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ps动态源码依然存在于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线上开花指标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、asp源码怎么找回nose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内置的开源商城源码aspassert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。神兽大联盟源码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！