第一章 pytest入门
常用启动命令
1.pytest会在当前目录及子目录寻找测试用例
2.Task结构，用于UI层和API层之间传递信息：
from collections import namedtuple
Task = namedtuple('Task',['summary','owner','done','id'])
# __new__.__defaults__创建默认Task对象，不必指定所有属性
Task.__new__.__defaults__ = (None,None,False,None)
def test_defaluts():
t1=Task() # 默认值
t2=Task(None,None,False,None)
assert T1 == T2
# 演示使用属性名（而不是索引）来访问对象成员
def test_member_access():
t=Task('buy milke','brain')
assert t.summary == 'buy milke'
assert t.owner == 'brain'
assert (t.done,t.id) == (False,None)
# `_asdict` 和 `_replace`函数
3.运行单个测试用例： pytest -v test.py::test_asdict
4.常用命令行
--collect-only: 只是展示给定配置下运行哪些测试用例，方便检查
-k: 允许使用表达式指定运行测试方法
pytest -k "asdict or defaluts" --collect-only
pytest -k "asdict or defaluts"
pytest -v -k "asdict or defaluts"
-m 运行指定标记的用例
-m "mark1 and mark2"同时标记mark1和mark2的
-m "mark1 or mark2"标记mark1或mark2的
-m "mark1 and not mark2"标记mark1，过滤掉mark2的
-x 遇到失败停止pytest运行
--maxfail=num 指定失败几次，停止运行 。num=1时同-x (指运行所有指定测试用例时，失败N次后停止)
-s 与 --capture=method 打印符合标准的输出或信息，如print
-l /--showlocals 测试失败时打印出局部变量名和值，可避免一些不必要的print
-v 或者 --verbose : 可以查看具体运行详情
-q/--quiet:与-v相反，简化输出信息，常和--tb=line(仅打印异常的代码位置)搭配使用
--tb=style决定失败时输出信息的显示方式 （short，line，no:关闭,lang等）
第二章 编写测试函数
演示如何使用assert，如何处理可预期和不可预期的异常，如果借助类，模块，目录来组织测试，以便管理大量的测试。使用mark为预期会失败的测试做标记
测试示例程序
- test/func/init.py和test/unit/init.py都是空文件，作用是给pytest提供搜索路径，找到测试根目录和
pytest.ini文件。（conftest.py也可以统一放在test根目录） -
pytest.ini是可选的，它保存了pytest在该项目下的特定配置。 -
conftest.py是pytest的“本地插件库”，包含hook函数和fixture。hook可以将自定义逻辑引入pytest，用于改善pytest的执行流程，fixture则是用于测试前后执行配置及销毁逻辑的外壳函数，可以传递测试中用到的资源。 - 测试demo下载 传送门
安装cd code/tasks_proj pip install .
使用assert
- pytest.org上有很多复杂的assert例子
- 预期异常
with pytest.raises(TypeError):
task.add(task='not a task object')
# 无论with内容是什么，都会发生TypeError异常。如果测试通过，说明发生了预期的TypeError异常；如果抛出其他类型的异常，则与预期不一致，测试失败。
with pytest.raises(ValueError) as excinfo:
tasks.start_task_db('some','mysql')
exception_msg=excinfo.value.args[0]
assert exception_msg == "db_type must be a 'tiny' or 'mongo'"
# 不止校验异常类型，还可以校验异常消息
标记测试
-
@pytest.mark.skip()装饰器 : 跳过测试 （skipif可设置跳过条件） -
@pytest.mark.xfail()：告诉pytest运行此测试，但我们预期会失败（如果实际失败，则记过为xfail，如果实际成功，则结果为XPASS，可在pytest.ini中强制执行结果为fail
[pytest]
xfail_strict=ture
参数化
1.@pytest.mark.parametrize()第一个参数为逗号分隔的字符串列表，第二个参数是值列表parametrize()
2.parametrize()在测试运行会优化测试用例可视化，也可引入额外自定义参数。ids：标识用例的id
@pytest.mark.parametrize('a,b', [['2', '3'], ['1', '4']], ids=['2和3', '1和4'])
def test_param(a, b):
print("===", int(a))
assert int(a) + int(b) == 5
3.parametrize()可以加在测试类上，这样数据集会被传递给所有类方法
4.parametrize()可以在参数值旁定义id做标识，pytest.param(<value>，id='something') 在id不能被参数化批量生成时，需要自定义时，很管用
param = [
pytest.param(1, 2, 5, id='failed'),
pytest.param(3, 4, 7, id='success')]
