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@pytest.mark.parametrize 多文件
2024-10-17
pytest.mark.parametrize()参数化应用二,读取json文件
class TestEnorll(): def get_data(self): """ 读取json文件 :return: """ data = [] with open(self, 'r') as f: dict_data = json.loads(f.read()) for i in dict_data: data.append(tuple(i.values())) return data @pytest.mark.parametrize(
pytest自动化6:pytest.mark.parametrize装饰器--测试用例参数化
前言:pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化. parametrizing 1. 下面是一个简单是实例,检查一定的输入和期望输出测试功能的典型例子 2. 标记单个测试实例为失败,例如使用内置的mark.xfail,则跳过该用例不执行直接显示xfailed 3. 若要获得多个参数化参数的所有组合,可以堆叠参数化装饰器 运行结果来看,参数为x=0/y=2; x=1/y=2; x=2/y=3; x=1/y=3
pytest.mark.parametrize()参数化的应用一
from page.LoginPage import Loginpage import os, sys, pytest base_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(base_dir) class TestLogin(): @pytest.mark.parametrize( "name, password", [('admin', 'admin'), ('),
Pytest系列(9) - 参数化@pytest.mark.parametrize
如果你还想从头学起Pytest,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html 前言 pytest允许在多个级别启用测试参数化: pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能(后面讲解) @pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和fixtures pytest_generate_tests 允许定义自定义参数化方案或扩展(拓展) 参数化场景 只有测试
5.@pytest.mark.parametrize()数据驱动
简介: pytest.mark.parametrize 是 pytest 的内置装饰器,它允许你在 function 或者 class 上定义多组参数和 fixture 来实现数据驱动. @pytest.mark.parametrize() 装饰器接收两个参数: 第一个参数以字符串的形式存在,它代表能被被测试函数所能接受的参数,如果被测试函数有多个参数,则以逗号分隔: 第二个参数用于保存测试数据.如果只有一组数据,以列表的形式存在,如果有多组数据,以列表嵌套元组的形式存在(例如:[1,1]或者[
pytest.6.Parametrize Fixture
From: http://www.testclass.net/pytest/parametrizing_fixture/ 背景 @pytest.mark.parametrize 装饰器可以让我们每次参数化fixture的时候传入多个项目.回忆上一节,我们参数化的时候只能传入传入1个字符串或者是其他的数据对象,parametrize每次多个参数,更加灵活. 例子 import pytest @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [
pytest参数化 parametrize
pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化 parametrizing 1.这里是一个实现检查一定的输入和期望输出测试功能的典型例子 # content of test_expectation.py # coding:utf-8 import pytest @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [ ("3+5", 8), ("2+4", 6), ("
pytest 多个PY文件执行共享变量及用fixture和conftest
------------恢复内容开始------------ 1.pytest需要测试多个py文件,这些文件有一定的依赖关系,同时执行的时候,需要只执行一次初始化setup,结束再执行一次teardown: 2.多个py文件需要使用pytest的conftest.py,这个文件名是固定的,在同级目录还需要__init__.py: 3.由于setup这种经典的初始化方法只支持module,class.method,function,setup module: 一个py文件只运行一次,里面可以是cl
pytest mark中的skip,skipif, xfail
这些测试的过滤,或是对返回值的二重判断, 可以让测试过程更精准,测试结果更可控, 并可以更高层的应用测试脚本来保持批量化执行. import pytest import tasks from tasks import Task @pytest.fixture(autouse=True) def initialized_tasks_db(tmpdir): tasks.start_tasks_db(str(tmpdir), 'tiny') yield tasks.stop_tasks_db() @p
pytest 用 @pytest.mark.usefixtures("fixtureName")或@pytest.fixture(scope="function", autouse=True)装饰,实现类似setup和TearDown的功能
