单元测试框架，大家较为熟悉的有 Unittest、Nose（unittest 的扩展）。Pytest 倒是名不见经传，但是自从用了之后，就爱不释手，就像它自己描述的一样：simple powerful testing with Python。简单好用的参数化以及多种运行模式，让测试脚本简单清晰，调试运行更加方便。

一、参数化

比如我们在做自动化测试，当传入不同的参数时，期望返回的status code为200。如果用 Unittest做这块参数化比较复杂，而 pytest 会简单很多。在pytest中有pytest.mark.parametrize装饰器，轻松解决问题。我们就拿sogo的搜索作为例子。

用例说明：

步骤一、打开搜狗搜索（http://www.sogou.com/）

步骤二、输入tesla后点放大镜搜索

期望：返回正常

如果用接口来做的话，就相当于在query参数后面传tesla即可，验证状态码为200

如果用接口来做的话，就相当于在query参数后面传tesla即可，验证状态码为200

Import requests

Session = requests.session()

url = 'https://www.sogou.com/web?'

para = {'query': 'tesla'}

r = session.get(url, params=para, verify=False, allow_redirects=False)

assert r.status_code == 200

事实上，如果仅仅传一个搜索词就认为这个接口正常，那么很可能就出大篓子。所以我们可能需要传n个搜索词做验证。也就是说，para中的query后面的内容我们需要传多个不同的搜索词。比如说我们想搜索VR,BITCOIN等多个词的话，需要怎么做呢？

这个时候就是使用pytest中有pytest.mark.parametrize装饰器，如下代码第8行，通过在方法外面加一个装饰器就可以了。

Import pytest

Import requests

Session = requests.session()

url = https://www.sogou.com/web?'

search= ['tesla','VR','BITCOIN']

@pytest.mark.parametrize('test_input',search)

def test_status_code(test_input):

para = {'query':test_input}

r= session.get(url,params=para, verify=False, allow_redirects=False)

assert r.status_code == 200

此时有可能有同学提出疑问，对于多个参数我们用for循环也是可以做的，为何要用这个方法。原因是用pytest的参数化，传入的一个参数就是一个case，上面的例子我们传入了三个参数，那么形成的就是三个cases，哪个参数传入导致出错了，我们一目了然。那么要怎么做呢？我们在cmd里面运行脚本,假设脚本文件名为test_sogo_search.py，位置放在C盘下：

C:\>pytest test_sogo_search.py --html=./result/Report.html

在pytest的报告中你看到的是这样的

通过这样的报告，就能很清晰的知道哪个搜索词的验证结果是正确，哪个搜索词验证的结果是错误的。比起用for循环来说，是要清晰很多了。另外还有运行的时长，也是能给到额外的信息。

二、运行模式

Pytest的多种运行模式，让测试和调试变得更加得心应手，下面介绍5种用的比较多的模式。在介绍之前需要提醒一句，运行pytest时会找test开头的文件以及以test开头的方法或者class，不然就会提示找不到可以运行的case了。

1、运行后产生结果报告（htmlReport）

运行模式：

pytest test_case.py --html=./result/test_caseReport.html

效果：

当运行出错时，在report里能直观的看到错误原因，上图中，预期希望的status_code是302，但是实际是 200，所以就报错了。看着报告定位问题就变的非常容易。且测试结果不用整理，直接提交报告即可。

2、运行指定的Case

代码块（test_case.py）

class TestClassOne(object):

def test_one(self):

x = "this"

assert 'h' in x

def test_two(self):

x = "hello"

assert hasattr(x, 'check')

class TestClassTwo(object):

def test_one(self):

x = "this"

assert 'h' in x

def test_two(self):

x = "hello"

assert hasattr(x, 'check')

运行模式：

模式 1：$ pytest test_case.py

模式 2：$ pytest test_case.py::TestClassTwo

模式 3：$ pytest test_case.py::TestClassTwo::test_one

说明：

模式 1：直接执行整个test_case文件中在所有case

模式 2：运行test_case文件中TestClassTwo这个class下的两个cases

模式 3：运行test_case文件中TestClassTwo这个class下的test_one

效果：

当我们写了较多的cases时，如果每次调式都要运行一遍，无疑是很浪费时间的，通过这样的简单方式我们就可以方便的指定任何一个case来运行了。

注意：

定义class时，需要以T开头，不然pytest是不会去运行该class的。

3、多进程运行cases

pip install pytest-xdist

运行模式：

$ pytest tes_case.py -n NUM

效果：

当case达到一定量的时候，运行时间会变的很长，如果想缩短脚本运行的时间，那就可以用它来做。NUM填写你想并发的进程数。速度嗖嗖嗖~不信你试试！

4、重试运行cases

pip install pytest-rerunfailures

运行模式：

$pytest tes_case.py --reruns NUM

效果：

在做接口测试时，有时候会遇到 503 或者短时的网络波动，导致case会运行失败，而其实并非是我们想要的结果，此时可以通过重新运行case的方式，再次执行。重试多少次，跟你填写的NUM有关。

5、显示print内容

运行模式：

$pytest tes_case.py -s

效果：

在运行测试脚本时，为了调试或者想打印一些内容，我们会在代码中加一些print内容，但是在运行pytest时，这些内容不会被显示出来。如果带上-s的运行模式，就可以看到print的内容会显示出来。

另外Pytest的多种运行模式是可以叠加执行的，比如说，你想同时运行 4个进程又想打印出print的内容，可以用$pytest test_case.py -s -n 4

三、总结

pytest的安装简单，学习资料丰富，框架切换成本低，有兴趣就一起来学习pytest吧！

最后：

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