1.pytest系列——fixture之yield关键字实现teardown用例后置操作
2.Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？
3.一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序
4.附源码完整版，源码Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装
5.全网最全面的源码pytest测试框架进阶-conftest文件重写采集和运行测试用例的hook函数

pytest系列——fixture之yield关键字实现teardown用例后置操作

       pytest之fixture函数使用（pytest测试框架测试固件 文中讲到，fixture函数是源码通过scope参数来控制setup级别；）

       既然有setup函数作为用例之前的操作，测试用例执行完成之后那肯定也有teardown操作。源码

       但是源码fixture的teardown操作并不是独立的函数，用yield关键字唤醒teardown操作。源码源码演示网站依然存在于fixture方法中

       yield实现teardown后置操作实例1

       运行结果：注意：return和yield两个关键字都可以返回值；yield关键字返回值后，源码后面的源码代码还会继续运行；由于实例1中fixture函数login需要返回token，而且还需要继续执行teardown后置操作：所以选择yield关键字所以后面代码还会继续运行

       return关键字返回值后，源码后面的源码代码不会继续运行；

       实例2

       运行结果：

       实例3

       运行结果：

       yield遇到异常1、如果其中一个用例在执行时出现异常，源码不影响yield后面的源码teardown执行，运行结果互不影响，源码并且全部用例执行完之后，源码yield唤起teardown操作。源码

       运行结果：

       2、但是fixture函数如果在setup执行期间发生异常，那么pytest是不会去执行yield后面的teardown内容。

       yield关键字+with上下文管理器的结合使用

       yield 关键字 也可以配合 with 上下文管理器 语句使用。使得代码更加精简

       示例：

       request.addfinalizer()将定义的函数注册为终结函数

       除了yield可以实现teardown，我们也可以通过request.addfinalizer() 的方式去注册终结函数来实现 teardown 用例的后置操作。

       示例：增加一个函数 fin，并且注册成终结函数。

       代码如下：

       运行结果：

       yield 与 addfinalizer 用法的区别：① addfinalizer 可以注册多个终结函数。当注册多个终结函数时，用例的后置操作同时会执行完所有的终结函数。注意终结函数（用例后置操作函数）的执行顺序与其在fixture函数中注册的顺序相反（即先注册的终结函数后执行，后注册的终结函数先执行）

       示例：

       运行结果：

       ②当执行测试用例时setup前置操作函数的代码执行错误或者发生异常时，addfinalizer 注册的终结函数依旧会执行。

       ③ yield 关键字可以返回setup前置操作函数中生成的测试数据，且 yield 关键字返回测试数据之后后续的微利众商城源码代码依然可以运行。且后续执行的代码充当teardown后置操作函数。

       ④ addfinalizer 函数可以将一个或者多个函数注册为终结函数（一个或多个函数必须在fixture函数中定义），此时的终结函数为teardown后置操作函数；且最后可以使用 return 关键字返回setup前置操作函数生成的测试数据。

       学习思路和方法

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Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？

       前言

       在进行自动化测试时，编写测试用例会使用到单元测试模块，其中Python中常见的单元测试模块包括unittest、pytest、漫画APP源码iappnose等。其中，unittest和pytest是被提及最多的两个框架，本文将通过简单介绍，对比这两者在断言、用例执行规则、前后置操作、测试报告、参数化功能、失败重跑、跳过用例等方面的主要区别。

       unittest

       unittest框架是Python内置的单元测试框架，广泛应用于各种项目中。它基于JUnit框架设计，支持多种自动化测试用例编写、前置条件和后置数据清理功能。unittest能将多个测试用例组织到测试集中，生成测试报告。

       pytest

       pytest是基于Python的单元测试框架，是对unittest的扩展，更加简洁、方便，支持第三方插件，可以高效完成测试工作。pytest也支持unittest的代码框架内容。

       区别

       从以下几个方面对比unittest和pytest的主要区别：

       断言

       unittest采用自身携带的断言函数，如assertEqual、assertTrue、assertFalse等。而pytest使用Python内置的聊斋降魔录源码assert语句进行断言。

       用例执行规则

       unittest要求测试类继承unittest.TestCase，测试用例以test开头，执行顺序按ASCII排序，不能指定特定用例顺序。unittest提供多种方法（如TestCase、TestSuite、TestLoder、TextTestRunner）来方便测试用例编写和执行。

       pytest则要求测试文件名以test_开头，类名以Test开头，测试用例同样以test_开头。执行顺序默认从上到下，可以通过第三方插件定制。执行用例无需导入模块，通过命令行即可执行。

