Python自动化测试 | 快速认识并了解pytest的基本使用

一、conda创建独立环境

1. 创建新环境pyautotest

conda create -n pyautotest python=3.8

2. 安装pytest

3. 查看pytest版本

这说明python3.8对应的pytest的版本是8.3
补充一点的是 pytest 8.4增加了一个强制要求 ： 测试用例没有返回值（ 默认是None）

二、pytest三种启动方式

1. 命令行方式 – xxx> pytest
2. 代码方式

import pytest
pytest.main( )

3. 鼠标启动 —绿色箭头

pytest在简单的基础上，对断言进行高级封装(AST),对python数据结构断言，非常友好
1.pytest遵循了oython简单的学习方式
2.pytest:实现了很多高级特性

三、看懂测试结果

• 分析
  
• 用例结果
  

四、用例规则

1. 用例发现规则 – 什么是用例

用例发现 ： 测试框架在别、加载用例的过程，

pytest 的用例发现的过程：

1. 遍历所有的目录
   • 排除自带的
   • 排除 . 开头的隐藏文件
     
2. 打开python文件 【test_开头或者_test结尾的用例文件】
3. 遍历所有的Test开头的类用例
4. 收集所有test_开头的函数或者方法 【用例是函数或者类中的方法 不能是类】
   

2. 用例内容规则

• pytest对用例的要求

1. 可调用的（函数、方法、类、对象）
2. 名字test_开头
3. 没有参数（参数有另外的含义）
4. 没有返回值（默认为None）

3. 练习 ：有函数add接收两个参数，并返回它们相加的结果

• 代码

def add(a,b):return a+bdef test_add():res = add (1,3)assert res == 4

• 集成到类中 使用方法来测试

def add(a,b):return a+bclass  TestAdd:def test_int(self):res = add (1,3)assert res == 4def test_str(self):res = add("1", "3")assert res == "13"def test_list(self):res = add([1], [2,3,4])assert res == [1,2,3,4]

五、配置框架

配置可以改变pytest默认的规则，如上述中所说的用例发现和内容的规则

• 如何做？ 两种方式
  1. 命令行参数
  2. ini配置文件

---

• 查看帮助

pytest -h

• 开头：参数
• 小写字母开头：ini 配置
• 大写字母开头：环境遍历
• 配置文件：pytest.ini

1. 常用参数

• v : 增加详细程度
• s : 允许用例中的输入 和 输出
• x：遇到失败测试用例 停止执行 快速退出 【类似冒烟测试】
• m: 用例筛选

六、标记mark

标记 让用例与众不同，进而可以让用例被区别对待

1. 用户自定义标记

用户自定义标记 只能实现用例筛选

实现步骤

1. 先注册
2. 再标记
3. 后筛选

【ini注册，用例中通过装饰器标记，命令行中实行筛选】

a. pycharm创建ini文件标记并查看

• 命令：pytest --markers
  
  
  

2. 框架内置标记

框架内置标记为用例增加特殊执行效果

• 和用户自定义标记区别：
  1. 不需注册，可以直接使用
  2. 不仅可以筛选，还可以增加特殊效果
  3. 不同的标记，增加不同的特殊效果
     • skip:无条件跳过
     • skipif:有条件跳过
     • xfail:预期失败
     • parametrize:参数化
     • usefixtures:使用fixtures
       
• 测试代码

import pytestdef add(a,b):return [e-mail]
def test_print():assert 1==2class  TestAdd:@[e-mail] test_int(self):res = add (1,3)assert res == [e-mail](1 == 2,reason="skipif需要提供reason参数")@pytest.mark.webdef test_str(self):res = add("1", "3")assert res == "13"@pytest.mark.xfail  #xfail 预期失败@pytest.mark.paydef test_list(self):res = add([1], [2,3,4])assert res == [1,2,3,4]@[e-mail] test_list1(self):res = add([1], [2,3,4])assert res != [1,2,3,4]

b. parametrize:参数化标记

数据驱动测试=参数化测试+数据文件
根据数据文件的内容，动态决定用例的数量、内容

• 数据来驱动测试
  数据文件，驱动用例执行数量、内容
• 数据文件
  
• 代码文件

import pytest
import csvdef read_cav(path):f = open(path)reader = csv.reader(f)return list(reader)[1:]@pytest.mark.skip
def test_print():assert 1==2class  TestAdd:[e-mail]@pytest.mark.parametrize("a,b,c", read_cav('data.csv'))def test_ddt(self,a,b,c):res = add(int(a),int(b))assert res == int(c)

