郝同学的测开笔记

前言 在pytest-rerunfailures：优化测试稳定性的失败重试工具这篇文章中，我们查看源码时，看到了pytest_runtest_logreport，这是一个钩子函数，那这个钩子函数是干嘛

前言 在pytest-rerunfailures：优化测试稳定性的失败重试工具这篇文章中，我们查看源码时，看到了这样一行代码reports = runtestprotocol(item, nextit

前言 在pytest-rerunfailures：优化测试稳定性的失败重试工具这篇文章中，我们查看源码时，看到了pytest_runtest_logstart, 这个钩子函数是干嘛用的？有啥作用？运行

前言 笔者在执行自动化测试用例时，会发现有时候用例失败并非代码问题，而是由于服务正在发版，导致请求失败，从而降低了自动化用例的稳定性，最后还要花时间定位到底是自身case的原因还是业务逻辑问题，还是其

代码覆盖率实现之路 在频繁快速的迭代过程中，如何有效保证测试覆盖的充分性？是值得思考的问题。 覆盖率是度量完整性的一个手段，目前引入了需求覆盖率，接下来希望可以引进代码覆盖率，通过覆盖率来评估测试是否

前言 笔者测试过程中，接到这样一个测试任务，接口进行重构之后，需要测试同学来验证数据的结构和类型，以防因某个字段被删除或者类型被更改，造成隐藏问题出现的概率增加。那该如何验证数据结构和类型呢？带着这个

前言 笔者在工作中接到一个测试任务，需要检测敏感词是否被正常过滤，但是敏感词数据样本有仅1万条。如果单进程跑，很费时间，那该如何解决呢？带着疑问，我们寻找解决方案。 pytest-xdist插件 py

前言 进行接口自动化测试时，为了方便调试，通常我们会增加一些日志来打印请求 URL、方法、参数、响应状态码和内容。常见的笨办法，当然是直接在请求之后增加日志输出。但这有一个问题，会造成大量的冗余代码。

前言 实际场景中，我们测试简单注册功能，需要用户名、密码，用户名/密码可能又一些规则，这样需要多种不同规则的数据来验证注册功能。当然我们可以写多个case，请求一样只是请求数据不同。但是这有一个问题，