conftest.py import pytest @pytest.fixture(scope="class") def class_auto(): print("") print("class-begin") yield print("class-end") test_autouse.py import pytest @pytest.mark.usefixtures("class_auto") class
pytest 用 @pytest.mark.usefixtures("fixtureName")装饰类,可以让执行每个case前,都执行一遍指定的fixture
conftest.py import pytest import uuid @pytest.fixture() def declass(): print("declass:"+str(uuid.uuid4())) return "declass" test_forclass.py import pytest @pytest.mark.usefixtures("declass") class TestClass(object): def test_
6、pytest -- 临时目录和文件
目录 1. 相关的fixture 1.1. tmp_path 1.2. tmp_path_factory 1.3. tmpdir 1.4. tmpdir_factory 1.5. 区别 2. 默认的基本临时目录 1. 相关的fixture 1.1. tmp_path tmp_path是一个用例级别的fixture,其作用是返回一个唯一的临时目录对象(pathlib.Path): 我们看下面的例子: # src/chapter-6/test_tmp_path.py CONTENT = "conte
【pytest】(三) pytest运行多个文件
1.运行多个测试文件 pytest 会运行 test_ 开头 或者 _test 结尾的文件,在当前目录和子目录中 2. 一个类下的多个用例的运行, pytest会找到 test_ 开头的方法 import pytest class TestClass(object): def test_one(self): x = "this" assert 'h' in x def test_two(self): x = "hello" assert hasattr(x, 'ch
pytest:conftest.py文件
一.fixture scope 为session 级别是可以跨 .py模块调用的,也就是当我们有多个 .py文件的用例时,如果多个用例只需调用一次fixture,可以将scope='session',并且写到conftest.py文件里.写到conftest.py文件可以全局调用这里面的方法.使用的时候不需要导入conftest.py文件.使用conftest.py的规则: 1.conftest.py这个文件名是固定,不可以更改 2.conftest.py 与运行用例在同一个包下,并且该包中有_
pytest 9 pytest-datadir读取文件信息
安装:pip install pytest-datadir 介绍:用于操作测试数据目录和文件的插件.pytest-datadir他会寻找包含测试模块名字的文件夹或者全局的一个文件夹名字为data下的数据.比如以下的一个结构: firstdemo.py可以从test_firstdemo文件夹下的文件中获取数据,通过 datadir / 'spam.txt',也可以从data文件夹下的数据获取,用 shared_datadir / 'hello.txt' #firstdemo.py def test
pytest文档18-配置文件pytest.ini
前言 pytest配置文件可以改变pytest的运行方式,它是一个固定的文件pytest.ini文件,读取配置信息,按指定的方式去运行. ini配置文件 pytest里面有些文件是非test文件 pytest.ini pytest的主配置文件,可以改变pytest的默认行为 conftest.py 测试用例的一些fixture配置 __init__.py 识别该文件夹为python的package包 tox.ini 与pytest.ini类似,用tox工具时候才有用 setup.cfg 也是in
Pytest的装饰器——parametrize中ids里包含中文,用例标题显示异常如何解决?
在使用pytest做测试的过程中,经常会用到pytest.mark.parametrize来对批量生成测试用例,比如 @pytest.mark.parametrize( ['a', 'b', 'expect'], [ (1, 2, 3), (2, 2, 4), (3, 2, 5) ]) def test_float_div(self, a, b, expect): result = self.cal.add(a, b) assert expect == result 这段代码会将[(1, 2,
Pytest(8)parametrize参数化
前言 当某个接口中的一个字段,里面规定的范围为1-5,你5个数字都要单独写一条测试用例,就太麻烦了,这个时候可以使用pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化. 官方示例 下面是一个典型的范例,检查特定的输入所期望的输出是否匹配: # test_expectation.py import pytest @pytest.mark.parametrize("test_input, expected", [("3+5", 8), (&quo
【pytest】使用parametrize将参数化变量传递到fixture
分享一个关于在pytest中,如何将测试用例文件中的变量传递到fixture函数. 一.交代应用场景 目前组内的项目,在根目录下是有一个conftest.py文件的,这里有个生成api token的fixture函数,就叫它gen_token()吧. 每个case包下,也会有个conftest.py,用于存放适用于本模块下测试用例的fixture函数,比如有个叫setup_before(). 因为拿token是请求接口的前提,所以在case里,比如有个test_case()里,要传顶层的fixt
pytest 14 使用自定义标记mark
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 #
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