pytest实现测试用例参数化

背景

本文总结pytest的测试用例参数化。

说明

软件测试中,输入相应值,检查期望值,是常见测试方法。
在自动化测试中,一个测试用例对应一个测试点,通常一组测试数据无法完全覆盖测试范围,所以,需要参数化来传递多组数据。

pytest的测试用例参数化使用如下装饰器即可完成。

@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)
# 参数:
# argnames:以逗号分隔的字符串
# argvaluse: 参数值列表,若有多个参数,一组参数以元组形式存在,包含多组参数的所有参数
# 以元组列表形式存在

示例:

参数化之一个参数。

# ./test_case/test_func.py
import pytest

@pytest.mark.parametrize("arg_1", [4399, 2012])
def test_add_by_func_aaa(arg_1):
 print(arg_1)

# ./run_test.py
import pytest

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['-v','-s'])

'''
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.7.0, pytest-5.3.4, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- D:\Python3.7\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\Python3.7\project\pytest, inifile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.8.9, rerunfailures-8.0
collecting ... collected 2 items

test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[4399] 4399
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[2012] 2012
PASSED

============================== 2 passed in 0.04s ==============================
[Finished in 1.3s]
'''

参数化之多个参数。

# ./test_case/test_func.py
import pytest  

@pytest.mark.parametrize("arg_1, arg_2", [(4399, 'AAAA'), (2012, 'BBBB')])
def test_add_by_func_aaa(arg_1,arg_2):
 print("arg_1:{}  arg_2:{}".format(arg_1, arg_2))

# ./run_test.py
import pytest

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['-v','-s'])

'''
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.7.0, pytest-5.3.4, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- D:\Python3.7\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\Python3.7\project\pytest, inifile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.8.9, rerunfailures-8.0
collecting ... collected 2 items

test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[4399-AAAA] arg_1:4399  arg_2:AAAA
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[2012-BBBB] arg_1:2012  arg_2:BBBB
PASSED

============================== 2 passed in 0.05s ==============================
[Finished in 1.3s]
'''  

以上第2个示例,展现的是一个测试用例有两个参数,然后参数化了两组数据。

但在实际测试中,有的场景,比如多条件查询,比如有2个查询条件,每个条件有3个选项,如果要全部覆盖,则是3*3==9种情况。这种情景,人工测试一般是不会全部覆盖的,但在自动化测试中,只要你想,就可以做到。如下示例:

如下格式参数化,其测试结果为所有参数选项数量的乘积。

# ./test_case/test_func.py
import pytest
from func import *

'''
class TestFunc:

 # 正常测试用例
 def test_add_by_class(self):
  assert add(2,3) == 5

 def test_add_by_class_11(self):
  assert add(2,3) == 5
'''  

@pytest.mark.parametrize("arg_1", [4399,  2012, 1997])
@pytest.mark.parametrize("arg_2", ['AAAA', 'BBBB', 'CCCC'])
def test_add_by_func_aaa(arg_1,arg_2):
 print("arg_1:{}  arg_2:{}".format(arg_1, arg_2))

# ./run_test.py
import pytest

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['-v','-s'])

'''
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.7.0, pytest-5.3.4, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- D:\Python3.7\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\Python3.7\project\pytest, inifile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.8.9, rerunfailures-8.0
collecting ... collected 9 items

test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[AAAA-4399] arg_1:4399  arg_2:AAAA
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[AAAA-2012] arg_1:2012  arg_2:AAAA
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[AAAA-1997] arg_1:1997  arg_2:AAAA
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[BBBB-4399] arg_1:4399  arg_2:BBBB
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[BBBB-2012] arg_1:2012  arg_2:BBBB
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[BBBB-1997] arg_1:1997  arg_2:BBBB
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[CCCC-4399] arg_1:4399  arg_2:CCCC
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[CCCC-2012] arg_1:2012  arg_2:CCCC
PASSED
test_case/test_func.py::test_add_by_func_aaa[CCCC-1997] arg_1:1997  arg_2:CCCC
PASSED

============================== 9 passed in 0.06s ==============================
[Finished in 1.4s]
'''

总结

以上,就是我们测试中使用的pytest测试用例参数化。

当然,如实际需要,你也可以把测试数据独立到文件里。然后读取出来,传递给@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)装饰器

到此这篇关于pytest实现测试用例参数化的文章就介绍到这了,更多相关pytest 测试用例参数化内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python 测试框架unittest和pytest的优劣

    一.Unittest Unittest是Python标准库中自带的单元测试框架,Unittest有时候也被称为PyUnit,就像JUnit是Java语言的标准单元测试框架一样,Unittest则是Python语言的标准单元测试框架. Unittest支持自动化测试,测试用例的初始化.关闭和测试用例的聚合等功能,它有一个很重要的特性:它是通过类(class)的方式,将测试用例组织在一起. 示例: 运行结果 注:unittest有一个关联模块unittest2,但unittest2仅适用于Pytho

  • Pytest参数化parametrize使用代码实例

    这篇文章主要介绍了Pytest参数化parametrize使用代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在测试用例的前面加上: @pytest.mark.parametrize("参数名",列表数据) 参数名:用来接收每一项数据,并作为测试用例的参数. 列表数据:一组测试数据. 示例代码: import pytest test_datas = [ (11, 22, 33), (22, 33, 55) ] datas_di