 (pyautotest) PS E:\pythonProject\pytestProject> pytest -m ddt -v
===================================================================================== test session starts =====================================================================================
platform win32 -- Python 3.8.20, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- D:\ANACONDA\envs\pyautotest\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: E:\pythonProject\pytestProject
configfile: pytest.ini
collected 9 items / 5 deselected / 4 selected                                                                                                                                                   tests/test_add.py::TestAdd::test_ddt[1-1-2] PASSED                                                                                                                                       [ 25%] 
tests/test_add.py::TestAdd::test_ddt[2-3-5] PASSED                                                                                                                                       [ 50%] 
tests/test_add.py::TestAdd::test_ddt[3-3-6] PASSED                                                                                                                                       [ 75%]
tests/test_add.py::TestAdd::test_ddt[4-4-7] FAILED                                                                                                                                       [100%] ========================================================================================== FAILURES =========================================================================================== 
___________________________________________________________________________________ TestAdd.test_ddt[4-4-7] ___________________________________________________________________________________ self = <test_add.TestAdd object at 0x0000022A321D93A0>, a = '4', b = '4', c = '7'@[e-mail]("a,b,c", read_cav('data.csv'))def test_ddt(self,a,b,c):res = add(int(a),int(b))>       assert res == int(c)
E       AssertionError: assert 8 == 7
E        +  where 7 = int('7')tests\test_add.py:57: AssertionError
=================================================================================== short test summary info =================================================================================== 
FAILED tests/test_add.py::TestAdd::test_ddt[4-4-7] - AssertionError: assert 8 == 7
========================================================================== 1 failed, 3 passed, 5 deselected in 0.06s ========================================================================== 
(pyautotest) PS E:\pythonProject\pytestProject>

七、夹具fixture

夹具：在用例执行之前、挤行之后，自动运行代码

• 使用场景
  场景：
  • 之前：加密参数/之后：解密结果
  • 之前：启动浏览器/之后：关闭浏览器
  • 之前：注册、登录账号/之后：刚除账号

1. 创建fixture

1. 创建函数
2. 添加装饰器
3. 添加yield:关键字

@pytest.fixture
def f():# yield  之前是前置操作yield#       之后是后置操作

• 测试执行代码

@pytest.fixture
def f():print(datetime.datetime.now() , '开始执行！！！')# yield  之前是前置操作yield  #  --->  关键字代表开始执行用例！！！print(datetime.datetime.now(), '结束执行！！！')#       之后是后置操作def test_1(f):pass

2. 使用fixture

• 两种方式

1. 在用例的参数列表中，加入fixture名字即可 【def test_2( fixture名字 ):】
2. 给用例加上usefixtures标记

@pytest.mark.usefixtures("f")
def test_2():pass

3. 高级用法⭐

1. 自动使用

import datetimeimport [e-mail](autouse=True)
def f():print(datetime.datetime.now() , '开始执行！！！')# yield  之前是前置操作yield  #  --->  关键字代表开始执行用例！！！print(datetime.datetime.now(), '结束执行！！！')#       之后是后置操作def test_1():pass# @pytest.mark.usefixtures("f")
def test_2():pass

2. 依赖使用
这里一定要注意
⚠️用例才可以使用usefixtures标记，fixture夹具间使用如下

import datetimeimport [e-mail]
def ff():print('我也是fixture ,但是被fixture使用！！！')@pytest.fixture(autouse=True)
def f(ff):print(datetime.datetime.now() , '开始执行！！！')# yield  之前是前置操作yield  #  --->  关键字代表开始执行用例！！！print(datetime.datetime.now(), '结束执行！！！')#       之后是后置操作def test_1():pass# @pytest.mark.usefixtures("f")
def test_2():pass

(pyautotest) PS E:\pythonProject\pytestProject> pytest -vs
===================================================================================== test session starts =====================================================================================
platform win32 -- Python 3.8.20, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- D:\ANACONDA\envs\pyautotest\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: E:\pythonProject\pytestProject
configfile: pytest.ini
collected 2 items                                                                                                                                                                               tests/test_fix.py::test_1 我也是fixture ,但是被fixture使用！！！
2025-10-29 22:54:23.550320 开始执行！！！
PASSED2025-10-29 22:54:23.551179 结束执行！！！tests/test_fix.py::test_2 我也是fixture ,但是被fixture使用！！！
2025-10-29 22:54:23.553179 开始执行！！！
PASSED2025-10-29 22:54:23.553179 结束执行！！！====================================================================================== 2 passed in 0.02s ====================================================================================== 
(pyautotest) PS E:\pythonProject\pytestProject>

