pytest_allure优先级、fixture-scope参数介绍

已于 2022-06-10 18:43:45 修改
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分类专栏： WebUI自动化测试 文章标签： python
于 2022-06-07 21:24:08 首次发布
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本文介绍了如何利用Allure框架的注解来定义测试用例的特性、场景、优先级和问题关联，并展示了如何通过设置fixture调整用例执行顺序。此外，还解答了如何在Allure报告中自定义测试用例的展示顺序，提示可通过命名规范或pytest插件调整。同时提到了conftest.py用于数据共享和不同scope的作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

@allure.feature # 用于定义被测试的功能，被测产品的需求点
@allure.story # 用于定义被测功能的用户场景，即子功能点
@allure.severity #用于定义用例优先级
@allure.issue #用于定义问题表识，关联标识已有的问题，可为一个url链接地址
@allure.testcase #用于用例标识，关联标识用例，可为一个url链接地址
@allure.attach # 用于向测试报告中输入一些附加的信息，通常是一些测试数据信息
@allure.step # 用于将一些通用的函数作为测试步骤输出到报告，调用此函数的地方会向报告中输出步骤
@allure.description(详细描述)

自定义用例的执行顺序：fixture
conftest.py配置数据共享，不需要导入新包就能自动找到一些配置
scope="module"（可以实现多个.py跨文件共享前置）
scope="session"（以实现多个.py跨文件使用一个session来完成多个用例）
scope="function"(默认值)
 scope="class"**

2022.6.10补充
今天看到群友问的一个问题：在allure报告中怎么对测试用例的展示顺序进行排序？
答：写用例的时候，用例名为test_001,test_002，展示会按顺序展示（自己写的，不是官方话术）

补充：pytest执行时按照项目下的文件名的ASCII码去收集的，文件从上往下执行，可以用pytest-colloction-modifyitems
来修改执行顺序

