【pytest】case多执行慢?pytest-xdist分布式测试,了解一下

随着自动化项目开展逐步深入,case也会越写越多。那么随之而来的问题,就是case的运行时长越来越久了。

此问题属于必须解决的那种,本着拿来主义思想,有现成的绝不自己造(其实我也不费造),我们自然能搜索
到解决办法,而pytest-xdist就是其中之一,先附上地址

pytest-xdist是一个pytest分布式测试插件,通过它的拓展,我们的pytest又有了新的能力:

  1. 并行运行测试:当你有多个cpu或主机,可以利用它们进行组合来运行测试。
  2. --looponfail:在子进程中重复运行测试。每次运行之后,pytest都会等待项目中的文件发生更改,然后重新运行之前失败的测试。
    重复此操作,直到所有测试通过,然后再次执行完整运行。
  3. 多平台覆盖:可以指定不同的Python解释器或不同的平台,并在这些平台上并行运行测试。

上述3点是官方的一个介绍,后面2点暂时可以不用去关注它,最重要的是第一点,有了它就可以进行分布式的运行测试用例。

一、安装

  1. 安装很简单,pip命令:pip install pytest-xdist
  2. 如果你想看到可用的cpu数量,可以再装一个额外的插件psutil:pip install pytest-xdist[psutil]

