让测试工程师欲哭无泪的Python库：自动化测试太强了-优快云博客

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做自动化测试的小伙伴们都知道，写测试用例特别费时间。要是能有啥好用的工具帮我们自动生成测试用例，那该多好啊！

今天跟大家唠唠几个特别牛的Python测试库，用了这些库，测试效率蹭蹭往上涨，就是可能会让测试工程师觉得饭碗不保了。

01 Hypothesis：自动生成测试数据的神器

要说最让测试同学头大的事，那就是设计测试数据了。用 Hypothesis 库，你就不用愁了。这家伙能自动帮你生成各种刁钻的测试数据，甚至能找出你想都想不到的边界情况。

from hypothesis import given
import hypothesis.strategies as st
@given(st.integers()， st.integers())
def test_add(x， y)：
    result = x + y
    assert result == y + x # 加法交换律
    assert (result - x) == y # 减法验证

温馨提示：Hypothesis生成的测试数据可能会特别奇葩，比如超大的数字或者负数。不过这恰恰是它的优点，能帮你发现代码里的各种潜在问题。

02 Mutmut：代码突变测试小能手

写完测试用例就万事大吉了？太天真了！ Mutmut 这个库会故意修改你的代码，看看测试用例能不能发现这些改动。要是发现不了，说明测试覆盖得不够全面。

# 原始代码
def is_positive(x)：
    return x > 0
# Mutmut 可能会改成
def is_positive(x)：
    return x >= 0 # 改变了判断条件

你说这不是故意找茬吗？对啊，就是要找茬！这样才能让测试更严密。不过用这玩意儿第一次看到测试报告的时候，确实容易把人吓一跳。

03 Faker：假数据制造专家

每次手动造测试数据太麻烦？ Faker 库分分钟帮你搞定。它能生成各种假数据，从姓名、地址到邮箱、手机号，应有尽有。

from faker import Faker
fake = Faker('zh_CN') # 支持中文哦
# 生成一个用户信息
def create_fake_user()：
    return {
        'name'： fake.name()，
        'address'： fake.address()，
        'phone'： fake.phone_number()，
        'email'： fake.email()
    }

不过话说回来，用Faker生成的数据太真实了，有时候测试环境的数据比真实环境还像那么回事，搞得我老是要反复确认是不是连错了数据库。

04 PyTest-Bdd：测试也要讲故事

PyTest-Bdd 把测试用例写成故事一样，产品经理看了都说好。它用自然语言描述测试场景，看起来特别像人话。

# features/login.feature
Feature： 用户登录
    Scenario： 成功登录
        Given 用户输入正确的用户名和密码
        When 点击登录按钮
        Then 显示登录成功页面

这么写测试用例，连产品都能看懂了。不过最搞笑的是，有次我写的测试用例被产品当成需求文档拿去开会了。

05 Locust：性能测试大杀器

说起 Locust ，那可是性能测试的一把好手。它能模拟成千上万个用户同时访问你的系统，看看系统会不会扛不住。

from locust import HttpUser， task， between
class WebsiteUser(HttpUser)：
    wait_time = between(1， 5)
    @task
    def index_page(self)：
        self.client.get(“/”)