Python 自动化测试(三): pytest 参数化测试用例构建

简介: ![](https://ceshiren.com/uploads/default/original/3X/4/3/439f9a297bb4fd49a0ef21be8a071720e2959ded.png)在之前的文章中主要分享了 pytest 的实用特性,接下来讲 Pytest 参数化用例的构建。如果待测试的输入与输出是一组数据,可以把测试数据组织起来用不同的测试数据调用相同的测试方法。参数
更多技术文章分享和免费资料领取
https://qrcode.ceba.ceshiren.com/link?name=article&project_id=qrcode&from=Aliyun&timestamp=1651736745

在之前的文章中主要分享了 pytest 的实用特性,接下来讲 Pytest 参数化用例的构建。
如果待测试的输入与输出是一组数据,可以把测试数据组织起来用不同的测试数据调用相同的测试方法。参数化顾名思义就是把不同的参数,写到一个集合里,然后程序会自动取值运行用例,直到集合为空便结束。pytest 中可以使用 @pytest.mark.parametrize 来参数化。
parametrize( ) 方法源码:
  • 主要参数说明
  • argsnames :参数名,是个字符串,如中间用逗号分隔则表示为多个参数名
  • argsvalues :参数值,参数组成的列表,列表中有几个元素,就会生成几条用例
  • 使用方法
  • 使用 @pytest.mark.paramtrize() 装饰测试方法
  • parametrize('data', param) 中的 “data” 是自定义的参数名,param 是引入的参数列表
  • 将自定义的参数名 data 作为参数传给测试用例 test_func
  • 然后就可以在测试用例内部使用 data 的参数了

创建测试用例,传入三组参数,每组两个元素,判断每组参数里面表达式和值是否相等,代码如下:
运行结果:
整个执行过程中,pytest 将参数列表 [("3+5",8),("2+5",7),("7*5",30)] 中的三组数据取出来,每组数据生成一条测试用例,并且将每组数据中的两个元素分别赋值到方法中,作为测试方法的参数由测试用例使用。
同一个测试用例还可以同时添加多个 @pytest.mark.parametrize 装饰器, 多个 parametrize 的所有元素互相组合(类似笛卡儿乘积),生成大量测试用例。
场景:比如登录场景,用户名输入情况有 n 种,密码的输入情况有 m 种,希望验证用户名和密码,就会涉及到 n*m 种组合的测试用例,如果把这些数据一一的列出来,工作量也是非常大的。pytest 提供了一种参数化的方式,将多组测试数据自动组合,生成大量的测试用例。示例代码如下:
运行结果:
分析如上运行结果,测试方法 test_foo( ) 添加了两个 @pytest.mark.parametrize() 装饰器,两个装饰器分别提供两个参数值的列表,2 * 3 = 6 种结合,pytest 便会生成 6 条测试用例。在测试中通常使用这种方法是所有变量、所有取值的完全组合,可以实现全面的测试。
下面讲结合 @pytest.fixture 与 @pytest.mark.parametrize 实现参数化。
如果测试数据需要在 fixture 方法中使用,同时也需要在测试用例中使用,可以在使用 parametrize 的时候添加一个参数 indirect=True,pytest 可以实现将参数传入到 fixture 方法中,也可以在当前的测试用例中使用。
parametrize 源码:
indirect 参数设置为 True,pytest 会把 argnames 当作函数去执行,将 argvalues 作为参数传入到 argnames 这个函数里。创建“test_param.py”文件,代码如下:
运行结果:
上面的结果可以看出,当 indirect=True 时,会将 login_r 作为参数,test_user_data 被当作参数传入到 login_r 方法中,生成多条测试用例。通过 return 将结果返回,当调用 login_r 可以获取到 login_r 这个方法的返回数据。
【相关阅读】

  • Python 测试开发实战进阶,挑战阿里P6+,年薪50W+!
  • 干货 | 一文搞定 pytest 自动化测试框架(一)
  • 干货 | 一文搞定 pytest 自动化测试框架(二)
  • 干货 | 一文搞定 Linux 常用高频命令

原文链接

更多技术文章分享和免费资料领取
https://qrcode.ceba.ceshiren.com/link?name=article&project_id=qrcode&from=Aliyun&timestamp=1651736745
相关文章
|
10月前
|
测试技术 开发者 Python
Python单元测试入门:3个核心断言方法,帮你快速定位代码bug
本文介绍Python单元测试基础,详解`unittest`框架中的三大核心断言方法:`assertEqual`验证值相等,`assertTrue`和`assertFalse`判断条件真假。通过实例演示其用法,帮助开发者自动化检测代码逻辑,提升测试效率与可靠性。
610 1
|
11月前
|
运维 Linux 开发者
Linux系统中使用Python的ping3库进行网络连通性测试
以上步骤展示了如何利用 Python 的 `ping3` 库来检测网络连通性,并且提供了基本错误处理方法以确保程序能够优雅地处理各种意外情形。通过简洁明快、易读易懂、实操性强等特点使得该方法非常适合开发者或系统管理员快速集成至自动化工具链之内进行日常运维任务之需求满足。
677 18
|
11月前
|
安全 测试技术 API
Python 单元测试详解
单元测试是Python开发中不可或缺的环节,能确保代码按预期运行、发现Bug、提升代码质量并支持安全重构。本文从基础概念讲起,逐步介绍Python单元测试的实践方法,涵盖unittest框架、pytest框架、断言使用、Mock技巧及测试覆盖率分析,助你全面掌握单元测试技能。
580 0
|
10月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
1572 102
|
10月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
500 104
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
389 103
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
410 82
|
9月前
|
Python
Python编程:运算符详解
本文全面详解Python各类运算符,涵盖算术、比较、逻辑、赋值、位、身份、成员运算符及优先级规则,结合实例代码与运行结果,助你深入掌握Python运算符的使用方法与应用场景。
515 3
|
9月前
|
数据处理 Python
Python编程:类型转换与输入输出
本教程介绍Python中输入输出与类型转换的基础知识,涵盖input()和print()的使用,int()、float()等类型转换方法,并通过综合示例演示数据处理、错误处理及格式化输出,助你掌握核心编程技能。
742 3
|
9月前
|
并行计算 安全 计算机视觉
Python多进程编程:用multiprocessing突破GIL限制
Python中GIL限制多线程性能,尤其在CPU密集型任务中。`multiprocessing`模块通过创建独立进程,绕过GIL,实现真正的并行计算。它支持进程池、队列、管道、共享内存和同步机制,适用于科学计算、图像处理等场景。相比多线程,多进程更适合利用多核优势,虽有较高内存开销,但能显著提升性能。合理使用进程池与通信机制,可最大化效率。
554 3

推荐镜像

更多