二、使用命令参数

要执行分布式运行,在运行

<think>嗯,用户之前问过关于Python自动化测试员需要哪些证书的问题,现在又转向了pytest的基础测试写法和深度操作。看起来他们可能正在学习自动化测试,尤其是使用Pythonpytest框架。用户可能已经从了解证书转向了实际技能的学习,现在需要具体的代码示和高级技巧。 首先,我需要确定用户的基础。他们可能已经掌握了Python的基础,但对pytest还不熟悉。用户需要基础测试写法,这可能包括如何编写测试函数、断言使用、夹具(fixtures)等。然后,深度操作可能涉及参数化测试、标记(markers)、插件使用、钩子函数(hooks)、自定义报告等高级功能。 接下来,我要考虑用户的实际应用场景。作为自动化测试员,他们可能需要在项目中快速编写可维护的测试,处理复杂的测试环境,或者集成到CI/CD流程中。因此,除了基础语法,还需要覆盖如何组织测试代码、处理依赖、使用插件增强功能。 用户可能没有明确说出来的需求包括如何管理测试数据,如何处理测试前后的设置和清理,以及如何生成测试报告。这些都是实际项目中常见的问题,需要涵盖在回答中。 另外,用户之前的问题涉及证书,现在转向技术细节,可能是在准备面试或实际项目,需要快速掌握pytest的核心功能。因此,回答需要结构清晰,示丰富,便于理解和应用。 我需要确保回答包含基础部分,如测试函数结构、断言、夹具,以及高级部分如参数化、标记、插件、自定义钩子、分布式测试等。同时,提供实际代码示,让用户可以直接复制和修改使用。还要强调最佳实践,比如测试命名、组织方式、避免重复代码,帮助用户写出更好的测试。 最后,总结部分应该强调pytest的优势,如简洁、灵活、插件生态,以及如何结合项目需求选择合适的特性。这可以帮助用户理解如何在实际工作中有效应用pytest,提升测试效率和质量。</think>好的!以下是 **pytest 的基础测试写法及深度操作**的详细介绍,包含代码示和关键技巧: --- ### **一、基础测试写法** #### **1. 基本测试函数** - **规则**:测试文件以 `test_` 开头,函数以 `test_` 开头。 - **示**: ```python # test_math.py def test_addition(): assert 1 + 1 == 2 def test_subtraction(): assert 5 - 3 == 2 ``` - **运行测试**: ```bash pytest test_math.py # 运行指定文件 pytest -v # 显示详细信息 ``` --- #### **2. 断言(Assert)** - **直接使用 `assert`**:无需复杂语法,失败时自动显示详细错误。 ```python def test_string(): s = "hello" assert s.upper() == "HELLO" assert "h" in s ``` --- #### **3. 测试类(Test Class)** - **类名以 `Test` 开头**,方法以 `test_` 开头: ```python class TestMath: def test_multiply(self): assert 2 * 3 == 6 def test_division(self): assert 6 / 2 == 3 ``` --- #### **4. Fixtures(夹具)** - **作用**:管理测试依赖(如数据库连接、初始化数据)。 - **定义与使用**: ```python import pytest @pytest.fixture def database_connection(): conn = create_connection() # 假设的初始化方法 yield conn conn.close() # 测试后清理资源 def test_query(database_connection): result = database_connection.execute("SELECT 1") assert result == 1 ``` --- ### **二、深度操作与高级技巧** #### **1. 参数化测试(Parametrize)** - **同一测试覆盖组输入**: ```python import pytest @pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [ (1, 2, 3), (5, -1, 4), (0, 0, 0) ]) def test_add(a, b, expected): assert a + b == expected ``` --- #### **2. 标记(Markers)** - **分类测试**:如跳过测试、标记为冒烟测试等。 ```python import pytest @pytest.mark.smoke def test_login(): assert True @pytest.mark.skip(reason="功能未实现") def test_logout(): assert False @pytest.mark.xfail # 预期失败 def test_buggy_feature(): assert False ``` - **运行标记测试**: ```bash pytest -m smoke # 只运行标记为smoke的测试 ``` --- #### **3. 临时目录与文件(tmp_path)** - **处理临时文件**: ```python def test_create_file(tmp_path): file = tmp_path / "test.txt" file.write_text("Hello") assert file.read_text() == "Hello" ``` --- #### **4. 插件与钩子(Hooks)** - **扩展功能**:如生成HTML报告、控制测试流程。 - **常用插件**: - `pytest-html`:生成HTML测试报告。 - `pytest-cov`:覆盖率检查。 - `pytest-xdist`:分布式测试- **安装与使用**: ```bash pip install pytest-html pytest --html=report.html ``` --- #### **5. 动态生成测试** - **灵活构造测试**: ```python def generate_cases(): return [("case1", 1, 2), ("case2", 3, 4)] @pytest.mark.parametrize("name, a, b", generate_cases()) def test_dynamic(name, a, b): assert a < b ``` --- #### **6. 自定义 Fixture 作用域** - **控制 Fixture 生命周期**: ```python @pytest.fixture(scope="module") # 作用域:模块级(每个模块只执行一次) def shared_resource(): return expensive_initialization() ``` --- #### **7. 异常测试** - **验证代码是否抛出预期异常**: ```python import pytest def test_divide_by_zero(): with pytest.raises(ZeroDivisionError): 1 / 0 ``` --- ### **三、最佳实践** 1. **命名规范**:测试文件和函数名清晰表达意图。 2. **测试隔离**:每个测试独立运行,不依赖外部状态。 3. **使用 Fixture 复用代码**:减少重复初始化逻辑。 4. **断言明确**:避免复杂断言,必要时自定义错误消息: ```python assert len(result) == 5, "结果长度应为5" ``` --- ### **四、复杂场景示** #### **Web自动化测试(结合Selenium)** ```python import pytest from selenium import webdriver @pytest.fixture(scope="module") def browser(): driver = webdriver.Chrome() yield driver driver.quit() def test_login(browser): browser.get("https://example.com/login") browser.find_element("id", "username").send_keys("admin") browser.find_element("id", "password").send_keys("secret") browser.find_element("id", "submit").click() assert "Dashboard" in browser.title ``` --- ### **总结** pytest 的核心优势在于 **简洁性** 和 **灵活性**,通过掌握 Fixtures、参数化、插件等高级功能,可以轻松应对复杂测试场景。建议结合具体项目需求逐步深入,如: - 使用 `pytest-xdist` 加速大规模测试- 通过 `pytest.ini` 文件配置默认参数。 - 自定义插件处理项目特有逻辑。
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