Pytest框架之 - Allure特性之测试用例优先级
SitVen
12-26 1355
测试用例会分优先级，同样allure也提供用例级别，在 allure 报告可以清晰看到不同级别用例的缺陷数量 等级 class Severity(str, Enum): BLOCKER = 'blocker' # blocker：阻塞缺陷（功能未实现，无法下一步） CRITICAL = 'critical' # critical：严重缺陷（功能点缺失） NORMAL = 'normal' # normal： 一般缺陷（边界情况，格式错误） .
pytest框架笔记(十三) : Pytest+Allure定制报告
BearStarX的博客
09-23 3382
一、前言 Allure框架是一个灵活的轻量级多语言测试报告工具，它不仅以web的方式展示了简介的测试结果，而且允许参与开发过程的每个人从日常执行的测试中最大限度的提取有用信息 从dev/qa的角度来看，Allure报告简化了常见缺陷的统计：失败的测试可以分为bug和被中断的测试，还可以配置日志、步骤、fixture、附件、计时、执行历史以及与TMS和BUG管理系统集成，所以，通过以上配置，所有负...
接口测试之allure报告优化（二）
qiniana的博客
01-12 1263
修改allure报告suite模块的用例默认展开顺序
allure指定运行优先级用例以及部分定义
春天的波菜
04-16 2404
# coding:utf-8 import pytest import allure # 测试函数 @allure.step("字符串相加：{0}，{1}") # 测试步骤，可通过format机制自动获取函数参数 def str_add(str1, str2): print "hello" if not isinstance(str1, str): ...
学会这些pytest-Allure常用特性allure.attach、allure.step、fixture、environment、categories
2301_81967703的博客
05-08 987
在Allure报告的首页可以展示此次测试执行的环境信息 (如测试环境、测试人员、被测系统版本号、系统配置环境等)，这需要通过创建environment.properties或environment.xml进行配置，并把文件放置在--alluredir指定的文件夹中 (博主这里即result文件夹)。它们之间的区别在于，@allure.step()用于标记通用函数，当这个被标记的函数被调用后，会插入步骤说明并展示在Allure报告中。从结果可以看出来，两种方法都在报告中对应的测试用例中展示了附件内容。
pytest fixture和allure
white_python的博客
06-20 247
pytest fixture 和 allure
Pytest系列——allure（原理）之allure工具与Pytest测试框架集成
mashang_z111的博客
10-26 4605
1、Allure Framework是一种灵活的轻量级多语言测试报告工具，不仅可以以简洁的Web报告形式非常简洁地显示已测试的内容，也允许参与开发过程的每个人从日常测试中提取最大程度的有用信息。2、从开发/质量保证的角度来看，Allure报告可以缩短常见缺陷的生命周期：可以将测试失败划分为bug和损坏的测试，还可以配置log，step，fixture，attachments，timings，历史记录以及与TMS的集成以及Bug跟踪系统，因此负责任的开发人员和测试人员将掌握所有信息。
python pytest 介绍 插件介绍 fixture 装饰器 allure 报告 yaml 数据驱动
weixin_42720667的博客
01-22 1631
scope：表⽰被装饰器标记的⽅法的作⽤域（function默认，class，module，package，session） params：参数化（⽀持list[]，tuple()，[(),()]，([],[])）⾃动化测试包括⼀切通过⼯具（程序）的⽅式来代替或辅助⼿⼯测试的⾏为。其主要⼿段是模拟⼿⼯测试，通过组织编写⾃动化脚本执⾏测试⽤例，解决测试⼯作量⼤的问题，⾃动化测试能有效的提⾼测试效率。ps：我⽤的是mac系统，在写.py⽂件的路径时是这样写的，如果是win，注意⼀下⽂件路径即可。
pytest+allure批量执行测试用例
captain
02-05 2516
可以看到，先执行 `setup_module` 的前置操作，然后依次执行每个测试用例的前置操作 `setup_function`，再依次执行每个测试用例，最后再依次执行每个测试用例的后置操作 `teardown_function`，最后执行 `setup_module` 的后置操作。在上述代码中，我们定义了两个前置操作 `setup_function` 和 `setup_module`，并用 `@pytest.fixture` 装饰器标记它们为用例级别的前置操作。
测试学习笔记(2)---pytest测试框架详解
梦谜的博客
07-04 1974
pytest测试框架详解一、pytest介绍二、用例默认编写规则三、用例分类3.1、标记步骤3.1.1、注册标签名3.1.2、给用例打标记3.1.3、运行标记用例3.2、标记总结四、用例前置和后置4.1 通过setup和teardown4.2 通过fixture五、pytest命令参数六、生成HTML报告七、运行测试用例方式八、断言九、数据驱动十、常用的第三方库 一、pytest介绍 pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要特点有以下几点： 1、简单灵活，容易上手，文档丰富； 2、支
allure_report.zip
07-04
针对测试开发人员，需要生成直观的测试报告，自己重新写又会花费较长时间，我们可以根据Alure测试报告样式模板来展示自己的测试用例及测试数据。
自动化测试笔记（selenium+pytest+Allure）
Miss__xxzz的博客
10-09 2596
visibility_of_all_elements_located():判断多个元素是否出现且元素为非隐藏且宽和高不为0的元素，传参为元组，例（By.ID,"ID值"），返回值为定位到的元素组成的列表。visibility_of_element_located():判断某个元素是否出现且元素为非隐藏且宽和高不为0的元素，传参为元组，例（By.ID,"ID值"），返回值为定位到的元素。下载地址： https://github.com/mozilla/geckodriver/releases。
Python下使用Pytest参数化+Fixture+Allure
qq_41130705的博客
08-18 969
​ 前言：上一期文章，我们讲解了unittest框架的核心及使用方式，今天我们再来介绍另外一个框架：Pytest
pytest-fixture、allure
weixin_44722536的博客
02-20 558
七、如何分组执行（冒烟，分模块执行，分接口和web执行） 冒烟用例：分布在各个模块中 标记：@pytest.mark.smoke usermanage:用户管理模块 productmanage：商品管理模块
学会这些pytest-Allure常用特性allure.attach、allure.step、fixture、environment、categories，某里测开：大哥教教小弟
m0_70618214的博客
11-24 2907
Allure中常用的特性大致就这些，以上仅为简单示例，大家可根据自身项目的需要按需选择使用。Allure提供的特性当然也不止这些，如果感兴趣大家可以查看Allure官方文档了解更多。也方便你下次能够快速查找。如有不懂还要咨询下方小卡片，博主也希望和志同道合的测试人员一起学习进步在适当的年龄，选择适当的岗位，尽量去发挥好自己的优势。我的自动化测试开发之路，一路走来都离不每个阶段的计划，因为自己喜欢规划和总结，测试开发视频教程、学习笔记领取传送门！！
allure 报告
一碗烈酒的博客
02-20 1126
一、简介 二、下载安装 三、报告生成 四、环境配置 五、Python 使用 allure 方法 一、简介 官方文档：https://docs.qameta.io/allure/ 二、下载安装 1、linux 下载安装 先检查是否安装npm: which npm 未安装npm的话：curl--silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_10.x | bash - 安装：yum install -y nodejs ...
世界级别allure
active2的博客
01-28 756
1、前言 pytest+allure是最完美的结合了，关于allure的使用，本篇做一个总结。 allure报告可以很多详细的信息描述测试用例，包括epic、feature、story、title、issue、testcase、severity等 环境准备 2、安装及配置 allure用例描述 使用方法 参数值 参数说明 @allure.epic() epic描述 敏捷里面的概念，定义史诗，往下是feature @allure.feature() 模块名..
