Pytest测试报告工具Allure用法介绍

简介

Allure Framework是一种灵活的、轻量级、多语言测试报告工具。

不仅可以以简洁的网络报告形式非常简洁地显示已测试的内容,

而且还允许参与开发过程的每个人从日常执行中提取最大程度的有用信息和测试。

从开发/测试的角度来看:

Allure报告可以快速查看到缺陷点,可以将测试未通过划分为Bug和中断的测试。

还可以配置日志,步骤,固件,附件,时间,历史记录,以及与TMS的集成和Bug跟踪系统,以便掌握所有信息。

从管理者的角度来看:

Allure提供了一个清晰的全局,涵盖了所涵盖的功能,缺陷聚集的位置,执行时间表,以及许多其他方便的事情。

独特的模块化和可扩展性,确保你能够进行适当的微调,以使更适合你自己。

官方文档:https://docs.qameta.io/allure/

部署使用

Pytest作为一个高扩展性、功能强大的自动化测试框架,自身的测试结果是较为简单的,如果想要一份完整测试报告需要其他插件的支持。

如果你对测试报告要求没那么高,你可以使用pytest-html插件,基本覆盖了测试报告的常规内容。

但是如果你想查看清晰的测试过程、多维度的测试报告、自定义一些输出,以及与用例和缺陷系统集成等,那allure-python将是你的"不二人选"。

注意:allure-pytest从1.7之后已弃用,从2.0版本开始迁移至allure-python项目(即使用allure2),另外要运行allure命令行也需要Java的支持。

1、安装:

1)allure-pytest插件:

pip install -U allure-pytest

这将安装allure-pytest和allure-python-commons程序包,以生成与allure2兼容的报告数据。

2)allure工具:

官方下载地址:https://github.com/allure-framework/allure2/releases

我的下载链接:https://pan.baidu.com/s/1aCUyGoSNB8dqBEQIlvysRg提取码: gue5

解压软件包(建议直接放到Python文件夹下),然后添加bin目录到环境变量中,最后使用allure --version验证是否安装成功。

2、基本使用

>>> 要使allure侦听器能够在测试执行过程中收集结果,只需添加 --alluredir  选项并提供路径即可存储结果。

pytest --alluredir=<directory-with-results>

如果你运行后进行了用例更改,那么下次运行可能还是会查看到之前记录,可添加 --clean-alluredir 选项清除之前记录。

pytest --alluredir=<directory-with-results> --clean-alluredir

>>> 要在测试完成后查看实际报告,你需要使用allure命令行应用程序从结果生成报告。

1)在默认浏览器中显示生成的报告

allure serve <my-allure-results>

2)要从现有的Allure结果生成报告,可以使用以下命令:

allure generate <directory-with-results>

默认报告将生成到allure-report文件夹,你可以使用 -o 标志更改目标文件夹:

allure generate <directory-with-results> -o <directory-with-report>

3)生成报告后,可以在默认系统浏览器中将其打开,只需运行:

allure open <directory-with-report>

你也可以找到该目录,使用浏览器打开该目录下index.html。注意:有时打开会找不到数据或者乱码,如果你使用的是pycharm,请在pycharm中右击打开。

4)如果要删除生成的报告数据,只需运行:

allure report clean

默认情况下,报告命令将在allure-results文件夹中查找报告,如果要从其他位置使用报告,则可以使用-o选项。

5)你也可以使用allure help命令查看更多帮助。

测试报告

你可以在allure报告中看到所有默认的pytest状态:只有由于一个断言错误而未成功进行的测试将被标记为失败,其他任何异常都将导致测试的状态为坏。

示例:

# test_sample.py
import pytest

# 被测功能
def add(x, y):
    return x + y

# 测试类
class TestAdd:

    # 跳过用例
    def test_first(self):
        pytest.skip('跳过')
        assert add(3, 4) == 7

    # 异常用例
    def test_second(self):
        assert add(-3, 4) == 1
        raise Exception('异常')

    # 成功用例
    def test_three(self):
        assert add(3, -4) == -1

    # 失败用例
    def test_four(self):
        assert add(-3, -4) == 7
# conftest.py
import pytest

@pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
def db():
    print('start')
    yield
    print('closed')

运行:

E:\workspace-py\Pytest>pytest test_sample.py --alluredir=report --clean-alluredir
========================================================================== test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.7.3, pytest-6.0.2, py-1.9.0, pluggy-0.13.0
rootdir: E:\workspace-py\Pytest
plugins: allure-pytest-2.8.18, assume-2.3.3, cov-2.10.1, html-3.0.0, rerunfailures-9.1.1, xdist-2.1.0
collected 4 items                                                                                                                                                        

test_sample.py sF.F                                                                                                                                                [100%]

=============================================================================== FAILURES ================================================================================
__________________________________________________________________________ TestAdd.test_second __________________________________________________________________________

self = <test_sample.TestAdd object at 0x000000000464F278>

    def test_second(self):
        assert add(-3, 4) == 1
>       raise Exception('异常')
E       Exception: 异常

test_sample.py:21: Exception
___________________________________________________________________________ TestAdd.test_four ___________________________________________________________________________

self = <test_sample.TestAdd object at 0x000000000464FD30>

    def test_four(self):
>       assert add(-3, -4) == 7
E       assert -7 == 7
E        +  where -7 = add(-3, -4)

test_sample.py:29: AssertionError
======================================================================== short test summary info ========================================================================
FAILED test_sample.py::TestAdd::test_second - Exception: 异常
FAILED test_sample.py::TestAdd::test_four - assert -7 == 7
================================================================ 2 failed, 1 passed, 1 skipped in 0.14s =================================================================

生成报告:

E:\workspace-py\Pytest>allure generate --clean report
Report successfully generated to allure-report

查看目录:

E:\workspace-py\Pytest>tree
文件夹 PATH 列表
卷序列号为 B2C1-63D6
E:.
├─.idea
├─.pytest_cache
│  └─v
│      └─cache
├─allure-report
│  ├─data
│  │  ├─attachments
│  │  └─test-cases
│  ├─export
│  ├─history
│  ├─plugins
│  │  ├─behaviors
│  │  ├─jira
│  │  ├─junit
│  │  ├─packages
│  │  ├─screen-diff
│  │  ├─trx
│  │  ├─xctest
│  │  ├─xray
│  │  └─xunit-xml
│  └─widgets
├─report
└─__pycache__

查看报告:

Overview:总览,显示用例执行情况、严重程度分布、环境信息等。
Categories:分类,按用例执行结果分类,异常错误和失败错误。
Suites:套件,按测试用例套件分类,目录 ->测试文件 -> 测试类 ->测试方法。
Graphs:图表,显示用例执行分布情况,状态、严重程度、持续时间、持续时间趋势、重试趋势、类别趋势、整体趋势。
Timeline:时间线,显示用例耗时情况,具体到各个时间点用例执行情况
Behaviors:行为,按用例行为举止分类(以标记文字形式显示,需要用例添加allure相关装饰器)
Package:配套,按目录形式分类,显示不同的目录用例执行情况。

用例详情:

Allure报告不仅能显示pytest不同执行结果状态,错误情况,固件等,还能捕获参数化测试所有参数名称和值。

用例:

# test_sample.py
import pytest
import allure

# 被测功能
def add(x, y):
    return x + y

# 测试类
@allure.feature("测试练习")
class TestLearning:
    data = [
        [3, 4, 7],
        [-3, 4, 1],
        [3, -4, -1],
        [-3, -4, 7],
    ]
    @allure.story("测试用例")
    @allure.severity(allure.severity_level.NORMAL)
    @pytest.mark.parametrize("data", data)
    def test_add(self, data):
        assert add(data[0], data[1]) == data[2]

报告:

到此这篇关于Pytest测试报告工具Allure的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python自动化之如何利用allure生成测试报告

    Allure测试报告框架帮助你轻松实现"高大上"报告展示.本文通过示例演示如何从0到1集成Allure测试框架.重点展示了如何将Allure集成到已有的自动化测试工程中.以及如何实现报表的优化展示.Allure非常强大,支持多种语言多种测试框架,无论是Java/Python还是Junit/TestNG,其他语言或者框架实现的流程和本文一致,具体配置参照各语言框架规范 安装 安装allure Windows用户: scoop install allure    (需要先下载并安装Scoo

  • Pytest allure 命令行参数的使用

    先看看 allure 命令的帮助文档 cmd 敲 allure -h allure 命令的语法格式 allure [options] [command] [command options] options 列表 Options: --help 命令行帮助文档 -q, --quiet 切换至安静模式 Default: false -v, --verbose 切换至冗长模式 Default: false --version 版本信息 Default: false command 列表 generat

  • Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化

    利用Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化: 实现一套脚本多套环境执行: 利用参数化数据驱动模式,实现接口与测试数据分离 使用logger定制实现自动化测试日志记录 实现步骤: 框架结构: 1.接口自动化项目代码编写(先在window实现) 1.1 项目准备 先在window安装响应的环境依赖 安装python3.7(要保证pip能用,一般安装python3.7会自动安装pip) 安装pytest框架---- pip install pytest 安装reque

  • Pytest+request+Allure实现接口自动化框架

    目录 前言: 一.简单介绍 二.代码结构与框架流程 三.详细功能和使用说明 四.Allure报告及Email 五.后续优化 前言: 接口自动化是指模拟程序接口层面的自动化,由于接口不易变更,维护成本更小,所以深受各大公司的喜爱. 接口自动化包含2个部分,功能性的接口自动化测试和并发接口自动化测试. 本次文章着重介绍第一种,功能性的接口自动化框架. 一.简单介绍 环境:Mac.Python 3,Pytest,Allure,Request pytest==3.6.0 pytest-allure-ad

  • 详解用Pytest+Allure生成漂亮的HTML图形化测试报告

    对于软件测试工作来说,测试报告是非常重要的工作产出.一个漂亮.清晰.格式规范.内容完整的测试报告,既能最大化我们的测试工作产出,又能够减少开发人员和测试人员的沟通成本. 本篇文章将介绍如何使用开源的测试报告生成框架Allure生成规范.格式统一.美观的测试报告. 通过这篇文章的介绍,你将能够: 将Allure与Pytest测试框架相结合: 如何定制化测试报告内容 执行测试之后,生成Allure格式的测试报告. 如何与Jenkins集成. 将测试环境信息展示到测试报告中. 1.Allure测试报告

  • 详解pytest+Allure搭建方法以及生成报告常用操作

    目录 一.Allure搭建 1.下载Allure安装包 2.安装allure-pytest库 3.配置allure环境变量 4.检验allure安装成功 二.allure生成报告代码 1.allure指定用例严重等级: 2.allure指定标记的测试用例执行 3.生成报告代码 一.Allure搭建 1.下载Allure安装包 链接:https://github.com/allure-framework/allure2/releases 2.安装allure-pytest库 cmd命令行输入命令:

  • allure结合python生成测试报告教程

    百度搜索实例 一.代码结构 本案例来自于霍格沃兹测试学院<高薪测试成长图谱>.data.yml为数据管理文件,test_baidudemo.py为测试用例文件,文件结构如下: 创建data/data.yml文件,代码如下 - allure - pytest - unittest 创建test_baidudemo.py,代码如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literal

  • Pytest测试报告工具Allure用法介绍

    简介 Allure Framework是一种灵活的.轻量级.多语言测试报告工具. 不仅可以以简洁的网络报告形式非常简洁地显示已测试的内容, 而且还允许参与开发过程的每个人从日常执行中提取最大程度的有用信息和测试. 从开发/测试的角度来看: Allure报告可以快速查看到缺陷点,可以将测试未通过划分为Bug和中断的测试. 还可以配置日志,步骤,固件,附件,时间,历史记录,以及与TMS的集成和Bug跟踪系统,以便掌握所有信息. 从管理者的角度来看: Allure提供了一个清晰的全局,涵盖了所涵盖的功

  • Pytest测试报告工具Allure的高级用法

    Allure除了具有Pytest基本状态外,其他几乎所有功能也都支持. 1.严重性 如果你想对测试用例进行严重等级划分,可以使用@allure.severity装饰器,它可以应用于函数,方法或整个类. 它以allure.severity_level枚举值作为参数,分别为:BLOCKER(中断),CRITICAL(严重),NORMAL(常规),MINOR(轻微),TRIVIAL(不重要). 示例: # test_sample.py import allure # 两数相加 def add(x, y