  • python单元测试框架pytest的使用示例

    首先祝大家国庆节日快乐,这个假期因为我老婆要考注会,我也跟着天天去图书馆学了几天,学习的感觉还是非常不错的,这是一篇总结. 这篇博客准备讲解一下pytest测试框架,这个框架是当前最流行的python语言最流行的单测框架,不掌握可不行,首先这个框架属于第三方模块,需要通过pip安装即可 pip install pytest 下面我们进入正题 一.介绍pytest的运行规则 1.测试文件的名称必须要以test_*.py的格式,或者*_test.py的格式 2.测试类的名称必须要以Test开头,且这

  • python pytest进阶之conftest.py详解

    前言 前面几篇文章基本上已经了解了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

  • 通过代码实例解析Pytest运行流程

    pytest的整个测试分成如下6个阶段: 1.pytest_configure 插件和conftest.py文件配置初始化等,创建session. 2.pytest_sessionstart 创建session完以后,执行collection之前的阶段.会调用pytest_report_header向terminal打印一些环境信息,比如插件版本,python版本,操作平台这些等. 3.pytest_collection 测试用例收集以及生成测试输入的过程,这里还可能包括根据keywords和m

  • Pytest测试框架基本使用方法详解

    pytest介绍 pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要特点有以下几点: 1.简单灵活,容易上手,文档丰富: 2.支持参数化,可以细粒度地控制要测试的测试用例: 3.能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动化测试.接口自动化测试(pytest+requests); 4.pytest具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展 如pytest-selenium(集成selenium). pytest-html(完美html测试报告

  • Pytest框架之fixture的详细使用教程

    前言 前面一篇讲了setup.teardown可以实现在执行用例前或结束后加入一些操作,但这种都是针对整个脚本全局生效的 如果有以下场景:用例 1 需要先登录,用例 2 不需要登录,用例 3 需要先登录.很显然无法用 setup 和 teardown 来实现了fixture可以让我们自定义测试用例的前置条件 fixture优势 命名方式灵活,不局限于 setup 和teardown 这几个命名 conftest.py 配置里可以实现数据共享,不需要 import 就能自动找到fixture sc

  • 使用PyCharm安装pytest及requests的问题

    电脑环境:windows7 64位      python3.7 问题:在PyCharm中,使用setting下的project Interpreter安装pytest以及requests失败 解决方法:(亲测有效) 1.打开Gitbash,定位到python的安装目录:我的安装目录是 D:\pythonAnZhuang\Python37\Scripts 2.输入:pip install requests,等待安装完成 3.输入:pip install pytest,等待安装完成 4.检测是否安

  • pytest实现测试用例参数化

    背景 本文总结pytest的测试用例参数化. 说明 软件测试中,输入相应值,检查期望值,是常见测试方法. 在自动化测试中,一个测试用例对应一个测试点,通常一组测试数据无法完全覆盖测试范围,所以,需要参数化来传递多组数据. pytest的测试用例参数化使用如下装饰器即可完成. @pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues) # 参数: # argnames:以逗号分隔的字符串 # argvaluse: 参数值列表,若有多个参数,一组参数以元组形式存在,包

  • pytest fixtures函数及测试函数的参数化解读

    目录 pytest fixtures测试函数参数化 一.@pytest.mark.parametrize:参数化测试函数 1. 常规用法 2. 在参数化中标记单个测试实例 3. 多个参数化组合,笛卡尔积 二.用钩子函数pytest_generate_tests example拓展 总结 pytest fixtures测试函数参数化 Pytest会在以下几个级别启用测试参数化: pytest.fixture(),可以对fixture函数进行参数化. @pytest.mark.parametrize

  • Python Pytest装饰器@pytest.mark.parametrize详解

    Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化,类似DDT 如:@pytest.mark.parametrize('请求方式,接口地址,传参,预期结果',[('get','www.baidu.com','{"page":1}','{"code":0,"msg":"成功"})',('post','www.baidu.com','{"page"

  • 浅谈基于Pytest框架的自动化测试开发实践

    目录 01 - Pytest核心功能 02 - 创建测试项目 03 - 编写测试用例 04 - 执行测试用例 05 - 数据与脚本分离 06 - 参数化 07 - 测试配置管理 08 - 测试的准备与收尾 09 - 标记与分组 10 - 并发执行 11 - 测试报告 12 - 总结 参考资料 Pytest是Python的一种易用.高效和灵活的单元测试框架,可以支持单元测试和功能测试.本文不以介绍Pytest工具本身为目的,而是以一个实际的API测试项目为例,将Pytest的功能应用到实际的测试工

  • python中pytest收集用例规则与运行指定用例详解

    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] |

  • python的pytest框架之命令行参数详解(下)

    前言 上篇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 我

  • 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

  • pytest配置文件pytest.ini的详细使用

    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 非test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 查看pytest.ini的配置选项 cmd执行 pytest --help 找到这部分内容 [pyte

  • pytest中配置文件pytest.ini使用

    目录 一.pytest.ini说明 二.pytest.ini设置 1.addopts–设置自定义执行参数 2. testpaths–设置执行路径 3. markers–标记分组参数 4. 修改匹配规则 一.pytest.ini说明 pytest.ini是pytest的全局配置文件,一般放在项目的根目录下 固定的配置文件(pytest.ini),不可修改文件名 可以改变pytest的运行方式.设置配置信息.读取后按照配置的内容去运行 二.pytest.ini设置 1.addopts–设置自定义执行

随机推荐