為什麼需要自動化測試

自動化測試有很多優點，但這裡有3個主要的點

1. 可重用性:不需要總是編寫新的指令碼，除非必要，即使是新的作業系統版本也不需要編寫指令碼。
2. 可靠性:人容易出錯，機器不太可能。當執行不能跳過的重複步驟/測試時，速度會更快。
3. 全天執行:您可以在任何時間或遠端啟動測試。夜間執行正在測試你的軟體，即使是在你睡著的時候。

成熟的、功能齊全的Python測試工具——pytest

目前有多種可用的測試框架和工具。這些框架的風格也各不相同，比如資料驅動、關鍵字驅動、混合、BDD等等。您可以選擇最適合您的要求。

Python和pytest在這場競爭中佔據了巨大的份額。Python及其相關工具之所以被大量使用，可能是因為與其他語言相比，沒有或很少程式設計經驗的人更能負擔得起它們。

pytest框架使得編寫小型測試變得很容易，但是可以擴充套件到支援應用程式和庫的複雜功能測試。

Pytest的一些主要特性:

• 自動發現測試模組和功能
• 有效的CLI來更好地控制您想要執行或跳過的內容
• 大型第三方外掛生態系統
• 固定裝置-不同的型別，不同的範圍
• 與傳統的單元測試框架一起工作

自動和可配置的測試發現

在預設情況下，pytest期望在名稱以test_開頭或以_test.py結尾的python模組中找到測試。在預設情況下，它期望測試函式名以test_ 開頭。但是，可以通過在pytest的一個配置檔案中新增您自己的配置來修改這個測試發現協議。

# content of pytest.ini
# Example 1: have pytest look for "check" instead of "test"
# can also be defined in tox.ini or setup.cfg file, although the section
# name in setup.cfg files should be "tool:pytest"
[pytest]
python_files = check_*.py
python_classes = Check
python_functions = *_check
 

讓我們看一下非常基本的測試函式。

class CheckClass(object):
    def one_check(self):
        x = "this"
        assert 'h' in x

    def two_check(self):
        x = "hello"
        assert hasattr(x, 'check')

你注意到什麼了嗎?沒有花哨的assertEqual或assertDictEqual等，只是簡單明瞭的斷言。對於比較兩個物件的簡單操作，不需要匯入這些斷言函式。assert是python已經提供的功能，因此無需重新發明。

固定裝置會起作用的

檢視測試功能，測試錢包軟體的基本操作，比如，

// test_wallet.py
from wallet import Walletdef test_default_initial_amount():
   wallet = Wallet()
   assert wallet.balance == 0
   wallet.close()def test_setting_initial_amount():
   wallet = Wallet(initial_amount=100)
   assert wallet.balance == 100
   wallet.close()def test_wallet_add_cash():
   wallet = Wallet(initial_amount=10)
   wallet.add_cash(amount=90)
   assert wallet.balance == 100
   wallet.close()def test_wallet_spend_cash():
   wallet = Wallet(initial_amount=20)
   wallet.spend_cash(amount=10)
   assert wallet.balance == 10
   wallet.close()

嗯,有意思!你注意到了嗎，很多樣板檔案。另一件值得注意的事情是，測試除了測試功能之外還做了一些其他的事情，例如例項化錢包並關閉它——Wallet .close()

現在讓我們看看如何使用pytest fixture去除樣板

import pytest
from _pytest.fixtures import SubRequest
from wallet import Wallet#==================== fixtures
@pytest.fixture
def wallet(request: SubRequest):
   param = getattr(request, ‘param’, None)
   if param:
     prepared_wallet = Wallet(initial_amount=param[0])
   else:
     prepared_wallet = Wallet()
   yield prepared_wallet
   prepared_wallet.close()#==================== testsdef test_default_initial_amount(wallet):
   assert wallet.balance == [email protected](‘wallet’, [(100,)], indirect=True)
def test_setting_initial_amount(wallet):
   assert wallet.balance == [email protected](‘wallet’, [(10,)], indirect=True)
def test_wallet_add_cash(wallet):
   wallet.add_cash(amount=90)
   assert wallet.balance == [email protected](‘wallet’, [(20,)], indirect=True)
def test_wallet_spend_cash(wallet):
   wallet.spend_cash(amount=10)
   assert wallet.balance == 10

整潔!不是嗎。測試函式非常微妙，只做它們想做的事情。夾具錢包負責設定和拆卸、例項化和關閉錢包。它不僅有助於編寫可重用的程式碼，還增加了資料分離的本質。如果仔細看，錢包數量是一塊測試邏輯之外提供的測試資料，而不是硬編碼在測試函式內部。

@pytest.mark.parametrize(‘wallet’, [(10,)], indirect=True)

在更可控的環境中，您可以在儲存庫中有一個測試資料檔案，例如test-data.ini，以及讀取該檔案的包裝器，並且您的測試函式可以呼叫包裝器的另一個介面來讀取測試資料。

但是，建議將您的fixture作為conftest.py檔案的一部分。這是pytest中的一個特殊檔案，它允許測試發現全域性fixture。

但是，有一個針對許多不同資料集執行的測試用例!