       前后置操作

       unittest支持setup()和tearDown()方法控制用例前后置操作，setupclass()和teardownclass()方法控制类级别操作。pytest支持模块级别（setup_module，teardown_module）、函数级别（setup_function，teardown_function）等操作，通过fixture和装饰器灵活使用。

       测试报告

       unittest没有自带测试报告，需依赖第三方插件（如HTMLTestRunner、BeautifulReport）生成报告。pytest同样没有自带报告，可使用第三方插件（如pytest-html、allure-pytest）生成详细报告。

       参数化功能

       unittest不支持参数化，需借助第三方库（如DDt）实现。ipa获取完整源码pytest支持参数化，可通过@pytest.mark.parametrize或@pytest.fixture（params）实现。

       失败重跑

       unittest不支持用例失败后的自动重跑机制，而pytest通过第三方插件（如pytest-rerunfailures）实现用例重跑。

       跳过用例

       两者都有跳过用例的功能，unittest通过skip或skipif实现，pytest通过skip或skipif实现，允许在条件满足时跳过用例。

       实战演示

       通过请求天气和查询身份证接口的测试用例，分别使用unittest和pytest框架进行参数化测试、跳过用例的实现，并通过生成测试报告进行对比。

       总结

       综上所述，unittest提供基础的单元测试功能，而pytest在unittest的基础上进行了增强和扩展，支持更多的第三方插件，使得测试编写更为灵活和高效。对于初学者，建议先学习unittest，了解其源码后，再逐步接触pytest。

一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序

       Unittest

       unittest大家应该都不陌生。它作为一款博主在5-6年前最常用的单元测试框架，现在正被pytest，nose慢慢蚕食。

       渐渐地，看到大家更多的讨论的内容从unittest+HTMLTestRunner变为pytest+allure2等后起之秀。

       不禁感慨，终究是自己落伍了，跟不上时代的大潮了。

回到主题

       感慨完了，回到正文。虽然unittest正在慢慢被放弃，但是它仍然是一款很全面的测试框架。

       今天在群里看到番茄卷王的一番言论，激起了我的一番回忆。

       自己以前是知道unittest的执行顺序并不是按照编写test方法的顺序执行，而是按照字典序执行的。但遗憾的是我都是投机取巧去解决的问题（后面会讲）。

       下面我们就来探讨下unittest类的test方法的执行顺序问题。

源码初窥

       研究一下源码(unittest.TestLoader)可以发现，在加载一个class下面的test方法的时候，原生Loader进行了排序，并且根据functools.cmp_to_key方法对测试方法列表进行了排序。

       我们知道，unittest是不需要我们指定对应的方法，说白了，它是从类里面自动获取到咱们的方法，并约定了以test开头的方法都会被视为测试方法。

       查询一下self.sortTestMethodsUsing（这个是一个排序的方式）。

       可以看到这个比较方法写的很明确了，如果x<y那么返回-1，x=y则返回0，x>y返回1。

       其实大家可能不知道Python里面的字符串也是可以比较的，在此必须说明一下字典序。我们来看看这个例子:

a="abc"b="abcd"c="abce"print(a>b)print(b>c)

       猜猜看执行结果，很显然，字典序的比较，是按A-Z的顺序来比较的，如果前缀一样但长度不一样，那么长度长的那个，字典序靠后。

       了解了字典序以后，我们就不难知道，在unittest里面它寻找case的过程可以这样简化:

       找到对应类下面以test开头的测试方法

       对他们进行字典序排序

       依次执行

       这样就不难解释为什么我们有时候写的case不按照自己想的顺序来。

回到问题的本质

       搞清楚为什么用例会乱，那就想到对应的解决方案。由于修改源码是不太合适的，那我们有2个策略去达成目的。

       比如我有多个test方法:

classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main()

       执行起来，按照字典序，其实是的顺序。

1.以字典序的方式编写test方法

       我们可以手动修改test方法的名称，这也是我早前的处理方式。也就是说把想要先执行的case字典序排到前面:

classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_0_1(self):print("执行第一个")deftest_0_2(self):print("第二个")deftest_0_3(self):print("第三个")deftest_1_0(self):print("第四个")deftest_1_1(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:pass

