提到自动化测试,少不了自动化生成测试报告,更少不了漂亮的测试报告呀!刚好看到在github上有个大神分享了BeautifulReport,与unittest测试框架完美的结合起来,就能生成BeautifulReport了.下面来实践一把: 一.首先,准备好BeautifulReport,git地址:https://github.com/TesterlifeRaymond/BeautifulReport 如果你安装了Git,可以直接用下面命令克隆到本地指定目录: git clone https:/

简介: python 主流自动化测试报告插件有三个:HTMLTestRunner.BeautifulReport 和 Allure.HTMLTestRunner是一个比较古老的报告模板,界面也不是很好看.BeautifulReport  界面很简洁,看起来也很直观,是一款比较不错的报告插件.如果你想提升一下你的level,让你的自动化测试报告变得高大上,那么请选择 Allure . Allure 是一款轻量级的开源自动化测试报告生成框架.它支持绝大部分测试框架,比如 TestNG.Junit .

  测试框架 什么是框架? 框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计,框架是用来解决代码的组织及运行控制问题的. 在我们编写自动化脚本的时候,经常需要读取配置文件,读取数据文件,发送请求,记录日志,连接并对比数据库数据.每个脚本里都重写一遍各种方法不仅工作量大而且易错.所以我们需要把公共的方法提取出来,封装成单独的模块,放到公用方法包里.另外配置文件,数据文件,日志等我们也需要分类存到不同的文件夹下.这种对公共方法的封装及对脚本及配置文件怎么组织的设计就叫做框架. 同时,一般框架除

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

前言 今天我们再说一下pytest框架和unittest框架相同的fixture的使用, 了解unittest的同学应该知道我们在初始化环境和销毁工作时,unittest使用的是setUp,tearDown方法,那么在pytest框架中同样存在类似的方法,今天我们就来具体说明. 先附上官方文档的一段说明 1.每个级别的setup/teardown都可以多次复用 2.如果相应的初始化函数执行失败或者被跳过则不会执行teardown方法 3.在pytest4.2之前,xunit fixture 不遵

前言 前面几篇随笔基本上已经了解了pytest 命令使用,收集用例,finxture使用及作用范围,今天简单介绍一下conftest.py文件的作用和实际项目中如是使用此文件! 实例场景 首先们思考这样一个问题:如果我们在编写测试用的时候,每一个测试文件里面的用例都需要先登录后才能完成后面的操作,那么们该如何实现呢?这就需要我们掌握conftest.py文件的使用了. 实例代码 创建如下一个目录 ConftestFile |conftest.py |test_file_01.py |test_f

前言 学pytest就不得不说fixture,fixture是pytest的精髓所在,就像unittest中的setup和teardown一样,如果不学fixture那么使用pytest和使用unittest是没什么区别的(个人理解). fixture用途 1.做测试前后的初始化设置,如测试数据准备,链接数据库,打开浏览器等这些操作都可以使用fixture来实现 2.测试用例的前置条件可以使用fixture实现 3.支持经典的xunit fixture ,像unittest使用的setup和te

前言 上篇文章相信大家已经了解了pytest在cmd下结合各种命令行参数如何运行测试用例,并输出我们想要看到的信息.那么今天会讲解一下pytest是如何收集我们写好的用例?我们又有哪些方式来运行单个用例或者批量运行用例呢?下面将为大家一一解答! pytest收集用例原理分析 首先我们按照如下目录结构新建我们的项目 [pyttest搜索测试用例的规则] |[测试用例目录1] | |__init__.py | |test_测试模块1.py | |test_测试模块2.py |[测试用例目录2] |

前言 上篇博客说到命令行执行测试用例的部分参数如何使用?今天将继续更新其他一些命令选项的使用,和pytest收集测试用例的规则! pytest执行用例命令行参数 --collect-only:罗列出所有当前目录下所有的测试模块,测试类及测试函数 --tb=style:屏蔽测试用例执行输出的回溯信息,可以简化用例失败时的输出信息.style可以是 on,line,short,具体区别请自行体验 --lf:当一次用例执行完成后,如果其中存在失败的测试用例,那么我们可以使用此命令重新运行失败的测试用例

前言 pytest是一款强大的python自动化测试工具,可以胜任各种类型或者级别的软件测试工作.pytest提供了丰富的功能,包括assert重写,第三方插件,以及其他测试工具无法比拟的fixture模型.pytest是一个软件测试框架,是一款命令行工具,可以自动找到测试用例执行,并且回报测试结果.有丰富的基础库,可以大幅度提高用户编写测试用例的效率.具备扩展性,用户可以自己编写插件,或者安装第三方提供的插件.可以很容易地与其他工具集成到一起使用.比如持续集成,web自动化测试等. 下面列举了

会发现不是控制台输出,而是pytest模式. 修改: 当运行时,发现无法运行: 然后点击Add Configuration, 点击加号,点击Python: 选择脚本路径和解释器.点击OK即可.

前言 平常写自动化用例会写一些前置的fixture操作,用例需要用到就直接传该函数的参数名称就行了.当用例很多的时候,每次都传这个参数,会比较麻烦.fixture里面有个参数autouse,默认是Fasle没开启的,可以设置为True开启自动使用fixture功能,这样用例就不用每次都去传参了 调用fixture三种方法 1.函数或类里面方法直接传fixture的函数参数名称 2.使用装饰器@pytest.mark.usefixtures()修饰 3.autouse=True自动使用 用例传fi

标记失败用到的情况是,本身就知道这是失败的例子,所以,不用让他运行,直接跳过.或者是依赖于某个方法,某个方式失败的话,用例直接标记成失败. 标记失败有两种方法,一种是方法内部,一种是方法外部.内部用pytest.xfail(""),外部用装饰@pytest.mark.xfail(condition=None, *, reason=None, raises=None, run=True, strict=False) 具体看以下的两个例子: #!/usr/bin/env/python #