pytest使用记录

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pytest使用记录

  1. 前置处理
    一些操作的预处理，比如封装一些需要使用的接口
  2. 后置处理
  3. 创建测试用例
    1. 登录成功
    2. 登录失败(无用户名)
    3. 登录失败（密码错误）

在测试用例调用接口时，需要将数据转化为json格式，具体而言，有两种方法：
A. 在post请求中：

requests.post(url=self.url_login, json=test_data)

B. 写好请求体后直接dumps

       login_body = json.dumps(data)

两种区别在于：
第一种将默认请求头为

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

第二种虽然指定为json格式数据，但是未指定请求头，因此在post请求时需要将请求头加上

r = requests.post(self.loginUrl,body_data,headers= headers)
luyi12138
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pytest使用
sinat_34766121的博客
07-23 1580
这是一个模块modelyield#类class在模块中定义，它们可以包含多个方法和数据成员。#方法method是与类关联的函数#全局函数function，class内的函数function是方法method。
【使用 Pytest 记录日志文件并确保测试用例正常执行】
效率工具，软件测试，实用干货，资源分享，这里全是黑科技。
07-25 815
如果按照这些步骤配置了日志记录和测试用例，应该能正确生成日志文件，并解决用例重复执行的问题。如果还有问题，可以进一步检查 pytest 的配置和命令是否正确。在你的项目目录下创建一个。首先，确保你的测试脚本。
j2ee高级开发技术课程第七周
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来源：https://baike.baidu.com/item/JSON/2462549?fr=aladdin JSON(JavaScriptObject Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript(欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为...
Python json用法--dumps与loads dump与load
Jack_2085
04-23 348
dumps与loads 相同点 都是在内存中转换 不同点 dumps 把特定的对象序列化处理为字符串，即把dict或list转换为str loads把字符串通过反序列化转换成list和dict 注意：如果外形不是list或者dict的形状，则不会转换成功的,这里必须要注意，字符串的外面的引号必须是“单引号”，内部必须是双引号，如果不是这样 ，json模块会报错的 dump与load 相同点 都是在文件中处理 不同点 dump dump是把序列化后的字符串写到一个文件中 load load是从一个一个文件中读
python json.dumps中文乱码
测试蜗牛，一步一个脚印
03-15 2696
# 调接口 response_data,code = httpRequest.http_get(url,eval(data)) # 将返回的数据json转成字符串 response_str = json.dumps(response_da...
Pytest自动化测试框架
Princesk的博客
01-11 3751
自动化测试 测试环境搭建httpbin.org开源接口网站 http://www.httpbin.org/这个网站是开放的用来做测试用网站，外网注意看脸进 笔者本来想搭一个docker+wsl2+git的本地环境，但碍于win11某些问题失败了，后面去b站找了一个Jupyter搭建的本地项目 Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程 - 知乎 (zhihu.com) 网络爬虫_使用Web测试工具httpbin_哔哩哔哩_bilibili jupyter notebook #jupyter安装完成
python中json文件处理涉及的四个函数json.dumps()和json.loads()、json.dump()和json.load()的区分...
weixin_34355559的博客
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一、概念理解 1、json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数（可以这么理解，json是字符串） 　　(1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码（可以这么理解，json.dumps()函数是将字典转化为字符串） 　　(2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典（可以这么理解，json.loa...
Pytest使用记录
霹雳吧啦Wz
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Pytest简介 Pytest是一个易用、强大、灵活的功能测试框架,并且兼容unittest和nose的测试用例。 易用: 用例编写简单, 断言方便 强大: 全能的mark, 强大的fixtures 灵活: 灵活的执行控制及丰富的插件 Pytest安装指令 pip install pytest Pytest编写规则 测试文件以test_开头，或以_test结尾 测试类以Test开头，并且不能带有 init 方法 测试函数以test_开头 断言使用python自带的assert 项目结构目录 假设我
pytest 使用问题记录
weixin_35891618的博客
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1.在控制台项目根目录里执行报错： ModuleNotFoundError: No module named 'BaseInterfaceTest' 解决方案： 在运行的第一个test文件中加如下代码 import sys sys.path.append('根目录') 2.pytest.ini文件 [pytest] addopts = -v -v 可以在控制台输出case名字 不加的效果是这样的 加了的效果是这样的： 3.被@pytest.fixture()修饰的函数，re.
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weixin_42836297的博客
07-14 1423
pytest.main()pytest.main([“-vs”, “-k”, “文件1 or 文件2”])pytest.main([“-k”, “方法1 or 方法2”, “-v”, “-s”, “文件”])
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pytest-recording：一个pytest插件，允许通过VCR.py记录网络交互
