1. pytest基本介绍

pytest 是一个功能强大且易于使用的 Python 测试框架,用于编写单元测试、集成测试和功能测试。

它提供了丰富的功能和灵活的用法,使得编写和运行测试变得简单而高效。

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pytest框架优点:

❶ 简单易用:pytest 的语法非常简洁清晰,对于编写测试用例来说非常友好,几乎可以在几分钟内上手。

❷ 自动发现测试:pytest 能够自动发现项目中的测试文件和测试函数,无需手动编写繁琐的配置。

❸ 丰富的断言库:pytest 内置了丰富的断言库,可以轻松地进行测试结果的判断。

❹ 支持参数化测试:pytest 支持参数化测试,能够快速地对多组输入进行测试。

❺ 插件丰富:pytest 有着丰富的插件生态系统,可以通过插件扩展各种功能,比如覆盖率测试、测试报告生成等。

安装

可以在pychram中手动安装,也可以使用如下pip命令安装:

pip install pytest

 效验是否安装成功,可以使用如下命令:

pytest --version

终端看到一个版本号 说明安装成功了

2. pytest的基本使用

2.1 pytest的组成部分

pytest由两部分组成:

❶ 用例主体部分(通常单独放在一个py文件):主体部分写测试用例

❷ 用例运行语句(通常放在一个main文件):执行测试用例

一个简单的示例如下:

用例主体文件:test_lesson1.py

"""

用例主体部分:

定义1个用例的函数,需要带上test关键字

与之前的函数不同的是:在pytest框架下,可以不写调用语句,也可以执行函数的内容

"""

#主体例子1:

def test_case():

print("用例被运行")

#主体例子2:烤鸭1.0

def test_duck():

print("-----烤鸭店利润计算器开始⼯作------")

price1 = int(input("请输⼊烤鸭的进货价:")) # input传递来的值,都是str

price2 = int(input("请输⼊烤鸭的售卖价:"))

num = int(input("请输⼊今天卖出的烤鸭数量:"))

result = (price2 - price1) * num

print("今天的烤鸭利润是{}元".format(result))

用例执行文件:main.py

pytest 通过一个list接受参数,所以调用main函数时()里加上[]

#用例执行语句:

import pytest

pytest.main(["-s"])

运行main.py文件,执行结果如下:

2.2 pytest运⾏时携带的参数

-s :

表示开启终端交互,其作⽤是可以让打印的内容输出显示在终端中,或者可以在终端中与⽤例中的输⼊操作进⾏交互

例如上面的代码--用例2,是通过输入输出完成代码运行的,我们看看不加-s的效果: 

-v:

表示详细输出更详细的输出,包括每个测试⽤例的详细结果和其他相关信息,例如测试⽤例所在的模块、⽂件路径等。

还是上面的代码,加上-v后的终端显示效果: 

2.3pytest的⽤例命名规则

在 pytest 中,有关测试⽤例和测试⽂件的命名规则有⼀些常⻅的约定。

以下是 pytest 的命名规则的⼀些建议和最佳实践:

❶ 测试⽂件的命名:

● 测试⽂件应以 "test_" 开头或以 "_test" 结尾。

这样 pytest 可以⾃动识别并执⾏这些⽂件中的测试⽤例。

例如: test_login.py 或 user_test.py 。

--->>

● 使⽤有意义的名称来描述被测试的功能或模块。

例如: test_authentication.py 或 test_user_management.py 。

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❷ 测试⽤例的命名:

● 测试⽤例函数应以 "test" 开头。这样 pytest 可以⾃动识别并执⾏这些函数作为测试⽤例。

例如: def test_login_success(): 或 def test_add_product_to_cart(): 。

--->>

● 建议使⽤下划线 _ 分隔单词,⽽不是使⽤空格或其他特殊字符。例如: def test_calculate_total_amount(): 或 def test_validate_user_permissions(): 。

--->>

● 使⽤有意义的名称来描述测试的⽬的和预期结果。

例如: test_login_success() 测试登录功能的成功场景, test_calculate_total_amount() 测试计算总⾦额的功能。

--------------------------------->>>

❸ 测试类的命名(可选):

● 如果使⽤类来组织测试⽤例,可以使⽤驼峰命名法(CamelCase)为测试类命名,且开头需为Test开头。例如: class TestLogin: 或 class TestUserManagement: 。