       我们可以把数字按位数拆开，个位数就把位补0，这样就能达到效果，如果会写个case，我们就需要补2个0，比如0_0_1，当然一个文件里面也不会有太多case。

       如果遇到test_login这种怎么办呢，不是数字结尾的方法。

       其实是一样的，可以写成test_数字_业务的模式。番货写了一个装饰器专门解决这样的问题，大家可以去参考下。

2.回归本质，从根本解决问题

       方案1用了番货的装饰器，好是好，但是改变了方法本身的名称，我们其实可以针对他的排序方式入手，按照我们编写case的顺序排序测试方法，就能达到想要的目的。

       说说思路:

       手写一个loader继承自TestLoader类，改写里面的排序方法

       在unittest运行的时候传入这个新的loader

       来看看完整代码，注释里面写的很完善了。

importunittestclassMyTestLoader(unittest.TestLoader):defgetTestCaseNames(self,testcase_class):#调用父类的获取“测试方法”函数test_names=super().getTestCaseNames(testcase_class)#拿到测试方法listtestcase_methods=list(testcase_class.__dict__.keys())#根据list的索引对testcase_methods进行排序test_names.sort(key=testcase_methods.index)#返回测试方法名称returntest_namesclassTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main(testLoader=MyTestLoader())

       执行了一下还是不对，是不是哪里出了什么问题呢？

       是因为pycharm有一种默认的unittest的调试方法，我们要改成普通的方法去执行。

       试试用控制台执行:

       作者：米洛

附源码完整版，Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装

       Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装的完整版教程中，主要涉及以下几个关键环节：

       1. 测试框架介绍：框架的优势在于代码复用高，可以集成高级功能如日志、报告和邮件，提高元素维护性，灵活运用PageObject设计模式。

       2. 时间管理和配置文件：创建times.py模块处理时间操作，conf.py管理测试框架目录，config.ini存储测试URL，readconfig.py读取配置信息。

       3. 日志记录和元素定位：通过logger.py记录操作日志，利用POM模型和XPath/CSS选择器定位页面元素。

       4. 页面元素管理和封装：使用YAML格式的search.yaml文件存储元素信息，readelement.py封装元素定位，inspect.py审查元素配置。

       5. Selenium基类封装：使用工厂模式封装Selenium操作，webpage.py提供更稳定的二次封装，确保测试稳定性。

       6. 页面对象模式：在page_object目录下创建searchpage.py，封装搜索相关操作，提高代码可读性。

       7. Pytest测试框架应用：通过pytest.ini配置执行参数，编写test_search.py进行测试用例，conftest.py传递driver对象。

       8. 邮件报告发送：完成后通过send_mail.py模块发送测试结果到指定邮箱。

       通过以上步骤，构建出了一套完整的自动化测试框架，提升了测试效率和维护性，是开发人员进行自动化测试的有力工具。

全网最全面的pytest测试框架进阶-conftest文件重写采集和运行测试用例的hook函数

       深入理解pytest测试框架的运行机制，对于二次开发至关重要。从conftest文件开始，我们逐步解析测试用例采集和执行的hook函数。

       首先，pytest的运行流程涉及多个hook函数，如pytest_collection用于初始化会话，收集测试用例。pytest_pycollect_makemodule则寻找目录中的测试类文件。pytest_make_collect_report确认每个测试节点的采集结果，如是否成功。

       pytest_pyfunc_call负责执行测试方法，而pytest_runtest_makereport生成测试报告，根据测试结果调用pytest_report_teststatus。当测试失败时，pytest_exception_interact提供交互式处理异常的机会。

       在测试用例运行过程中，pytest_runtest_protocol会依次调用pytest_runtest_setup、pytest_runtest_call和pytest_runtest_teardown，执行测试前的设置、测试执行和清理步骤。例如，pytest_runtest_call会检查断言，如testchengfa中，对'0'与'a'的比较失败，导致失败标记。

       最终，pytest_terminal_summary汇总测试结果，包括测试用例的通过和失败情况。整个测试流程结束后，你会看到详细的测试报告，包括失败的用例和原因。

       在学习过程中，有G的学习资料供你参考，包含项目实战，如大型电商平台的自动化测试、视频教程、项目源码和面经。通过这些资源，你可以更好地提升软件测试技能，甚至实现职业晋升。

       记住，持续学习和实践是提升的关键，祝你在测试领域取得成功！