【51cto】Pytest全栈自动化测试指南

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1_0-课程介绍.mp4
2_1-pytest入门介绍.mp4
3_2-开发环境搭建.mp4
4_3-工程结构与用例断言介绍.mp4
5_4-编写pass与fail用例.mp4
6_5-编写多数据结构用例.mp4
7_6-多数据结构与多断言实现.mp4
8_7-自定义异常信息.mp4
9_8-代码异常逻辑处理-忽略异常.mp4
10_9-代码异常处理-捕获异常.mp4
11_10-pytest的三种运行方式详解.mp4
12_11-Pytest开启极简面向对象模式-上.mp4
13_12-Pytest开启极简面向对象模式-下.mp4
14_13-Pytest夹具的入门介绍.mp4
15_14-Pytest夹具案例详解.mp4
16_15-Pytest夹具执行顺序.mp4
17_16-Pytest夹具综合案例和使用场景.mp4
18_17-Pytest 参数化介绍和三种方式.mp4
19_18-登陆功能参数化与解决中文乱码.mp4
20_19-Pytest与Faker创造虚假数据.mp4
21_20-面向对象之参数化装饰器和范围控制.mp4
22_21-indirect间接参数化.mp4
23_22-子集参数化与参数化堆叠两种方式.mp4
24_23-pytest参数生成器.mp4
25_24-自定义命令行选项.mp4
26_25-pytest动态夹具.mp4
27_26-临时目录文件和工厂夹具.mp4
28_27-标签化管理和运行测试用例.mp4
29_28-pytest-mock模拟系统未完成功能.mp4
30_29-pytest插件大全介绍与用例时间限制.mp4
31_30-用例异常重复测试.mp4
32_31-用例超过指定的错误比例自动停止.mp4
33_32-用例依赖和序号控制用例执行顺序.mp4
34_33-pytest切换测试环境.mp4
35_34-yaml之用例数据驱动.mp4
36_35-用例分布式执行.mp4
37_36-自定义和汉化pytest-html报告.mp4
38_37-allure介绍与报告结构.mp4
39_38-allure实际运行演练.mp4
40_39-allure标签介绍与step标签详解.mp4
41_40-allure标签之title与description.mp4
42_41-allure添加附件详解.mp4
43_42-allure标签之BDD和severity严重级别.mp4
44_43-allure标签之link详解.mp4
45_44-完善allure环境变量信息的展示.mp4
46_45-allure生成趋势图和自定义logo.mp4
47_46-selenium插件web-UI自动化.mp4
48_47-pytest-selenium移动端自动化测试.mp4
49_48-pytest-被测项目介绍.mp4
50_49-自动化项目结构搭建.mp4
51_50-确认自动化项目接口用例-上.mp4
52_51-确认接口自动化用例-下.mp4
53_52-开发token夹具.mp4
54_53-开发categories夹具.mp4
55_54-开发categories用例.mp4
56_55-运行配置模块和引入对应plugins.mp4
57_56-标签与图片上传用例和查看日志.mp4
58_57-发布文章用例与数据驱动.mp4
59_58-后置终结器清理文章和媒体图片.mp4
60_59-配置html项目报告.mp4
61_60-Allure项目报告配置.mp4
62_61-IM之运行和钉钉配置.mp4
63_62-钉钉通知功能.mp4
64_63-获取Allure报告摘要统计信息.mp4
65_64-获取报告截图并上传OSS.mp4
66_65-报告截图和上传oss功能实现.mp4
67_66-邮件发送测试报告.mp4
68_67-UI自动化需求介绍和相关配置.mp4
69_68-PageObject介绍与开发example案例.mp4
70_69-PageObject模式下调用原生API.mp4
71_70-base模块源码解读-1.mp4
72_71-base模块源码解读-2.mp4
73_72-base模块的源码解读-3.mp4
74_73-编写登录与后台页面和插件化驱动.mp4
75_74-数据驱动之登陆用例编写.mp4
76_75-发布文章用例.mp4
77_76-自定义命令行选项.mp4
78_77-修改截图功能让他兼容容器化版本.mp4
79_78-搭建gitlab服务器.mp4
80_79-pycharm上传项目代码到Git服务器.mp4
81_80-构建Dockerfile脚本.mp4
82_81-封装一键运行脚本和优化项目代码.mp4
83_82-容器系统运行自动化项目.mp4
84_83-pytest插件详细介绍.mp4
85_84-Pluggy入门案例.mp4
86_85-Pluggy自定义钩子执行顺序.mp4
87_86-深度讲解hookwrapper包装器.mp4
88_87-Pluggy控制钩子执行和插件操作.mp4
89_88-Pytest钩子的分类介绍.mp4
90_89-Pytest钩子的功能和执行顺序.mp4
91_90-Pytest钩子Debug和PDB终端调试.mp4
92_91-Pytest初始化钩子的应用.mp4
93_92-Pytest收集钩子用例过滤和排序.mp4
94_93-Pytest收集钩子-参数化用例应用.mp4
95_94-Pytest运行、报告、断言钩子应用.mp4
96_95-Pytest插件项目环境管理.mp4
97_96-Pytest插件之打包环境构建.mp4
98_97-Pytest插件代码编写与打包.mp4
99_98-Pytest插件测试与详解-上.mp4
100_99-Pytest插件测试与详解-下-去黑尾.mp4
101_100-录制回放-mitmproxy介绍与实现步骤.mp4
102_101-录制回放-掌握mitmproxy的使用.mp4
103_102-录制回放-封装SQL工具函数.mp4
104_103-录制回放-SQL工具函数使用讲解.mp4
105_104-录制回放-mitmproxy插件编写.mp4
106_105-录制回放-mitmproxy流量录制实战演练.mp4
107_106-录制回放-流量回放实战演练.mp4
108_107-读取Swagger文档生成接口用例.mp4
109_108-自动下载谷歌浏览器驱动匹配版本.mp4
110_109-项目镜像构建速度优化.mp4