fixtrue基础之scope参数
Meryoufdd的博客
08-05 904
scope="module" 只会在模块开始执行测试方法之前执行一次，测试方法全部执行完之后执行一次（共1次输出setUp、tearDown）+ 2.2 跳转到fixture方法的位置时，就可以看到scope参数了，它有默认值function，英文好的朋友可以继续看下面的注释。"class"和"package/session"与上述用法原理一样，不再重复举例，伤大家眼睛。之前执行一次，每个测试方法部执行完之后再执行一次 （共2次输出setUp、tearDown）module：一个 .py 文件执行一次。..
pytest框极限封装
最新发布
03-10
<think>好的，用户想了解pytest框架的高度封装方法和最佳实践。首先，我需要回顾一下pytest的核心功能，比如fixture、参数化、插件系统等。然后，考虑如何通过这些特性进行封装，提高测试代码的可维护性和复用性。 用户可能已经知道基础用法，所以需要深入高级技巧。比如，动态生成测试用例，使用自定义标记来分类测试，或者结合工厂模式创建测试数据。此外，fixture的模块化设计也很重要，可以将常用操作封装成共享的fixture，供多个测试模块使用。 还需要考虑插件的最佳实践，比如如何利用pytest-html生成报告，或者用pytest-xdist进行并行测试。另外，处理测试依赖和清理工作，确保测试的独立性和可靠性。参数化测试的高级应用，比如从外部文件加载测试数据，也是关键点。 用户可能还希望了解如何组织大型测试项目结构，比如分层设计、配置文件和钩子函数的使用。比如，通过conftest.py文件集中管理fixture，或者自定义钩子来扩展pytest的功能。错误处理和日志记录的策略也是重要部分，确保测试失败时能快速定位问题。 此外，结合第三方库如Selenium进行UI测试时的封装方法，比如使用Page Object模式，并通过pytest fixture管理浏览器实例。测试用例的标记和筛选，根据环境或优先级运行不同的测试集，也是最佳实践的一部分。 最后，需要确保回答结构清晰，分点说明，并引用提供的参考资料中的相关内容，比如断言的使用、测试用例的分组加载等。同时，生成相关问题，帮助用户进一步探索pytest的高级主题。</think>### pytest框架高级封装技术与最佳实践 #### 1. 模块化Fixture设计 - **共享Fixture**：在`conftest.py`文件中定义全局fixture，支持跨模块复用。例如创建数据库连接池： ```python @pytest.fixture(scope="session") def db_connection(): conn = create_db_pool() yield conn conn.close() ``` - **工厂模式**：通过fixture返回对象工厂函数，实现动态对象创建[^2]： ```python @pytest.fixture def user_factory(): def create_user(name, role): return User(name=name, role=role) return create_user ``` #### 2. 动态参数化策略 - **外部数据驱动**：从JSON/YAML文件加载测试参数： ```python import json @pytest.mark.parametrize("case", json.load(open("test_cases.json"))) def test_scenario(case): assert run_case(case["input"]) == case["expected"] ``` - **组合参数化**：使用`pytest_generate_tests`钩子实现多维参数组合[^4]： ```python def pytest_generate_tests(metafunc): if "env" in metafunc.fixturenames: metafunc.parametrize("env", ["dev", "staging", "prod"]) ``` #### 3. 分层测试架构 - **服务层封装**：将核心业务逻辑抽象为可测试单元： ```python class PaymentService: def process_payment(self, amount): # 支付处理逻辑 return status_code ``` - **Page Object模式**：针对UI测试封装页面操作： ```python class LoginPage: def __init__(self, browser): self.browser = browser def login(self, username, password): self.browser.fill("#username", username) self.browser.fill("#password", password) ``` #### 4. 智能断言机制 - **自定义断言函数**： ```python def assert_api_response(response): assert 200 <= response.status_code < 300 assert "error" not in response.json() assert response.elapsed < timedelta(seconds=2) ``` - **上下文断言**：使用`pytest-assume`插件进行多重验证： ```python def test_complex_validation(): pytest.assume(validate_format(data)) pytest.assume(check_integrity(data)) pytest.assume(verify_permissions(data)) ``` #### 5. 环境管理策略 - **多环境配置**：通过命令行参数切换环境： ```python def pytest_addoption(parser): parser.addoption("--env", action="store", default="dev") @pytest.fixture def env_config(request): env = request.config.getoption("--env") return load_config(f"config_{env}.yaml") ``` - **容器化测试**：集成Docker管理测试依赖： ```python @pytest.fixture(scope="session") def redis_container(): with DockerClient().containers.run("redis", detach=True) as container: wait_for_port(6379) yield container container.stop() ``` #### 6. 测试执行优化 - **智能标记系统**： ```python @pytest.mark.slow @pytest.mark.security def test_encryption(): # 加密算法验证 ``` 执行命令：`pytest -m "slow and not security"` - **分布式执行**：使用`pytest-xdist`插件： ```bash pytest -n 4 # 启动4个worker进程 ``` #### 7. 报告增强实践 - **Allure集成**：生成可视化测试报告： ```python @allure.story("用户登录流程") @allure.severity(allure.severity_level.CRITICAL) def test_login(): with allure.step("输入凭证"): # 操作步骤 with allure.step("验证跳转"): # 断言逻辑 ``` - **自定义报告钩子**：通过`pytest_terminal_summary`生成CI/CD友好报告： ```python def pytest_terminal_summary(terminalreporter): stats = terminalreporter.stats send_alert_on_failure(stats) ``` #### 8. 错误处理框架 - **异常捕获验证**： ```python def test_invalid_input(): with pytest.raises(ValueError) as excinfo: validate_input("invalid") assert "非法字符" in str(excinfo.value) ``` - **自动重试机制**：使用`pytest-rerunfailures`插件： ```bash pytest --reruns 3 --reruns-delay 5 ```
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