pip install pytest
测试安装成功：
pytest --help py.test --help
检查安装版本：
pytest --version
Pytest 示例
Pytest编写规则:
- 测试文件以test_开头（以_test为结尾）
- 测试的类以Test开头；
- 测试的方法以test_开头
- 断言使用基本的assert
test_example.py
def count_num(a: list) -> int: return len(a)
def test_count(): assert count_num([1, 2, 3]) != 3
执行测试：
pytest test_example.py
执行结果：
C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest>pytest test_example.py -v
================================================================= test session starts =================================================================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- d:\coding\python3.6\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
plugins: Faker-8.11.0
collected 1 item
test_example.py::test_count FAILED [100%]
====================================================================== FAILURES =======================================================================
_____________________________________________________________________ test_count ______________________________________________________________________
def test_count():
> assert count_num([1, 2, 3]) != 3
E assert 3 != 3
E + where 3 = count_num([1, 2, 3])
test_example.py:11: AssertionError
=============================================================== short test summary info ===============================================================
FAILED test_example.py::test_count - assert 3 != 3
================================================================== 1 failed in 0.16s ==================================================================
备注：
- .代表测试通过，F代表测试失败；
- -v显示详细的测试信息， -h显示pytest命令详细的帮助信息；
标记
默认情况下，pytest会在当前目录下寻找以test_为开头（以_test结尾）的测试文件，并且执行文件内所有以test_为开头（以_test为结尾）的所有函数和方法；
- 指定运行测试用例，可以通过::显示标记（文件名::类名::方法名）（文件名::函数名）
pytest test_example3.py::test_odd
- 指定一些测试用例测试运行，可以使用-k模糊匹配
pytest -k example
- 通过pytest.mark.skip()或者pytest.makr.skipif()条件表达式，跳过指定的测试用例
import pytest
test_flag = False
@pytest.mark.skip()
def test_odd():
num = random.randint(0, 100)
assert num % 2 == 1
@pytest.mark.skipif(test_flag is False, reason="test_flag is False")
def test_even():
num = random.randint(0, 1000)
assert num % 2 == 0
- 通过pytest.raises()捕获测试用例可能抛出的异常
def test_zero():
num = 0
with pytest.raises(ZeroDivisionError) as e:
num = 1/0
exc_msg = e.value.args[0]
print(exc_msg)
assert num == 0
- 预先知道测试用例会失败，但是不想跳过，需要显示提示信息，使用pytest.mark.xfail()
@pytest.mark.xfail()
def test_sum():
random_list = [random.randint(0, 100) for x in range(10)]
num = sum(random_list)
assert num < 20
- 对测试用例进行多组数据测试，每组参数都能够独立执行一次（可以避免测试用例内部执行单组数据测试不通过后停止测试）
@pytest.mark.parametrize('num,num2', [(1,2),(3,4)])
def test_many_odd(num: int, num2: int):
assert num % 2 == 1
assert num2 % 2 == 0
固件（Fixture)
固件就是一些预处理的函数，pytest会在执行测试函数前（或者执行后）加载运行这些固件，常见的应用场景就有数据库的连接和关闭（设备连接和关闭）
简单使用
import pytest
@pytest.fixture()
def postcode():
return "hello"
def test_count(postcode):
assert postcode == "hello"
按照官方的解释就是当运行测试函数，会首先检测运行函数的参数，搜索与参数同名的fixture，一旦pytest找到，就会运行这些固件，获取这些固件的返回值（如果有），并将这些返回值作为参数传递给测试函数；
预处理和后处理
接下来进一步验证关于官方的说法：
import pytest
@pytest.fixture()
def connect_db():
print("Connect Database in .......")
yield
print("Close Database out .......")
def read_database(key: str):
p_info = {
"name": "zhangsan",
"address": "China Guangzhou",
"age": 99
}
return p_info[key]
def test_count(connect_db):
assert read_database("name") == "zhangsan"
执行测试函数结果：
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:\Coding\Python3.6\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\libuliduobuqiuqiu\Desktop\GitProjects\PythonDemo\pytest
plugins: Faker-8.11.0
collecting ... collected 1 item
test_example.py::test_count Connect Database in .......
PASSED [100%]Close Database out .......
============================== 1 passed in 0.07s ==============================
备注：
- 首先从结果上看验证了官方的解释，pytest执行测试函数前会寻找同名的固件加载运行；
- connect_db固件中有yield，这里pytest默认会判断yield关键词之前的代码属于预处理，会在测试前执行，yield之后的代码则是属于后处理，将在测试后执行；
作用域
从前面大致了解了固件的作用，抽离出一些重复的工作方便复用，同时pytest框架中为了更加精细化控制固件，会使用作用域来进行指定固件的使用范围，（比如在这一模块中的测试函数执行一次即可，不需要模块中的函数重复执行）更加具体的例子就是数据库的连接，这一连接的操作可能是耗时的，我只需要在这一模块的测试函数运行一次即可，不需要每次都运行。
而定义固件是，一般通过scop参数来声明作用，常用的有：
- function: 函数级，每个测试函数都会执行一次固件；
- class: 类级别，每个测试类执行一次，所有方法都可以使用；
- module: 模块级，每个模块执行一次，模块内函数和方法都可使用；
- session: 会话级，一次测试只执行一次，所有被找到的函数和方法都可用。
import pytest
@pytest.fixture(scope="function")
def func_scope():
print("func_scope")
@pytest.fixture(scope="module")
def mod_scope():
print("mod_scope")
@pytest.fixture(scope="session")
def sess_scope():
print("session_scope")
def test_scope(sess_scope, mod_scope, func_scope):
pass