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摘要：Pytest是一个非常强大的自动化测试框架，它支持Python开发者进行单元测试、功能测试、集成测试等多种类型的测试工作。本篇文章围绕《【51cto】Pytest全栈自动化测试指南》展开，详细探讨了Pytest框架的核心概念、功能优势、实践技巧以及在实际项目中的应用。文章通过四个方面的分析，逐步介绍了Pytest的使用方法和技巧，包括其安装与配置、常用功能、测试优化方法以及与其他工具的集成。通过本文的学习，读者可以全面了解如何利用Pytest进行高效的自动化测试，提升软件质量并优化开发流程。

1、Pytest的安装与配置

首先，我们需要了解如何安装和配置Pytest框架。Pytest是一个开源的自动化测试框架，支持Python 2.x和3.x版本，可以通过Python包管理工具pip进行安装。只需在命令行中执行`pip install pytest`，即可完成安装。安装完成后，通过执行`pytest –version`命令来确认Pytest是否安装成功。

安装完成后，Pytest默认会在当前目录中查找以`test_`开头的文件，并且会自动执行这些文件中的测试函数。我们可以通过简单的命令`pytest`来执行测试，Pytest会自动识别并运行符合规范的测试用例。如果需要测试特定的文件或者测试函数，可以使用`pytest test_file.py`或`pytest test_file.py::test_func`来指定执行某个特定的文件或函数。

此外，Pytest还允许用户通过配置文件`pytest.ini`进行自定义设置，用户可以在配置文件中指定一些常用的选项，如测试标记、忽略某些警告、设置日志输出等。通过合理的配置，Pytest可以更好地适应不同项目的需求，提高测试效率。

2、Pytest的核心功能与优势

Pytest作为一个功能强大的自动化测试框架，拥有许多非常实用的特性。首先，Pytest支持多种类型的测试用例，包括单元测试、集成测试、功能测试等。用户可以轻松编写并执行这些测试，用来验证代码的正确性。

其次，Pytest支持丰富的断言方法。通过断言，开发者可以检查函数或方法的返回值，验证测试的结果是否符合预期。例如，使用`assert`语句可以检查返回值是否与预期的值相同；也可以使用`assert`检查异常是否被正确抛出。

此外，Pytest还具有强大的插件机制，用户可以根据需要安装不同的插件来扩展Pytest的功能。常见的插件如pytest-cov（代码覆盖率）、pytest-xdist（并行执行测试用例）、pytest-django（Django项目的支持）等，可以帮助开发者更高效地进行自动化测试。

3、Pytest的测试优化方法

虽然Pytest本身非常强大，但在实际应用中，我们常常需要对测试用例进行优化，以提高测试效率和可维护性。首先，测试用例的组织结构非常重要。为了便于管理和维护，建议将测试用例按照功能模块进行分组，并使用合适的命名规范。Pytest会自动发现以`test_`开头的文件和函数，因此可以根据需求对文件和函数命名进行优化，确保测试用例的可读性和可维护性。

其次，Pytest支持使用`fixtures`来实现测试环境的准备和清理工作。通过`@pytest.fixture`装饰器，用户可以定义一个或多个固定的测试数据、对象或连接等，在测试执行之前进行初始化，测试结束后进行清理。这种方法不仅提高了测试的效率，也避免了重复的代码，提升了测试用例的可复用性。

最后，使用Pytest的并行化执行功能可以极大地提高测试效率。通过`pytest-xdist`插件，用户可以在多个CPU核心上并行运行测试用例，从而减少测试执行的时间。通过合理配置并行数，用户可以在不影响测试准确性的前提下，显著提高自动化测试的速度。

4、Pytest与其他工具的集成

在实际开发中，自动化测试往往并不是单一的测试框架能解决的。Pytest能够与许多其他工具进行集成，从而形成一整套完整的自动化测试流程。例如，Pytest可以与CI/CD工具如Jenkins、GitLab CI等集成，实现代码提交后自动触发测试，并将测试结果反馈给开发人员。

Pytest还可以与覆盖率工具如`coverage.py`配合使用，通过生成代码覆盖率报告，帮助开发者了解测试覆盖的范围，找出潜在的未测试代码。此外，Pytest与测试报告生成工具如`pytest-html`也可以无缝集成，生成详细的HTML格式测试报告，便于开发团队对测试结果进行分析和审阅。

另外，Pytest也可以与数据库、Web框架等工具进行集成，支持对数据库的增删改查操作进行自动化测试，以及对Web应用进行端到端的自动化测试。通过这些集成，Pytest不仅可以支持单元测试，还能处理更复杂的测试场景，提升整个项目的质量保证能力。

总结：

综上所述，《【51cto】Pytest全栈自动化测试指南》深入介绍了Pytest框架的安装、配置、功能以及实践中的优化技巧。通过学习本文，读者可以了解如何在实际开发中使用Pytest进行高效的自动化测试。无论是基础功能的掌握，还是高级用法的应用，Pytest都能够为开发者提供强大的支持，帮助团队在快速迭代的环境中保持代码质量。

随着自动化测试的普及，Pytest作为一个灵活且易于扩展的框架，已经成为许多开发团队的首选。通过合理的配置与优化，Pytest可以更好地适应不同的项目需求，提高开发效率，减少人工测试带来的误差，最终提升软件的稳定性与质量。

本文由nayona.cn整理

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