pytest是Python中的一个第三方测试框架，它以简单、灵活和易于使用为特点，可用于单元测试、功能测试和集成测试等。

一、安装

在终端或命令提示符中运行以下命令来安装pytest：
pip install pytest

二、编写用例

1. 定义测试函数

在pytest中，测试用例是普通的Python函数。 为了定义一个测试函数，只需要在函数名称前面加上前缀“test_”。

以下是一个简单的示例：

def test_addition():assert 1 + 1 == 2

在此示例中，我们定义了一个测试函数test_addition（），该函数检查1 + 1是否等于2，并使用assert语句进行断言。 如果assertion失败，则测试将失败并显示断言错误消息。

2. 运行测试

命令行中运行pytest命令来运行测试：
pytest
pytest将自动查找测试文件，并运行该文件中的所有测试用例。 如果只想运行特定的测试文件，请在pytest命令后面添加该文件的路径。

3.添加断言

检查函数的输出是否符合预期，如第一步中添加一个断言，检查1+1的结果是否为2。 如果某个断言失败，则pytest将出现断言错误并将测试标记为失败。

4.装饰器

@pytest.fixture

• 用于定义测试函数所需的固定配置或数据，以及在每个测试运行时创建和销毁资源的过程。
• 避免在每个测试函数中都写重复部分的代码，如设置测试环境、初始化对象、连接数据库、登录等等一些需要在测试之前进行的步骤。
• 可以当参数传入，也可以互相调用。
• scope参数可以控制 fixture 作用域的范围（session、module、class、function），控制资源的生命周期。

  import pytest@pytest.fixture
  def test_data():return {"username": "admin", "password": "password"}def test_login(test_data):assert test_data['username'] == "admin"assert test_data['password'] == "password"

@pytest.mark.parametrize

• 用于执行参数化测试，通过多次调用同一个测试函数，每次使用不同的参数执行测试，从而避免编写重复的测试代码。

  import pytest@pytest.mark.parametrize("test_input, expected_output", [
  ("3+5", 8),
  ("2*3", 6),
  ("6*9", 54),
  ])
  def test_eval(test_input, expected_output):assert eval(test_input) == expected_output

其他常用装饰器：

	@pytest.mark.skip: 用于跳过某些测试用例。@pytest.mark.xfail: 用于标记某些测试用例是已知的失败情况。@pytest.mark.timeout: 用于对测试用例执行时间做出最大限制，避免因超时导致测试整体失败。@pytest.mark.skipif: 用于在满足某些条件时跳过测试用例。@pytest.mark.usefixtures: 用于指定测试用例所需使用的 fixture。

三、在项目中的实践

1. 配置执行用例

通过配置⽂件pytest.ini来改变以及执⾏⽤例，不管是命令⾏还是主函数，都会读取pytest.ini配置⽂件来执⾏。

[pytest]
#改变用例的查找规则
testpaths = ./test_cases
#改变模块的查找规则
python_files = test_*.py
test_login_first = test_login.py
#改变函数的查找规则
python_functions = test_*
#改变类的查找规则
python_classes = Test*
#标记 对应用例添加@pytest.mark.smoke
markers =smoke:冒烟测试

2. 接口关联封装

通过类变量保存中间变量可以实现接⼝关联，但只限于一个类中传递变量，限制性太强。
基于⼀个独⽴yaml⽂件传递数据，实现接口关联。下面是读、写yaml的关键函数：

import os
import yaml# 写入:追加
def write_yaml(data):with open(os.getcwd() + "/extract.yaml", encoding='utf-8', mode='a+') as f:yaml.dump(data, stream=f, allow_unicode=True)# 读取
def read_yaml(key):with open(os.getcwd() + "/extract.yaml", encoding='utf-8', mode='r') as f:value = yaml.load(f, yaml.FullLoader)return value[key]# 清空
def clear_yaml():with open(os.getcwd() + "/extract.yaml", encoding='utf-8', mode='w') as f:f.truncate()

例如：获取身份认证信息，并将token写入yaml

每次运行函数test_l都会将身份认证信息token写入extract.yaml中，但这时就有问题：追加的方式多次写入会有很多token，所以需要及时清空上一次的token值。这时，就可以使用fixture夹具，作用范围是会话session：

#配置固件，作用于所有用例
import pytestfrom commons.yaml_util import clear_yaml@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def connection_sql():clear_yaml()yield

这样，其他类就可以通过read_yaml()函数来获取token值进行请求，实现了接口关联。

3. 参数化