通过上篇文章日志管理模块loguru简介,我们已经知道了loguru日志记录模块的简单使用.在自动化测试项目中,一般都需要通过记录日志的方式来确定项目运行的状态及结果,以方便定位问题. 这篇文章我们使用loguru模块来记录接口自动化测试中的日志. 一,封装日志记录器 实际项目中,我们不可能每个模块都去导入loguru模块,每个模块都单独去写一遍日志配置,这样麻烦又冗余. 最好的方式是针对项目单独封装.配置一个日志记录模块,作为公共的日志记录器,这既其他模块进行调用,也方便维护. 在logger

python自带日志管理模块logging,使用时可进行模块化配置,详细可参考博文Python日志采集(详细). 但logging配置起来比较繁琐,且在多进行多线程等场景下使用时,如果不经过特殊处理,则容易出现日志丢失或记录错乱的情况. python中有一个用起来非常简便的第三方日志管理模块--loguru,不仅可以避免logging的繁琐配置,而且可以很简单地避免在logging中多进程多线程记录日志时出现的问题,甚至还可以自定义控制台输出的日志颜色. 接下来我们来学习怎么使用loguru模块

废话 最近在自己学习接口自动化测试,这里也算是完成一个小的成果,欢迎大家交流指出不合适的地方,源码在文末 问题 整体代码结构优化未实现,导致最终测试时间变长,其他工具单接口测试只需要39ms,该框架中使用了101ms,考虑和频繁读写用例数据导致 环境与依赖 名称 版本 作用 python 3.7.8 pytest 6.0.1 底层单元测试框架,用来实现参数化,自动执行用例 allure-pytest 2.8.17 allure与pytest的插件可以生成allure的测试报告 jsonpath

『 tep is a testing tool to help you write pytest more easily. Try Easy Pytest! 』 tep前身 tep的前身是接口自动化测试框架pyface,一款面向对象设计的测试框架,我写过一篇博客介绍. 测试框架 / 测试工具 tep的定位是 a testing tool,不是 a testing framework. 框架/工具,是有区别的.最大的区别,就是我自认为是没有足够的能力去自主开发一套"框架"!工具的能力,还

『 tep is a testing tool to help you write pytest more easily. Try Easy Pytest! 』 tep前身 tep的前身是接口自动化测试框架pyface,一款面向对象设计的测试框架,我写过一篇博客介绍. 测试框架 / 测试工具 tep的定位是 a testing tool,不是 a testing framework. 框架/工具,是有区别的.最大的区别,就是我自认为是没有足够的能力去自主开发一套"框架"!工具的能力,还

在Shell执行pytest -h可以看到pytest的命令行参数有这10大类,共132个 序号 类别 中文名 包含命令行参数数量 1 positional arguments 形参 1 2 general 通用 31 3 reporting 报告 18 4 collection 收集 15 5 test session debugging and configuration 测试session调试和配置 11 6 pytest-warnings pytest警告 1 7 logging 日志

在Shell执行pytest -h可以看到pytest的命令行参数有这10大类,共132个 序号 类别 中文名 包含命令行参数数量 1 positional arguments 形参 1 2 general 通用 31 3 reporting 报告 18 4 collection 收集 15 5 test session debugging and configuration 测试session调试和配置 11 6 pytest-warnings pytest警告 1 7 logging 日志

首先放一句"狠话". 如果你不会fixture,那么你最好别说自己会pytest. (只是为了烘托主题哈,手上的砖头可以放下了,手动滑稽) fixture是什么 看看源码 def fixture( callable_or_scope=None, *args, scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None ): """Decorator to mark

