更多关于Python == 和 is的区别，可以参考这个讨论：www.zhihu.com/question/20…
虽然@pytest.mark.parametrize可以设置scope（作用域），并且可以覆盖原有fixture的作用域。但是并不推荐这么做，因此这里不展开。
资源清理
比如我们想观测Heart，得先连接一个监听器到Heart上，在我们测试结束之后，再把监听器给卸载掉。首推的做法是使用yield，这个写法更加简单清晰
@pytest.fixture(scope="module") def my_heart(request): logging.info("连接监听器") logging.info("获取heart信息") yield Heart("running", request.param["sex"], request.param["age"] * 5) logging.info("卸载监听器")其次推荐的是使用fixture的request参数，request.addfinalizer()。我们来修改一下之前的my_heart fixture。
@pytest.fixture(scope="module") def my_heart(request): logging.info("连接监听器") def teardown(): # 这个函数的名字是随意的，也可以叫别的 logging.info("卸载监听器") request.addfinalizer(teardown) # 这一行，注册一个fixture生命周期结束后运行的函数 logging.info("获取heart信息") return Heart("running", request.param["sex"], request.param["age"] * 5)- 11
有两个点需要注意：
第一是两种方式存在细微的逻辑差别，当下图中红色框框内的代码段报错时（raise error），使用addfinalizer会执行teardown的逻辑（前提是addfinalizer先于报错代码段运行），而使用yield则不会。
第二是要注意，写teardown的时候，要考虑红色框框内失败的情况。举一个例子，有一个创建资源的fixture，并且内置删除资源的teardown逻辑。当创建资源失败时，teardown去删除资源，可能会报错NotFound，此时不应该raise error。
执行顺序与清理顺序
首先需要注意的是，由于并发跑测试、每次跑的测试集不同，pytest跑用例的顺序总是没有规律的。因此case与case之间最好不要有任何的顺序依赖关系。如果case之间依赖相同的fixture，最好在每次执行完之后，把这个fixture还原到最开始的状态。
其次，fixture自身的执行顺序和清理顺序是有迹可循的，其按照以下顺序以此执行。
首先执行autouse=True的fixture
其次执行某个case依赖的fixture，如果一个case依赖多个fixture，则按顺序，从左到右依次执行。
其次执行fixture依赖的fixture，如果一个fixture依赖多个fixture，则按顺序，从左到右依次执行，并按DFS（深度优先）递归解析依赖。
而对于清理操作，则会按上述顺序反着来，即最先被执行的fixture，最后被清理。
我们新起一个py文件来看看，左侧展示了DFS的规则，右侧展示autouse的影响。对于这个case，大家可以自行修改代码并执行，体会一下依赖关系。
# test_order.py import pytest @pytest.fixture() def a(): print("准备AAA") yield "a" print("清理AAA") @pytest.fixture() def b(): print("准备BBB") yield "b" print("清理BBB") @pytest.fixture() def c(a, b): print("准备CCC") yield "c" print("清理CCC") def test_order_1(c): pass 准备AAA 准备BBB 准备CCC PASSED 清理CCC 清理BBB 清理AAA # test_order.py import pytest @pytest.fixture() def a(): print("准备AAA") yield "a" print("清理AAA") @pytest.fixture(autouse=True) def b(): print("准备BBB") yield "b" print("清理BBB") @pytest.fixture() def c(a, b): print("准备CCC") yield "c" print("清理CCC") def test_order_1(c): pass 准备BBB 准备AAA 准备CCC PASSED 清理CCC 清理AAA 清理BBBFAQ
如何只跑一个测试？
有三种方式
一种是直接点击pycharm的这个箭头，就可以。如果点击后有些问题，请参考【先利其器】一章节的内容设置一下pycharm
一种是直接在命令行中调用pytest -k XXX，XXX是你的测试函数或者测试类。如果你的测试函数名与其他地方的测试函数名重合，则可以加上路径，比如pytest FFF -k XXX。其中FFF是你所要运行的用例的路径，精确到文件夹或者文件都可以。
一种是不使用-k，直接pytest XXX，XXX的格式可以参考下图
某个fixture找不到
python的函数很容易被同名的变量、或者其他函数覆盖。有一个很诡异的例子：
# 在 conftest.py 中 from a_fixture import * from a import * # 在 a_fixture.py 中 @pytest.fixture def aaa(): pass # 在 a.py 中 aaa = None在上述例子中，运行pytest --fixtures是找不到aaa这个fixture的。但是如果把两个import的顺序替换一下，就又能看到了。
只运行上次失败的case
在运行完之后，运行结果会保存在reports目录下。我们可以运行pytest --lf来只运行上次失败的case。
allure的报告很混乱
因为每次运行的结果都会保存在reports目录下，所以reports的东西会越来越多，让allure生成的报告也越来越复杂。因此过一段时间可以把reports目录全部删掉，这样报告就清晰了。
单个case下的日志文件是按什么规则收集的
通常而言，一个case执行了什么（包括前置依赖、自身的逻辑、资源清理的日志），都会在一个case的日志中。
但是，如果多个case依赖了同一个fixture，那么这个fixture的创建日志只会出现在其第一次被执行的case的日志中，后续的case就没有这部分日志了。
allure报告中的黄颜色的item是什么意思？
意思是代码发生了panic（raise error）。通常是代码没有做错误处理导致的。
pytest 多线程插件 pytest-parallel 不能和测试报告插件 allure-pytest兼容的问题
版本pytest-multithreading-allure-1.0.5，使用：requirement.txt
解决办法：testerhome.com/topics/3274…
相关问题：github.com/allure-fram…
参考文档
docs.pytest.org/en/7.1.x/in…
blog.csdn.net/tangerine02…
blog.csdn.net/totorobig/a…
qualitysphere.gitee.io/ext/allure/
总结：
感谢每一个认真阅读我文章的人！！！
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
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