3. 返回内容 接口自动化封装：接口关联
   yield不仅用于区分前置和后置操作，还能返回数据

yield  返回数据

• 代码

@pytest.fixture(autouse=True)
def f():print(datetime.datetime.now() , '开始执行！！！')# yield  之前是前置操作yield  123 #  --->  关键字代表开始执行用例！！！print(datetime.datetime.now(), '结束执行！！！')#       之后是后置操作def test_1(f):     #  写上才会接受print('接受来自fiture传递的数据',f)# @pytest.mark.usefixtures("f")
def test_2():      #   不写不会接受pass

4. 范围共享
   举例：2000用例需要启动浏览器，若是启动浏览器的时间是5-6s，若是每一个都需要启动这是很大的成本开销，若是使用同一个浏览器，如何做到共享呢?

• 默认范围：function 【自己用自己】

• 全局范围：session 【参数scop=“session”】

• 两者区别
  注意⚠️以下测试用例是在同一个test_开头的测试文件中
  
  若是想要全局范围作用在不同的测试脚本文件：使用conftest.py
  conftest.py 中存放的就是共享性质的夹具！
  

思考：python的全局变量都不能够跨文件进行传递,为什么pytest的conftest文件中的共享夹具可以呢？

pytest 的 fixture 能跨文件共享，是因为它是框架层面的 “动态资源管理机制”，通过注册表、依赖注入、作用域控制实现；而普通 Python 全局变量是语言层面的模块属性，本质是 “模块内的静态引用”，两者设计目的和实现逻辑完全不同。

这里其实有两个条件满足：

1. 夹具需要放入到conftest.py文件中
2. @pytest.fixture(scope=‘session’) 需要设置

八、插件管理

pytesta插件牛态是pytest特别的优势！

插件分成两类：

• 不需要安装：内置插件
• 需要安装：第三方插件

插件的启用管理：

• 启用：-p abc
• 禁用：-p no:abc

插件使用方式：

1. 参数
2. 配置文件
3. fixture
4. mark

1. 常用的第三方插件

1. pytest-html

用途：生成HTML测试报告
安装：pip install pytest-html

• 使用：
  
  

2. pytest-xdist

用途：分布式执行
安装：pip install pytest-xdist
使用：pytest -n number
只有在任务本身耗时较长，超出调用成本很多的时候，才有意义【分布式执行，有并发问题：资源竞争、乱序】

• 不使用
  

3. pytest-rerunfailures

用途：用例失败之后，重新执行
安装：pip install pytest-rerunfailures
使用：pytest --reruns 5 --reruns-delay 1 【秒级单位】

• 设计一个不稳定用例来测试插件

4. pytest-result-log ❌ – 仅作学习

用途：用途：把用例的执行结果记录到日志文件中
安装：pip install pytest-result-log
使用： 通过配置文件使用

;日志插件的使用配置  如下
log_file =  ./logs/pytest.log
log_file_level =  info
log_file_format = %(levelname)-8s %(asctime)s [%(name)s:%(Lineno)s] : %(message)s
Log_file_date_format =  %Y-%m-%d %H:%M:%S; :记录用例执行结果
result_log_enable = 1
; :记录用例分割线
result_log_separator =  1
; :分割线等级
result_log_level_separator = warning
; :异常信息等级
result_log_level_verbose =  info

⚠️ 不要再尝试安装 pytest-result-log，它已过时且不兼容现代 pytest。

九、企业级测试报告 – allure

allure : 是一个测设报告框架

pip install allure-pytest

• 配置
  两者选择一个报告类型
  
  
• 生成报告

allure generate -o report -c temps

⚠️allure generate使用需要安装 Allure 命令行工具
安装过程：
1. 安装jdk
2. 安装Allure 命令行工具 【依赖jdk】

• 通过代码方式代码命令行输入命令执行

1. 修改ini文件
   

2. 修改main.py文件

import osimport pytestpytest.main()os.system("allure generate -o report -c temps")