--->>

● 测试类中的测试⽤例函数仍然应遵循以 "test" 开头的命名规则。

pytest运行代码运行规则

第一步:当你运行了这段指令之后,它就会在你当前运行指令的文件相对同级目录中

找符合test_开头 或者test_结尾的py文件;或者再往下层找

第二步:然后再找文件中test开头的函数,或者先找Test开头的类,再找类中Test开头的函数;

然后将通过上述方案中找到的所有用例依次执行;

本地运行示例如下:

m2文件夹下有2个py文件、一个main执行文件

与这两个py文件目录同级的还有一个‘testcase’文件夹,里面还有2个py文件

相当于是通过一个main执行文件同时执行m2文件夹所有的py文件中的测试用例

运行main.py文件,终端显示的执行顺序如下: 

2.4 pytest的常⽤运⾏⽅式

main文件代码运行

上面已经学习过main文件中使用main函数来执行用例,main函数接收的两参数,以及不同参数执行后,终端展示内容的不同;

如果我们有多个用例的py文件、多条用例,看运行的情况的总概述:可以不传参数

当一个用例的项目中,有很多用例的py文件时,可以把main文件写在项目的根目录下

就可以通过main函数的执行,依次执行所有py文件的用例

例如:我的项目文件名是m3,里面有子目录文件 ,把main文件放在m3的下级目录中就可以

执行后的终端显示:

换成 pytest.main(["-s"])执行后的终端显示:

pytest命令⾏运

快速定位到自己要执行的用例目录下的终端:

方式1:点击要执行的项目文件夹右键 --> Open In --> Terminal

方式2:使用cd命令,进入要执行的用例目录

除了用main文件运行用例,还可以在Terminal终端用命令来执行用例:

● 终端输入pytest:同等于在main文件的pytest.main([])

● 终端输入pytest -s:同等于在main文件的pytest.main(["-s"])

● 终端输入pytest -s -v:同等于在main文件的pytest.main(["-s","-v"]);终端的空格 = 逗号

● 终端输入pytest -sv:同等于在main文件的pytest.main(["-sv"]); -s -v的缩写

● 终端输入pytest -vs:同等于在main文件的pytest.main(["-vs"]); -s -v的缩写

-------------->>>>

● 指定用例运行:

终端输入pytest test_01.py::Test01::test001 -sv:同等于在main文件的pytest.main(["test_01.py::Test01::test001", "-vs"]);详解看下面指定运行介绍

终端输入pytest执行效果: 

终端输入pytest -s执行效果:

终端输入pytest -s -v执行效果:

-s -v可以缩写成 -sv,或者-vs,v和s不分先后:

pytest指定运⾏⽤例

像上面的m3用例目录下,有很多不同的模块,当我们只需要执行某一模块的用例、或者某一个模块的某个类、或者某个类下面的某个用例,就可以进行指定:

① 指定运行其中一个模块的用例:

pytest 模块名

如果需要显示输入内容,再加上-s即可:

pytest 模块名 -s

② 指定运行某个模块中的某个类:

pytest 模块名::函数名/类名 #(双冒号表示模块中的下一层)

③ 指定运行某个模块中的某个类下面的某个用例:

pytest 模块名::函数名::类名

指定m3文件夹下 -> test_01这个模块 -> Test01这个类 -> 下面的test002这个用例

在main文件中指定模块下类下面的某个用例:

写法和终端差不多,只是多了标识符、双引号、逗号

④ 指定文件夹运行用例:

pytest.main(["文件名","-sv"])

指定m3文件夹下 -> testcase这个文件夹下的所有用例

指定文件夹下的子级文件的用例运行:

pytest.main(["文件名/子文件夹名","-sv"])

指定文件夹下 -> 子级文件 - > 模块中的某个用例运行:

pytest.main(["文件名/子文件夹名/模块名::用例名","-sv"])

pytest运⽤-k筛选⽤例

筛选用例,一般以用例名作为筛选条件,配合筛选关键词“-k”使用即可

例如:筛选用例名包含 040的用例执行

pytest.main(["-k","040","-vs"]) # main文件的写法

pytest -k 040 -vs # 终端命令行的写法

2.5 pytest的前置和后置处理

模块级别的setup 和 teardown

在pytest 中,可以使⽤ setup 和 teardown 函数来定义测试⽤例的前置和后置操作。

❶ setup 函数:它会在每个测试⽤例执⾏之前运⾏,⽤于设置测试环境和准备测试数据。

❷ teardown 函数:它会在每个测试⽤例执⾏之后运⾏,⽤于清理测试环境和资源。

------------->>>

setup全称:setup_module

teardown全称:teardown_module

ps:

● 代码中尽可能前置、后置写统一,要么都带上module,要么都不写

● setup、teardown 与setup_module、teardown_module同时出现,会导致前置和后置竞争,导致可能其中一个不会在终端显示出来。

一个简单的示例如下: 

def setup():

# 前置操作

print("执行前置操作")

def teardown():

# 后置操作

print("执行后置操作")

def test_example():

# 测试用例

print("执行测试用例")

执行顺序: 先执行setup 再执行test_example 最后执行teardown 

函数级别的setup 和 teardown

setup_function:函数级别的前置操作(函数即用例)

teardown_function:函数级别的后置操作(函数即用例)

函数级别的前置、后置操作,每一个用例开始执行的的前后都会执行一次前、后置操作

# test_002.py

def setup_module(): # ---> setup

# 前置操作

print("执行模块级别前置操作")

def teardown_module(): # ---> teardown

# 后置操作

print("执行模块级别后置操作")

def test_example1():

# 测试用例1

print("执行测试用例test_example1")

def test_example2():

# 测试用例2

print("执行测试用例test_example2")

def setup_function():

# 函数级别的前置操作

print("执行函数级别的前置操作")

def teardown_function():

# 函数级别的后置操作

print("执行函数级别的后置操作")

 执行结果:

类级别的setup 和 teardown

● setup_class:类级别的前置操作

● teardown_class:类级别的后置操作

setup_class 和 teardown_class :在测试类的开始和结束时运⾏

但是需要加上默认的‘@classmethod’装饰器,才会被识别为类级别的前、后置操作

------------>>>

类级别的前、后置操作固定写法格式如下:

# file name:test003.py

class TestClass:

@classmethod

def setup_class(cls):

# 类级别的前置操作

print("执行类级别的前置操作")

@classmethod

def teardown_class(cls):

# 类级别的后置操作

print("执行类级别的后置操作")

def test0021(self):

print("执行测试用例test0021")

def test0022(self):

print("执行测试用例test0022")

方法级别的setup 和 teardown

● setup_method:方法级别的前置操作

● teardown_method:方法级别的后置操作

setup_method 和 teardown_method :在每个测试⽅法的开始和结束时运 ⾏

# file name:test_004.py

class TestClass:

def setup_method(self, method):

# 方法级别的前置操作

print("执行方法级别的前置操作")

def teardown_method(self, method):

# 方法级别的后置操作

print("执行方法级别的后置操作")

def test_example1(self):

# 测试用例1

print("执行测试用例test_example1")

def test_example2(self):

# 测试用例2

print("执行测试用例test_example2")

def test_example3(self):

# 测试用例3

print("执行测试用例test_example3")

类级别的前、后置,与方法级别的前、后置一起使用,执行顺序:

先执行类级别的前置操作

再逐个执行每个测试用例,执行每个用例的同时都会执行一次方法级别的前、后置操作

最后执行类级别的后置操作

# file name:test_005.py

class TestClass:

def setup_method(self, method):

# 方法级别的前置操作

print("执行方法级别的前置操作")

def teardown_method(self, method):

# 方法级别的后置操作

print("执行方法级别的后置操作")

def test_example1(self):

# 测试用例1

print("执行测试用例test_example1")

def test_example2(self):

# 测试用例2

print("执行测试用例test_example2")

def test_example3(self):

# 测试用例3

print("执行测试用例test_example3")

@classmethod

def setup_class(cls):

# 类级别的前置操作

print("执行类级别的前置操作")

@classmethod

def teardown_class(cls):

# 类级别的后置操作

print("执行类级别的后置操作")

模块的前后置操作案例

# file name:test_duck40.py(烤鸭店4.0版本)

def setup():

# 模块的前置操作,用例开始执行之前先打印出一句开始的提示语

print("---烤鸭店系统开始工作---")

def teardown():

# 模块的后置操作,用例执行结束后,打印出一句结束的提示语

print("---即将退出烤鸭店系统---")

def test_duck_4_0():

projects = {} # 装多个商品

while True:

oper_type = input("1 - 录入商品\n2 - 查询商品\n3 - 退出\n请做出你的选择:")

if oper_type == "1":

pro_list = []

# 录入逻辑

print(">>>准备开始录入商品<<<")

load_txt = ["请输入商品名:", "请输入商品的成本价:", "请输入商品的产地:", "请输入商品的生产日期:"]

for i in load_txt:

name1 = input("{}".format(i))

pro_list.append(name1)

projects[pro_list[0]] = pro_list

elif oper_type == "2":