背景:本文是在系列第五篇发表后的补充篇章,第一篇介绍了tep,可能对不熟悉pytest的朋友不够友好,特意补充入门篇,帮大家快速了解如何动手写pytest.如果你是从这篇文章第一次阅读,那么请忽略以上. 安装Python和编辑器PyCharm.Python安装包下载地址是https://www.python.org/downloads/,推荐3.8版本.PyCharm安装包下载地址是 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ ,下载Community

unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架,经常用来做UI自动化或接口自动化.unittest是PyCharm的默认集成工具,也是我们大多数人入门自动化的首选框架.pytest提供了更丰富的功能,相对的上手难度也要高一点.如果学了pytest后,想快速用pytest写项目,用于工作实践,那么可以试试我写的这款测试工具:tep,try easy pytest. tep简介 在Google中输入python tep: tep是一款测试工具,不是测试框架,它做的事情只是帮助你更轻

tep是一款测试工具,在pytest测试框架基础上集成了第三方包,提供项目脚手架,帮助以写Python代码方式,快速实现自动化项目落地.fixture是pytest核心技术,本文聊聊如何使用fixture完成变量.接口.用例3个级别复用. 技术原理 fixture是一种特殊函数,实现了依赖注入,pytest规定,只要在conftest.py模块中定义了fixture,作为参数传给测试函数test(fixture_name)就可以使用,无需import.tep在conftest.py上封装了一层f

flask-sqlalchemy.pytest 的单元测试和事务自动回滚 使用 flask-sqlalchemy 做数据库时,单元测试可以帮助发现一些可能意想不到的问题,像 delete-cascade .数据长度.多对多关联等等.如果使用 alembic 管理数据库版本,还可以写些跟迁移相关的单元测试.在团队中实现规范的单元测试,再配合 flake8 / pep8 之类的代码规范工具,有助于提高代码的质量,让开发人员有意识去主动发现问题,在新功能进行回归测试时可重复使用单元测试的代码,避免中断

对于测试来讲,不管是功能测试,自动化测试,还是单元测试.一般都会预设一个正确的预期结果,而在测试执行的过程中会得到一个实际的结果.测试的成功与否就是拿实际的结果与预期的结果进行比较.这个比的过程实际就是断言(assert). 在unittest单元测试框架中提供了丰富的断言方法,例如assertEqual().assertIn().assertTrue().assertIs()等,而pytest单元测试框架中并没提供特殊的断言方法,而是直接使用python的assert进行断言. 下面我们就来介

fixtures不太好翻译,可看作是夹心饼干最外层的两片饼干.通常用setup/teardown来表示.它主要用来包裹测试用例,为什么需要这样的饼干呢?我们以web自动化测试为例,例如,要测试的某系统需要登录/退出.那么每一条用例执行前都需要登录,执行完又都需要退出,这样每条用例重复编写登录和退出就很麻烦,当然,你也可以把登录和退出封装为方法调用,但是每个用例中都写调用也很麻烦.有了fixtures就变得简便很多. 测试函数                                    

继续pytest单元测试框架的学习,pytest可以生成多种类型的测试报告.这一节就来学习pytest如何生成测试报告. 创建test_calss.py 测试用例文件,这里以测试该文件为例. #coding=utf-8 class TestClass: def test_one(self): x = "this" assert "h" in x def test_two(self): x = "hello" assert x == "h

使用 tox flake8 pytest 规范 python 项目 python 中有些很好的工作来规范整个项目的开发,而其中使用较多的就是使用 tox . flake8 . pytest . tox 管理 virtualenv 环境,可在一个 python 项目中定义多个版本的 python 环境,从而检查项目源代码的兼容性.flake8 进行源代码检查,根据 pep8 检查源代码是否符合规范(也可使用 pylint ,pylint 较严格). pytest 进行单元测试,或者通过 pytes

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

前言 pytest配置文件能够改变pytest框架代码的运行规则.比如修改pytest收集用例的规则,添加命令行参数等等!下面我们来一一讲解常用的一些配置项 Help 通过命令pytest --help查看配置文件中可以添加的一些参数及选项,这些选项都是可以添加到pytest的配置文件的 [pytest] ini-options in the first pytest.ini|tox.ini|setup.cfg file found: markers (linelist) markers for

前言 Pytest系列已经写了几篇文章了,也不知道对多少人有帮助,总之对于我自己来说该掌握的都已经掌握了,那么今天我们再来说说pytest如何生成一个完整的html测试报告,让你在吹牛逼的路上再多一份资本!废话不多说,进入正题!(咋就莫名其妙想起这句话了呢, 估计看文章看多了,貌似挺多人用这句话过度……) 使用pytest-html插件生成测试报告 pytest-html生成报告 pytest是借助pytest-html插件生成测试测试报告, 不用自己编写生成报告代码.github源码地址 ht