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用于生成路线的 语音文件
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deep-person-reid-master.zip
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行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。ReID有一个非常重要的特性就是跨摄像头，所以学术论文里评价性能的时候，是要检索出不同摄像头下的相同行人图片。
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对postgresql进行性能优化
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/81d3b967159d postgresqltuner.pl Build Status Donate analyses your PostgreSQL instance and produces a report, giving hints. It is inspired by mysqltuner.pl Demo Here is a sample output: ~~~ postgresqltuner.pl version 1.0.1 Checking if OS commands are available on /var/run/postgresql... [OK] I can run OS commands Connecting to /var/run/postgresql:5432 database template1 with user postgres... [OK] The user acount used for reporting has superuser rights on this PostgreSQL instance ===== OS information ===== [INFO] OS: linux Version: 4.9.0 Arch: x86_64-linux-gnu-thread-multi [INFO] OS total memory: 94.36 GB [OK] vm.overcommit_memory is good: no memory overcommitment [INFO] Running (probably) directly on a phy...
Java开发基于WS-Security + CXF的安全API
最新发布
12-27
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/d4387cb984e8 ApiFuzzDictionary 红队Api接口Fuzz字典，WEB安全，渗透测试，API，字典 爬虫工具说明 爬取Api工具\crawlapi.py为爬虫文件，原理是通过搜索引擎搜索项目的代码，根据API路径的规则进行匹配，最后将爬取到的所有API去重排序并保存到_api.txt文件中，当做字典使用，需要 Cookie才能使用且不稳定，一个号一天大概可发送1700条数据，本人断断续续挂服务器爬了几天才弄出来，最后结合网上存在的敏感漏洞接口整理出API字典 API字典说明 目录下的API字典.txt是经过筛选文件夹下的_api.txt后得到的，涉及比较敏感的接口，如/api/user、/api/sys、/api/admin、/api/upload等 使用说明 建议配合Burp Suite攻击器使用，加上常见的参数，配合GET方法、POST方法以及OPTIONS方法进行fuzz
pytest自动化记录日志
06-15
<think>我们正在讨论pytest自动化测试中的日志记录配置方法。根据用户的问题和提供的引用内容，我们可以总结出以下关键点：1.引用[2]展示了在pytest测试用例中使用Python标准库`logging`记录日志的示例，包括info、warning、error等不同级别的日志。2.引用[3]提供了在pytest配置文件中设置日志文件的方法，包括日志文件路径、日志级别、日志格式和日期格式。因此，配置pytest的日志记录主要有两种方式：-在测试用例或fixture中直接使用`logging`模块。-通过pytest配置文件（如pytest.ini）进行全局配置。此外，我们还可以使用pytest内置的日志功能，它基于`logging`模块，但提供了更简单的配置方式。接下来，我们将详细说明这两种方法，并给出示例。###方法一：在测试代码中使用`logging`模块我们可以直接在测试函数或fixture中导入`logging`模块，然后调用相应的方法记录日志。但是，为了全局配置日志，我们通常会在fixture中设置日志的格式和级别，或者使用pytest的配置功能。示例（引用[2]中的代码）：```pythonimportpytestimportlogging#使用fixture设置日志@pytest.fixture(scope='module')defbegin():print('123')#记录不同级别的日志logging.info('这是测试用例的info')logging.warning('这是测试用例的warning')logging.error('这是测试用例的error')yieldprint('456')```但是，这种方法需要在每个测试模块或函数中重复配置日志格式和级别，不够灵活。因此，我们更推荐使用配置文件进行全局设置。###方法二：通过pytest.ini配置文件设置日志在pytest.ini文件中，我们可以配置日志的文件路径、日志级别、日志格式等。以下是一个配置示例（参考引用[3]）：```ini[pytest]#日志文件配置log_file=pytest.loglog_file_level=infolog_file_format=%(levelname)-8s%(asctime)s[%(name)s:%(lineno)s]:%(message)slog_file_date_format=%Y-%m-%d%H:%M:%S```配置说明：-`log_file`：指定日志文件的路径。-`log_file_level`：设置日志文件记录的日志级别（如debug,info,warning,error,critical）。-`log_file_format`：定义日志的格式。这里的格式说明：-`%(levelname)-8s`：日志级别名称，左对齐，占8个字符。-`%(asctime)s`：日志记录的时间。-`%(name)s`：记录日志的模块名称。-`%(lineno)s`：记录日志的代码行号。-`%(message)s`：日志消息。-`log_file_date_format`：设置日志中日期时间的格式。此外，我们还可以在配置文件中设置控制台输出的日志（使用`-o`选项），但通常我们使用`log_file`将日志输出到文件。###方法三：使用pytest的内置日志功能（推荐）pytest从3.3版本开始支持内置的日志记录功能。我们可以使用`caplog`fixture来捕获日志，但更重要的是，我们可以通过pytest.ini配置日志的全局行为。配置示例（在pytest.ini中）：```ini[pytest]log_level=INFOlog_format=%(levelname)-8s%(asctime)s[%(name)s:%(lineno)s]:%(message)slog_date_format=%Y-%m-%d%H:%M:%S```这样配置后，运行测试时，日志将按照指定的格式输出到控制台。