# 查询逻辑

print(projects)

po_name = input("请输入要查询的商品名:")

print("你要查询的商品是:{}".format(projects[po_name]))

# 烤鸭 -- 直接给我烤鸭信息

elif oper_type == "3":

break

else:

print("无法别操作,请重新输入")

continue

import pytest

pytest.main(["-k", "test_duck40", "-vs"])

main文件执行结果:

2.6 pytest的标签使⽤

在Pytest中,标签(也称为标记)是⼀种⽤于对测试⽤例进⾏分类或分组的机制。

通过为测试⽤例添加标签,可以在运⾏测试时选择性地执⾏特定标签的测试⽤例,从⽽ ⽅便地控制测试的范围和⽬标。

可以理解为:标签也是用来做过滤的一种方式。

------------------------------------------------------------------------->>>

Pytest的标签功能基于装饰器来实现。

可以使⽤ @pytest.mark 装饰器为测试函数或测试类添加标签。

常⻅的⽤法是在测试函数或测试类上⽅添加装饰器,并指定相应的标签。

------------------------------------------------------------------------->>>

mark后不同关键字的含义:

--------->>>

@pytest.mark.skip:标记测试函数为跳过测试,并提供跳过的原因。这在你想要暂时跳过某些测试的情况下很有用,比如某个功能尚未实现或者有缺陷需要修复。

--------->>>

@pytest.mark.xfail:标记预期失败的测试。这表示你预期该测试会失败,但你想要运行它并收集结果。你可以提供失败的原因。

--------->>>

@pytest.mark.parametrize:使用参数化标记来标记测试函数,并提供参数化的值。这样测试函数将会根据提供的参数值运行多次,每次运行时使用不同的参数值。

--------->>>

@pytest.mark.somke:通常用于标记快速运行、覆盖基本功能、且对整体系统影响较小的测试。Smoke 测试旨在快速验证系统的基本功能是否正常,通常在每次代码提交后都会运行,以便快速发现潜在的问题。

--------->>>

@pytest.mark.slow: 通常用于标记运行较慢、覆盖范围较广、对整体系统影响较大的测试。Slow 测试可能包括集成测试、端到端测试、性能测试等,需要更长的时间来执行。

--------->>>

自定义标签:

@pytest.mark.任意标签内容:但是不能有中文、不能以数字开头;自定义标签mu

 @pytest.mark.somke:

仅运行文件中包含somke标签的测试用例

# file name:test001.py

import pytest

@pytest.mark.smoke

def test_login():

# 测试登录功能

assert True

@pytest.mark.regression

def test_registration():

# 测试注册功能

assert True

@pytest.mark.smoke

def test_add_to_cart():

# 测试添加到购物车功能

assert True

@pytest.mark.regression

def test_checkout():

# 测试结账功能

assert True

@pytest.mark.skip #标记为跳过的用例

def test001():

print("001")

@pytest.mark.hailey

def test_test_002():

print("添加一个标签后然后运行")

somke执行:

pytest -vs -m smoke # 终端命令行的写法

pytest.main(["-vs", "-m", "smoke"]) # main文件的写法

@pytest.mark.skip:

跳过标记为skip的测试用例(不执行),源码还是使用上面的'test001.py'代码

@pytest.mark.自定义标签:

源码还是使用上面的'test001.py'代码,指定自定义标签的用例运行,用例执行:

pytest -vs -m hailey # 终端命令行的写法

pytest.main(["-vs", "-m", "hailey"]) # main文件的写法

but,执行后报错了:

配置pytest.ini ⽂件

在项⽬根⽬录下的 pytest.ini ⽂件中可以指定全局标记,以应⽤于整个项⽬:

iniCopy code

[pytest] [pytest]

markers =

smoke: Run smoke tests

regression: Run regression tests

hailey: 这是对标签的解释

配置完成后,重新执行一下:

标签的逻辑筛选

逻辑分为四种:是、非、或、和

是:pytest.main(["-vs", "-m", "hailey"]) -->> pytest -m 'hailey' -vs

非:pytest.main(["-m", "not hailey", "-vs"]) -->> pytest -m 'not hailey' -vs

或:pytest.main(["-vs", "-m", "hailey or smoke"])

        终端:-->> pytest -m 'hailey or smoke' -vs

和:pytest.main(["-vs", "-m", "hailey and smoke"])

        终端:-->> pytest -m 'hailey and smoke' -vs

以下示例,仍使用上面的'test001.py'代码

非: 

 是:

或: 

 和:

but,执行报错了?

