前言 在之前介绍fixture的文章中,我们使用到了conftest.py文件,那么conftest.py文件到底该如何使用呢,下面我们就来详细了解一下conftest.py文件的特点和使用方法吧 什么是conftest.py 我们之前了解了fixture,fixture可以直接定义在测试脚本中,但是有些时候,我们希望一个fixture可以被复用,这就需要对fixture进行集中管理,Pytest使用文件conftest.py集中管理固件.在复杂的项目中,可以在不同的目录层级定义conftest…

pytest学习笔记(三)   接着上一篇的内容,这里主要讲下参数化,pytest很好的支持了测试函数中变量的参数化 一.pytest的参数化 1.通过命令行来实现参数化 文档中给了一个简单的例子, test_compute.py 的测试函数如下: # content of test_compute.py def test_compute(param1): assert param1 < 4 在conftest.py中添加两个函数,一个是添加参数,一个是根据参数生成测试 # content of…

前言 个人认为,fixture是pytest最精髓的地方,也是学习pytest必会的知识点. fixture用途 用于执行测试前后的初始化操作,比如打开浏览器.准备测试数据.清除之前的测试数据等等 用于测试用例的前置条件,比如UI自动化的登录操作,读取config参数等 用于测试用例之间的参数和数据传递 fixture优势 firture相对于unittest中的setup和teardown来说应该有以下几点优势 命名方式更加的灵活,不局限于setup和teardown conftest.py…

接着上一篇的内容,这里主要讲下参数化,pytest很好的支持了测试函数中变量的参数化 一.pytest的参数化 1.通过命令行来实现参数化 文档中给了一个简单的例子, test_compute.py 的测试函数如下: # content of test_compute.py def test_compute(param1): assert param1 < 4 在conftest.py中添加两个函数,一个是添加参数,一个是根据参数生成测试 # content of conftest.py def…

继续文档的第二章 (一)pytest中可以在命令行中静态/动态添加option,这里没什么好讲的,略过... 这里面主要讲下如何试用skip/xfail,还有incremental(包含一些列的测试步骤,如果某一步出错后,该步骤之后的所有步骤都没有任何意义了,xfail掉) 1)首先来看下怎样通过命令行来skip一些case,首先要添加个option,然后使用@pytest.mark.skipif( condition) , xfail使用@pytest.mark.xfail( conditio…

组织分层: 1.普通方式,和unittest分层类似: setup_module()  # 通常放在类外 setup_class(cls) setup(self) teardown(self) teardown_class(cls) teardown_module() 2.pytest特有的分层方式 @pytest.fixture() 装饰fixture @pytest.mark.usefixtures() 使用fixture 例一: @pytest.fixture() # 默认scope是fu…

前言 官方文档关于fixture功能的解释如下: The purpose of test fixtures is to provide a fixed baseline upon which tests can reliably and repeatedly execute. pytest fixtures offer dramatic improvements over the classic xUnit style of setup/teardown functions: fixtures…

原文地址:https://blog.csdn.net/BearStarX/article/details/101000516 一.fixture优势1.fixture相对于setup和teardown来说应该有以下几点优势: 命名方式灵活,不局限于setup和teardown这几个命名 conftest.py配置 里可以实现数据共享,不需要import就能自动找到一些配置 scope="module"可以实现多个.py跨文件共享前置 scope="session"以…

前言 在pytest中,我们可以使用mark进行用例的自定义标记,通过不同的标记实现不同的运行策略 比如我们可以标记哪些用例是生产环境执行的,哪些用例是测试环境执行的,在运行代码的时候指定对应的mark即可 实例说明 举个 # test_demo.py import pytest @pytest.mark.production def test_production(): print("生产环境测试用例") @pytest.mark.dev def test_dev1(): print…

前言 我们在实际自动化测试中,某些测试用例是无法通过一组测试数据来达到验证效果的,所以需要通过参数化来传递多组数据 在unittest中,我们可以使用第三方库parameterized来对数据进行参数化,从而实现数据驱动测试 而在pytest中,也提供了功能强大的@pytest.mark.parametrize装饰器来实现数据参数化 Pytest参数化的方式 pytest有三种传参方式 @pytest.mark.parametrize() 通过装饰器方式进行参数化(最常使用) pytest.fi…