  • pytest测试框架+allure超详细教程

    目录 1.测试识别和运行 2.参数化 3.测试报告美化-allure 1.测试识别和运行 文件识别: 在给定的目录中,搜索所有test_.py或者_test.py文件 用例识别: Test*类包含的所有test_*的方法(测试类不能有__init__方法) 不在类中的所有test_*方法 pytest也能执行unit test写的用例和方法 运行方式1.pycharm页面修改默认的测试运行方式settings页面,输入pytest,修改Default test runner 2.右键执行pyth

  • Python文档生成工具pydoc使用介绍

    在Python中有很多很好的工具来生成字符串文档(docstring),比如说: epydoc.doxygen.sphinx,但始终觉得pydoc还是不错的工具,用法非常简单,功能也算不错,本文主要介绍pydoc. pydoc是Python自带的模块,主要用于从python模块中自动生成文档,这些文档可以基于文本呈现的.也可以生成WEB 页面的,还可以在服务器上以浏览器的方式呈现! [用法] Windows下: 复制代码 代码如下: D:\>python -m pydoc <modulenam

  • Python切片工具pillow用法示例

    本文实例讲述了Python切片工具pillow用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 切片:使用切片将源图像分成许多的功能区域 因为要对图片进行切片裁剪,所以用到切片工具必不可少,在ubuntu下有很多的图片处理工具,如 GIMP(Ubuntu的下的Photoshop),shotwell,shotter等等. 但是我想吧一张图片剪裁下来,用那些工具不怎么方便(其实可能是我没有找到而已),于是上网搜索资料,发现各式各类的工具,其中发现了pollow这款工具. 算是Python下的一个模块吧,这个模

  • Android Studio 3.6中新的视图绑定工具ViewBinding 用法详解

    前言 我们在Android开发的过程中总是需要获取XML布局中的ViewId,以便给其赋值进行显示,早期我们只能使用 findViewById 这个API,会导致很多的模版代码出现.2013年左右Android界大神 Jake Wharton开源了Butter Knife框架,通过Bind("viewid")方式方便开发者获取ViewId.近两年由于谷歌对Kotlin的支持,我们开始使用 Android Kotlin extensions. 在文件中导入布局文件直接引用viewId.无

  • java ThreadPool线程池的使用,线程池工具类用法说明

    实际上java已经提供线程池的实现 ExecutorService. 为了更方便的使用和管理.这里提供一个线程池工具类,方便大家的使用. 直接看看代码: 使用 public static void main(String[] args) { //实例化一个固定数目的线程池.具体参考类的构造方法 ThreadPool threadPool=new ThreadPool(ThreadPool.FixedThread,5); //线程池执行线程 threadPool.execute(new Runna

  • Go官方工具链用法详解

    Go官方工具链 为了从任意目录运行Go官方工具链中工具命令(通过go命令), Go官方工具链安装目录下的bin子目录路径必须配置在PATH环境变量中. 当使用安装程序安装Go官方工具链时,安装程序很可能已经自动地将此配置好了.windows环境中需要在把安装目录下bin子目录添加到高级系统环境变量中保存生效. Go官方工具链近来的版本都支持一个称为Go模块(Go modules)的特性, 用来管理项目依赖.此特性在版本1.11中被试验性引入, 在版本1.16中被默认支持. 第一个环境变量 我们应

  • Java制作证书的工具keytool用法详解

    目录 一.keytool的概念 二.keytool的用法 三.创建证书 四.查看密钥库里面的证书 五.导出到证书文件 六.导入证书 七.查看证书信息 八.删除密钥库中的条目 九.修改证书条目的口令 一.keytool的概念 keytool 是个密钥和证书管理工具.它使用户能够管理自己的公钥/私钥对及相关证书,用于(通过数字签名)自我认证(用户向别的用户/服务认证自己)或数据完整性以及认证服务.在JDK 1.4以后的版本中都包含了这一工具,它的位置为%JAVA_HOME%\bin\keytool.

  • Python包管理工具pip用法详解

    pip提供我们各色各样的软件(第三方库),而这些第三方库又可以给我们实现各种各样不同的功能,科学计算.画图.操作文件.聊天…… 我们可以通过Cmd终端.Pycharm.Jupyter三种平台使用pip安装这些第三方库. 官方Python 第三方库软件包地址:PyPI · Python 包索引 Anaconda,Conda,Pip的关系 Anaconda是一个python发行版.软件发行版是在系统上提前编译和配置好的软件包集合, 装好了后就可以直接用. Conda是一个包管理器.包管理器是自动化软

随机推荐