【原】使用Pytest創(chuàng)建一個Python測試自動化項目

軟件測試test 2020-07-24

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為什么選擇Python？

Python是當前最流行的編程語言之一。它為Web后端，數(shù)據(jù)科學筆記本，sysadmin腳本等提供支持。它的語法簡潔，易讀且優(yōu)雅–非常適合初學者和專家。您可以想象的一切都只是一個導入。自然地，Python還是測試自動化的最好的語言。它的簡潔性使測試人員可以將更多的精力放在測試上，而不必在代碼上。未完成大量編程工作的測試人員往往比其他語言（如Java或C＃）學習Python的速度更快。Python非常適合啟動測試！

什么是pytest？

任何功能測試自動化項目的核心都是“核心”測試框架。該框架處理測試用例結(jié)構(gòu)，測試執(zhí)行以及通過/失敗結(jié)果報告。這是可以添加額外的程序包和代碼（例如Selenium WebDriver）的基礎。

pytest是Python最好的測試框架之一。它簡單，可擴展且具有Python風格。測試用例是作為函數(shù)而不是類編寫的。測試斷言失敗將與實際值一起報告。插件可以添加代碼覆蓋率，漂亮的報告和并行執(zhí)行。pytest也可以與Django和Flask等其他框架集成。根據(jù)2018年P(guān)ython開發(fā)人員調(diào)查，它也是最受歡迎的Python測試框架。

入門

讓我們創(chuàng)建我們的Python測試項目！如果您尚未這樣做，請下載并在您的計算機上安裝Python 3。然后，為項目創(chuàng)建一個新目錄：

$ mkdir python-webui-testing$ cd python-webui-testing

每當我創(chuàng)建一個新的Python項目時，都會為其依賴項創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境。這樣，同一臺計算機上的項目就不會有相互沖突的軟件包版本。我使用pipenv 是因為它簡化了工作流程。要全局安裝pipenv，請運行：

$ pip install pipenv

然后，為新項目安裝pytest：

$ pipenv install pytest --dev

Pipenv將向您的項目添加兩個新文件： Pipfile和。 Pipfile指定了項目的要求，而 Pipfile.lock “鎖定”了項目將使用的顯式版本。該命令中的“ –dev”選項表示pytest軟件包將僅用于開發(fā)，而不用于部署。Pipfile.lock

第一次測試

按照慣例，大多數(shù)項目會將所有測試放在一個目錄下。讓我們遵循以下約定：tests/

$ mkdir tests$ cd tests

創(chuàng)建一個為我們的第一個測試命名的Python模塊，并添加以下代碼：test_math.py

def test_addition(): assert 1 + 1 == 2

使用pytest編寫的測試通常不需要太多代碼。這兩行是功能齊全的測試用例！測試用例是作為函數(shù)而不是類編寫的。像這樣的基本測試不需要導入。使用Python的本機 assert 語句代替自定義斷言調(diào)用。

運行測試

讓我們運行我們的新測試。將目錄更改回項目根目錄，并調(diào)用pytest模塊：

$ cd ..$ pipenv run python -m pytest============================= test session starts ==============================platform darwin -- Python 3.7.3, pytest-4.5.0, py-1.8.0, pluggy-0.12.0rootdir: /Users/andylpk247/Programming/automation-panda/python-webui-testingcollected 1 item tests/test_math.py . [100%]=========================== 1 passed in 0.02 seconds ===========================

我們的第一個測試通過了！

pytest是如何發(fā)現(xiàn)我們的測試的？按名稱：pytest將搜索名為的模塊中命名的測試函數(shù) 。有趣的是，pytest不需要任何測試目錄中的文件。test_*test_*.py__init__.py

測試失敗

如果測試失敗，會發(fā)生什么？讓我們添加另一個帶有錯誤的測試來找出：

def test_subtraction(): diff = 1 - 1 assert diff == 0

讓我們重新運行這些測試：

$ pipenv run python -m pytest============================= test session starts ==============================platform darwin -- Python 3.7.3, pytest-4.5.0, py-1.8.0, pluggy-0.12.0rootdir: /Users/andylpk247/Programming/automation-panda/python-webui-testingcollected 2 items tests/test_math.py .. [100%]=========================== 2 passed in 0.02 seconds ===========================

我們回到了正軌。

參數(shù)化測試

如果我們要使用多個輸入組合來運行相同的測試過程，該怎么辦？pytest有一個裝飾器！讓我們編寫一個新的參數(shù)化輸入乘法測試：

import pytest@pytest.mark.parametrize( "a,b,expected", [(0, 5, 0), (1, 5, 5), (2, 5, 10), (-3, 5, -15), (-4, -5, 20)])def test_multiplication(a, b, expected): assert a * b == expected

這次，pytest 必須導入模塊。在裝飾將取代的輸入元組的測試功能參數(shù)，運行每一次輸入元組中的測試功能。再次運行測試將顯示更多的通過點：@pytest.mark.parametrize

$ pipenv run python -m pytest============================= test session starts ==============================platform darwin -- Python 3.7.3, pytest-4.5.0, py-1.8.0, pluggy-0.12.0rootdir: /Users/andylpk247/Programming/automation-panda/python-webui-testingcollected 7 items tests/test_math.py ....... [100%]=========================== 7 passed in 0.03 seconds ===========================

參數(shù)是進行數(shù)據(jù)驅(qū)動測試的好方法。

驗證異常

pytest將未處理的異常視為測試失敗。實際上，該 assert 語句僅引發(fā)異常以注冊失敗。如果我們要驗證是否正確引發(fā)了異常該怎么辦？使用與期望的異常類型，如下所示：pytest.raises

def test_divide_by_zero(): with pytest.raises(ZeroDivisionError): 1 / 0

重新運行測試以確保一切正常：

$ pipenv run python -m pytest============================= test session starts ==============================platform darwin -- Python 3.7.3, pytest-4.5.0, py-1.8.0, pluggy-0.12.0rootdir: /Users/andylpk247/Programming/automation-panda/python-webui-testingcollected 8 items tests/test_math.py ........ [100%]=========================== 8 passed in 0.04 seconds ===========================