3. 查看结果
   
   

1. 对用例进行分组和关联（敏捷开发术语）

使用相同装饰器的用例，自动并入一组

@allure.epic			史诗			项目
@allure.feature		主题			模块
@allure.story			故事			功能
@allure.title			标题		 用例

• ini文件
  
• 代码
  
• 结果

D:\ANACONDA\envs\pyautotest\python.exe E:\pythonProject\pytestProject\main.py 
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.8.20, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0
rootdir: E:\pythonProject\pytestProject
configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.15.0, html-4.1.1, metadata-3.1.1, rerunfailures-14.0, xdist-3.6.1
collected 6 items / 3 deselected / 3 selectedtests\test_allure.py ..                                                  [ 66%]
tests\test_rereu.py F                                                    [100%]================================== FAILURES ===================================
_________________________________ test_rerun [e-mail]  test_rerun():x = random.randint(0,9)>       assert x > 6
E       assert 2 > 6tests\test_rereu.py:19: AssertionError
-------------------------- Captured stdout teardown ---------------------------
2025-10-30 14:47:02.391911 结束执行！！！
=========================== short test summary info ===========================
FAILED tests/test_rereu.py::test_rerun - assert 2 > 6
================== 1 failed, 2 passed, 3 deselected in 0.08s ==================
Report successfully generated to report进程已结束，退出代码为 0

十、了解web自动化测试工作

pytest 仅进行用例管理，不会控制浏览器，需要借助新的工具：selenium
1.只了解selenium
2.搜索关于selenium的pytest插件

• 安装pytest-selenium

 pip install pytest-selenium

十一、测试框架需要封装什么

• 建议看这个视频了解
  12小节 – 测试框架需要封装什么

封装目的：

• 隐藏细节
• 增加功能
• 优化功能

接口自动化封装：

• 使用yaml作为用例，降低自动化门槛
• 自动请求接口、断言接口
• 自动在日志记录HTTP报文
• 自动生成allure测试报告

十二、YAML文件格式

一句话：YAML完全兼容SQN格式，并且支持Python相似写法

• 参考
  自动化测试 | 认识接口自动化封装中的YAML用例

重点：

1. YAML完全兼容SQN
2. 是数据格式，不是变成语言
3. 像Pytho一样容易编辑和阅读

---

1. 需要安装yaml模块

pip install pyymal

2. 编写yaml文件

• # 作为注释
• 缩进 ： 两个空格
• 成员
  • - 表示列表成员
  • ： 表示字典成员
    

3. 加载yaml文件
   

十三、接口测试用例

1. 设计用例内容

1. 名字 区分和表达、
2. 标记【可选】
3. 步骤
   1. 请求接口
   2. 响应断言
   3. 提取变量 【postman 和 JMeter等工具都存在这种工具】

2. YMAL表示用例

• testapi.yaml
  
  编写完成上述用例后，使用控制台pytest命令无法使用【肯定的！】，但是我们想做的是可以使用，就是将理论变成现实，这就需要封装！！！
  

十四、封装接口自动话框架

1. 请求接口

• 安装：pip install requests
• HTTP协议抓包，请求三部分：
  • 行 ：方法+地址
  • 头 ：请求头（键值对）
  • 体：参数内容
    
• 从HTP协议抓包角度，响应由三部分组成：
  • 行：状态码
  • 头：响应头（键值对）
  • 体：响应内容
    

2. 断言响应

• 响应断言器件
  安装： pip install responses_validator
  

3.变量提取

基本原则

1. JSON : JSONPATH
2. HTML : XPATH
3. 字符串：RE 【兜底】

• JSON测试代码

import jsonpath
data = {"a":1,"b":[-1,-2,-3]
}
print(jsonpath.jsonpath(data,'$.b')[0][1]) # 结果是 -2

• 代码
  
  🎯 resp.json = resp.json() 为什么这样做？—— 工程上的好处

1. 避免重复解析
   resp.json() 每次调用都要解析字符串，耗性能。解析一次存成属性，后续直接用。
2. 简化代码
   写 resp.json[‘key’] 比 resp.json()[‘key’] 更简洁、可读性更强。
3. 统一数据结构
   在自动化框架中，你可能从不同来源（JSON、XML、数据库）提取数据，都统一存到 .json 属性里，方便后续处理。

4. 框架落地封装

• 观看视频了解
  15.封装接口自动化框架