和的逻辑是,必须同时满足两个或多个条件,所以给自定义标签的这条用例上再加上smoke标签;

同一条用例,可以标记多个标签

再运行即可:

2.7 pytest的conftest的使⽤

当使⽤ Pytest 进⾏测试时, conftest.py 是⼀个特殊的⽂件,⽤于管理测试⽤例中 需要通⽤数据传递。

下⾯是⼀些简单的例⼦来说明 conftest.py 的使⽤。

 @pytest.fixture装饰器

定义⼀个简单的夹具(fixture):

# file name:conftest.py

import pytest

@pytest.fixture

def setup_data():

return [1, 2, 3, 4, 5]

在 conftest.py 中定义了⼀个名为 setup_data 的夹具。

这个夹具可以在测试用例的模块(test_001.py)中被使⽤,如下所示:

# file name:test_001.py

def test_sum(setup_data): #这里接收的参数是ttconftest.py 中定义的函数

#断言求和的值等于15

assert sum(setup_data) == 15

def test_traversal(setup_data): #这里接收的参数也是ttconftest.py 中定义的函数

#断言i对应的数字变量存在于setup_data函数中

for i in setup_data:

assert i in setup_data

然后执行上面的两条测试用例(test_001.py):

通过上面代码的示例中,我们可以看出:

pytest.fixture 是 Pytest 测试框架中的⼀个装饰器,⽤于定义测试⽤例中需要共 享的资源、数据或设置的函数。

它可以在测试⽤例执⾏之前、之后或在每个测试⽤例 之前、之后运⾏,并提供⼀种⽅便的⽅式来管理测试⽤例的前置条件和后置操作。

---------->>>

使⽤ pytest.fixture 装饰器,可以创建⼀个被 Pytest ⾃动调⽤的函数,该函数可以为测试⽤例提供所需的初始化步骤或共享的数据。这个函数可以返回⼀个值,该值将作为参数传递给测试⽤例函数。

通过使⽤ pytest.fixture ,目的是为了更⽅便地管理测试⽤例的前置条件和后置操 作,实现测试数据的共享和代码的重⽤,从⽽使测试代码更加简洁、可维护和可扩展。

pytest.fixture的参数

pytest.fixture 装饰器可以接受⼀些参数,⽤于配置和定制 fixture 函数的⾏为。

以下是⼀些常⽤的参数:

❶ scope :指定 fixture 的作⽤域。可以设置为以下⼏个值之⼀:

        ● function (默认值):每个测试函数都会调⽤⼀次 fixture(与前置一样)

        ● class :每个测试用例的类都会调⽤⼀次 fixture。

        ● module :每个测试模块都会调⽤⼀次 fixture。

        ● session:整个测试会话只会调⽤⼀次 fixture。

        ● yield:每个测试函数都会调⽤⼀次 fixture(与后置一样)

❷ params :参数化 fixture,可以根据不同的参数值⽣成多个独⽴的 fixture 实例。 可以传递⼀个可迭代对象,每个元素都会作为参数值调⽤ fixture。

❸ autouse :⾃动使⽤ fixture,⽆需在测试函数中显式声明使⽤该 fixture。可以 设置为 True 或 False 。

❹ name :为 fixture 指定⼀个⾃定义名称,⽤于在测试报告和⽇志中标识 fixture。

❺ 其他参数:可以根据需要添加其他⾃定义参数,供 fixture 函数使⽤。

pytest.fixture参数为autouse:

基于一条用例,设置自动调用前置、后置

# file name:conftest.py

import pytest

@pytest.fixture

def data():

return [1, 2, 3, 4, 5, 6]

@pytest.fixture(autouse=True) # autouse自动调用

def auto_print():

print("这里是自动调用的前置")

yield

print("这里是自动调用的后置")

# 测试用例file name:test_002.py

def test00(data):

print(data)

执行结果:

用例:

# 测试用例file name:test_002.py

def test00(data):

print(data)

def test01():

print("用例01运行了")

def test02():

print("用例02运行了")

基于多条用例的执行效果:

可以理解为是基于用例级别的自动调用前、后置操作 

pytest.fixture参数为scope:

基于模块级别设置为自动调用前置、后置,设置参数为scope = 'module'即可

# file name:conftest.py

import pytest

@pytest.fixture

def data():

return [1, 2, 3, 4, 5, 6]