如果同时需要输出到文件，我们可以使用`--log-file`命令行选项，或者在配置文件中使用`log_file`和`log_file_level`（如方法二）。###结合使用通常，我们会在配置文件中同时设置控制台日志和文件日志。但是，pytest的配置文件不支持同时定义多个日志处理器（handler）。因此，如果我们希望同时将日志输出到控制台和文件，可以结合使用pytest的配置和Python的logging配置文件（如`logging.conf`）或自定义设置。不过，更常见的做法是只配置文件日志（通过pytest.ini），而控制台输出则通过pytest的进度信息（使用`-v`等选项）和捕获的日志（通过`--log-cli`选项）来满足。例如，我们可以这样配置：```ini[pytest]log_level=INFOlog_format=%(levelname)-8s%(asctime)s[%(name)s:%(lineno)s]:%(message)slog_date_format=%Y-%m-%d%H:%M:%Slog_file=pytest.loglog_file_level=DEBUG```这样，控制台会显示INFO级别及以上的日志（由`log_level`控制），而文件日志则记录DEBUG级别及以上的日志（由`log_file_level`控制）。注意，这里控制台日志的格式由`log_format`和`log_date_format`定义，而文件日志的格式同样使用这些定义。###示例测试用例配置好日志后，在测试用例中，我们可以通过`logging`模块记录日志：```pythonimportloggingdeftest_example():logging.debug("这是一条debug信息，通常不会在控制台显示")logging.info("这是一条info信息")logging.warning("这是一条warning信息")assert1==1```###注意事项1.确保在测试代码中不要重复配置日志（如调用`logging.basicConfig`），因为pytest已经接管了日志配置。2.如果需要在fixture中记录日志，可以像引用[2]中那样使用`logging`模块。###总结在pytest中实现自动化日志记录，我们主要通过配置文件（pytest.ini）来设置日志的格式、级别和输出目标。同时，在测试代码中，我们直接使用`logging`模块记录日志即可。[^1]:Pytest教程：使用Pytest进行接口自动化测试[^2]:自动化学习3：日志记录及测试报告的生成--自动化框架搭建[^3]:pytest+yaml接口自动化测试框架封装§§相关问题§§1.如何在pytest中同时将日志输出到控制台和文件？2.pytest的日志配置和Python标准logging模块配置有何异同？3.如何根据不同的测试环境（如开发、测试、生产）配置不同的日志级别？</think>### 如何在 pytest 中配置自动化日志记录 在 pytest 中配置自动化日志记录主要有三种方式，结合您的需求说明如下： #### 1. **通过 pytest.ini 全局配置（推荐）** 在项目根目录创建 `pytest.ini` 文件，配置日志参数： ```ini [pytest] log_file = pytest.log # 日志文件路径 log_file_level = info # 文件日志级别 log_file_format = %(levelname)-8s %(asctime)s [%(name)s:%(lineno)s] : %(message)s log_file_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S ``` - **参数说明**： - `log_file_level`：支持 `debug/info/warning/error/critical` - `log_format`：`%(name)s`=模块名，`%(lineno)s`=行号 - 日志会自动写入指定文件，无需代码调用[^3] #### 2. **在测试代码中使用 logging 模块** ```python import logging import pytest # 日志初始化配置 def setup_module(): logging.basicConfig( filename='test.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # 在测试用例中记录日志 def test_api(): logging.info("开始执行API测试") # 测试逻辑... logging.warning("参数校验警告") assert response.status_code == 200 logging.info("API测试通过") ``` - **优点**：灵活控制日志内容和位置[^2] #### 3. **结合 conftest.py 实现自动化记录** 创建 `conftest.py` 实现全局日志管理： ```python # conftest.py import logging import pytest @pytest.fixture(autouse=True) def auto_log(request): logger = logging.getLogger(request.node.name) logger.info(f">>> 开始测试: {request.node.name}") yield logger.info(f"<<< 结束测试: {request.node.name}") # 测试用例中直接使用 def test_login(): logging.info("输入用户名密码") # 自动记录到日志 ``` - **特点**： - `autouse=True` 自动应用于所有测试用例 - 通过 `request.node.name` 获取测试用例名称[^4] #### 4. **日志与 Allure 报告集成** 在 `pytest.ini` 中添加： ```ini [pytest] addopts = --alluredir=./reports --log-file=pytest.log ``` 运行后日志会自动关联到 Allure 报告，在测试步骤中展示[^3] --- ### 关键注意事项 1. **日志级别控制**： - 开发环境建议 `log_level = debug` - 生产环境建议 `log_level = warning`[^2] 2. **日志文件管理**： ```ini [pytest] log_file = logs/test_%(d).log # 按日期生成日志文件 ``` `%(d)` 会自动替换为当前日期 3. **多模块日志分离**： ```python # 在测试模块顶部声明 logger = logging.getLogger(__name__) ``` 可在日志中区分不同模块的日志源[^4] [^1]: Pytest教程：使用Pytest进行接口自动化测试 [^2]: 自动化学习3：日志记录及测试报告的生成 [^3]: pytest+yaml接口自动化测试框架封装 [^4]: Selenium+Pytest自动化测试框架实战
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