不用擔心，pytest有一個很酷的特性來引數化您的fixture。讓我們用一個例子來看看它。

假設您的產品公開CLI介面以在本地管理它。此外，您的產品在啟動時設定了許多預設引數，您需要驗證所有這些引數的預設值。

我們可以考慮為每個設定編寫一個測試用例，但是使用pytest就容易得多了

@pytest.mark.parametrize(“setting_name, setting_value”, [(‘qdb_mem_usage’, ‘low’),
(‘report_crashes’, ‘yes’),
(‘stop_download_on_hang’, ‘no’),
(‘stop_download_on_disconnect’, ‘no’),
(‘reduce_connections_on_congestion’, ‘no’),
(‘global.max_web_users’, ‘1024’),
(‘global.max_downloads’, ‘5’),
(‘use_kernel_congestion_detection’, ‘no’),
(‘log_type’, ‘normal’),
(‘no_signature_check’, ‘no’),
(‘disable_xmlrpc’, ‘no’),
(‘disable_ntp’, ‘yes’),
(‘ssl_mode’, ‘tls_1_2’),])def test_settings_defaults(self, setting_name, setting_value):
   assert product_shell.run_command(setting_name) == \
     self.”The current value for \’{0}\’ is     \’{1}\’.”.format(setting_name, setting_value), \
 ‘The {} default should be {}’.format(preference_name, preference_value)

很酷,不是嗎!,你只寫了13個測試用例(每個不同setting_value),在未來如果你新增一個新的設定到你的產品,你需要做的就是,再新增一個tuple上面。

它是如何與selenium和API測試的UI測試整合的

嗯，你的產品可以有多種介面。CLI -就像我們上面討論的。類似地，GUI和API。在部署軟體之前，對所有軟體進行測試是很重要的。在多個元件相互依賴和耦合的企業軟體中，某個部分的更改可能會影響其他部分。

記住，pytest只是一個促進“測試”的框架，而不是特定型別的測試。因此，您可以使用selenium構建GUI測試，或者使用Python的請求庫構建API測試，然後使用pytest執行它。

例如，在高層次上，這可能是您的測試儲存庫結構。

正如您在上面看到的，這可以很好地分離元件。

• apiobjects:為呼叫API端點建立包裝器的好地方。您可以使用BaseAPIObject和派生類來滿足您的需求。
• helper:編寫您的helper方法
• 庫檔案，它可以被不同的元件使用，例如你的fixture在conftest, pageobjects等。
• pageobjects:
  pageobjects設計模式可用於建立不同GUI頁面的類。我們在站得住使用Webium，它是Python的一個頁面物件模式實現庫。
• 套件:您可以在這裡編寫pylint程式碼驗證套件，這將有助於您對程式碼質量有信心。
• 測試:可以根據測試的風格對測試目錄進行分類。它使管理和研究您的測試變得容易。

這只是供參考，儲存庫的結構和依賴關係可以按照您的需要進行佈局。

我有足夠的測試用例,想並行執行它們

您的測試套件中可能有大量的測試用例，並且有時您可能想並行地執行測試用例，以減少總體測試執行時間。

Pytest提供了一個很棒的並行執行測試的外掛，名為Pytest -xdist，它用一些獨特的執行模式擴充套件了Pytest。使用pip安裝此外掛

pip install pytest-xdist

讓我們通過一個示例來快速研究它。

我有一個自動化測試儲存庫CloudApp，用於使用selenium進行GUI測試。此外，它還隨著新的測試用例不斷增長，現在已經有了數百個測試。我想做的是並行執行它們，並減少測試執行時間。

在終端中，只需在專案根資料夾/ tests資料夾中鍵入pytest。這將執行所有測試。

pytest -s -v -n=2

並行執行測試的pytest-xdist

這還可以幫助您在多個瀏覽器上並行執行測試。

報告

Pytest內建支援建立結果檔案，可由Jenkins、Bamboo或其他持續整合伺服器讀取，使用如下呼叫:

pytest test/file/path — junitxml=path

這可以生成很好的XML風格的輸出，可以由許多CI系統解析器解釋。

結論

Pytest的受歡迎程度逐年上升。此外，它還擁有廣泛的社群支援，這讓您可以訪問很多擴充套件，比如pytest-django，它可以幫助您為Django web應用程式整合編寫測試。記住，pytest支援執行unittest測試用例，所以如果您正在使用unittest, pytest是值得考慮的。

如果你

①從事功能測試，想進階自動化測試

②在測試界混了1、2年，依然不會敲程式碼

③面試大廠卻屢屢碰壁

我邀你進群吧！來吧~~測試員，313782132（Q群裡有技術大牛一起交流分享，學習資源的價值取決於你的行動，莫做“收藏家”）獲取更多大廠技術、面試資料

如果對python自動化測試、web自動化、介面自動化、移動端自動化、面試經驗交流等等感興趣的測試人，可以關注微信公眾號：【傷心的辣條】，獲取軟體測試工程師大廠面試資料！

最後：

凡事要趁早，特別是技術行業，一定要提升技術功底，豐富自動化專案實戰經驗，這對於你未來幾年職業規劃，以及測試技術掌握的深度非常有幫助。