@pytest.fixture(autouse=True,scope='module') #设置自动调用、且为模块级别

def auto_print():

print("这里是自动调用的前置")

yield

print("这里是自动调用的后置")

执行效果: 

可以理解为:与上面提到的模块级别的setup 和 teardown函数的作用是一样的(1个模块)

基于用例项目根目录下,多个模块执行的效果(两个模块,共6条用例):

基于文件级别设置为自动调用前置、后置,设置参数为scope = 'session'即可

文件级别:针对的是用例根目录下的所有用例模块

file name:conftest.py

import pytest

@pytest.fixture

def data():

return [1, 2, 3, 4, 5, 6]

@pytest.fixture(autouse=True,scope='session') #设置自动调用、且为文件级别

def auto_print():

print("这里是自动调用的前置")

yield

print("这里是自动调用的后置")

还是两个模块: 

执行效果:

基于类级别设置为自动调用前置、后置,设置参数为scope = 'class'即可

但除了声明的类,函数也同样会执行

# file name:conftest.py

import pytest

@pytest.fixture

def data():

return [1, 2, 3, 4, 5, 6]

@pytest.fixture(autouse=True,scope='class') #设置自动调用前、后置,且级别为类

def auto_print():

print("这里是自动调用的前置")

yield

print("这里是自动调用的后置")

执行效果:

pytest.fixture参数化params

在conftest文件中执行参数,传给对应模块的用例

# file name:conftest.py

import pytest

@pytest.fixture(params=["a", "b", "c"])

def params(request):

return request.param

# 用例file name:test_002.py

def test_(params):

print(params)

执行结果:

也可以给参数自定义名称:

2.8 pytest的ini⽂件的使⽤

在上面的'@pytest.mark.自定义标签'这里有提到pytest.ini文件的配置,以下补充ini文件的其他用途以及总结:

● ini文件的作用域:针对的是用例根目录下的所有模块

● 文件名:必须是pytest.ini(新建文件时,选择类型为File)

● 配置文件中都有固定的写法,必须遵从

自定义标签的配置:

上面的标签中有介绍,不定义的话,执行时找不到会报错

iniCopy code

[pytest] [pytest]

markers =

smoke: Run smoke tests

regression: Run regression tests

hailey: 这是对标签的解释

详细输入输出的配置:

当我们使用终端命令行来执行时,需要每次都写‘pytest -v -s’,是不行比较麻烦

这时候,就可以在ini文件中配置默认执行的命令:

[pytest]

addopts = -v -s

当我们在pytest.ini.py中配置了默认命令后,main文件中就不用再写['-s' ,'-v'] 

执行用例时会默认带上'-s' ,'-v',终端也可以显示出明显信息:

终端运行也是,只要输入一个pytest就可以:

配置筛选模块:

[pytest]

addopts = -v -s -k test_001 # 配置筛选模块

配置筛选用例:

[pytest]

addopts = -v -s -k test001

配置指定执行文件:

[pytest]

testpaths = tests/

addopts = -v -s

自定义pytest的命名规则

上面有学习到,pytest的模块名、用例名、类名、函数名,都有指定的默认命名规则,如果没有按照命名规则命名,执行用例的时候就会找不到报错;

那么当我们自定义了模块名、用例名、类名、函数名,想要Python也能够正常运行,就可以在ini文件中进行自定义:

[pytest]

python_files = t_*.py # 定义模块名为t_开头

python_classes = T* # 定义类名为T开头

python_functions = t_* # 定义用例名为t_开头

addopts = -v -s

配置完成后,执行正常输出:

配置Pytest中的警告信息

比如,我用一个模块中自定了一个函数

# file name:t_0.py

import pytest

@pytest.mark.func

def t_0():

print("t_0用例被运行")

没有在ini文件中配置的时候,运行会有一个警告信息:

不想看见警告信息

处理方式1:在ini文件中声明markers函数

[pytest]

python_files = t_*.py

python_classes = T*

python_functions = t_*

markers =

func:

addopts = -v -s

在执行,就不会显示警告信息了:

处理方式2:在ini文件中将pytest的警告信息禁用

[pytest]

python_files = t_*.py

python_classes = T*

python_functions = t_*

; markers =

; func:

addopts = --disable-warnings -v -s

再执行,也不会显示警告信息:区别是,禁用后会统计警告的数量,但不显示警告信息

 

精彩链接

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