@pytest.mark.parametrize('a,b,expect', param)
def test_param2(a, b, expect):
assert int(a) + int(b) == int(expect)
第三章 pytest fixture
安装tasks，cd code;pip install ./tasks_proj/
1.fixture函数会在测试函数之前运行，如果fixture函数包含yield，那么系统会在yield处停止，转而运行测试函数，等测试函数运行完再回到fixture，运行yield后的代码
2.--setup-show 回溯fixture的执行过程
3.fixture内发生的assert异常结果为ERROR，测试函数assert发生的异常结果为FAIL
4.usefixtures
5.autouse=True 作用域内的函数都运行该fixture
fixture作用范围scope：
functionfixture默认值，每个测试函数运行一次，配置代码再测试用例运行之前运行，销毁代码再测试用例运行之后运行
class每个测试类运行一次，无论测试类里有多少类方法都可以共享这个fixture
module每个模块只需要运行一次，无论模块里有多少个测试函数，类方法或其他fixture都可以共享这个fixture
session每次会话只需要运行一次，一次pytest会话中的所有测试函数，方法都可以共享这个fixture
--setup-show 可以观察每个fixture被调用的次数，以及在各自作用范围下执行配置，销毁逻辑的顺序
fixture只能使用同级别的或者更高级别的fixture，不能反过来
fixture参数化
@pytest.fixture(params=tasks，ids=task_ids) #也可参数化，也可指定id
def a_task(request): # request是pytest内建的fixture之一，代表fixture的调用状态，有一个param字段，会被params列表的一个元素填充
return request.param
2.fixture_value 内置fixture？
- 对测试函数进行参数化处理，可以多次运行的只是该测试函数；而使用参数化fixture，每个使用该fixture的测试函数都可以被运行多次，这一特性非常强大。
第四章 内置fixture
tmpdir和tmpdir_factory
内置的tmpdir和tmpdir_factory负责在测试开始运行前创建临时文件或目录，并在测试结束后删除。单个测试使用tmpdir，多个测试使用tmpdir_factory
tmpdir的作用范围是函数级别，tmpdir_factory的是会话级别 ,如果需要其他级别的，需要创建一个新的fixture。
def test_tmpdir(tmpdir):
a_file=tmpdir.join("a.txt")
b_dir=tmpdir.mkdir("something")
b_file=b_dir.join("b.txt")
a_file.write("aaa")
b_file.write("bbb")
assert a_file.read()=="aaa" and b_file.read()=="bbb"
pytestconfig
内置的pytestconfig可以通过命令行参数，选项，配置文件，插件，运行目录等方式来控制pytest。它是request.config的快捷方式，被称为“pytest配置对象”
def pytest_addoption(parser): #pytest的hook函数pytest_addoption，可添加命令行选项
parser.addoption("--myopt",action="store_true",help="some my option")
parser.addoption("--foo",action="store",default="bar",help="foo:bar or baz")
def test_option(pytestconfig):
print(pytestconfig.gettoption('myopt'))
print(pytestconfig.gettoption('foo'))
print(pytestconfig.option.foo)
# 一些例子
def test_pytestconfig(pytestconfig):
print(pytestconfig.args)
print(pytestconfig.inifile)
print(pytestconfig.invocation_dir)
print(pytestconfig.rootdir)
print(pytestconfig.getoption('showlocals'))
使用cache
cache用于测试会话传递给下一段会话
--last-failed（仅运行上次未通过的）和--failed-first （之前未通过的首先运行）很好的展示cache的功能，看看cache是如何存储这些标识数据的。
--cache-show可以显示cache存储的信息
--clear-cache 运行前清空cache缓存
def test_cache(cache):
cache.get(key,default)
cache.set(key,value)
使用capsys
允许使用代码读取stdout和stderr，capsys.redouterr() 也可以临时禁止抓取日志输出capsys.redouterr() 。
pytest通常会抓取输出，仅当全部用例结束后，抓取到的日志才会显示出来。--s参数可以关闭这个功能，在测试运行期就把输出直接发送到stdout，但有时可能只需要部分信息，则可以用 capsys.disabled()临时让输出绕过默认的输出捕获机制
capsys.redouterr()
def test_disabled(capsys):
with.capsys.disabled():
print("aaaa")
print("bbb") # pytest -q 和 pytest -q -s的区别
monkeypatch
在运行期间对类或模块进行动态修改。常用于替换被测试代码的部分运行环境，或将输入依赖或输出依赖替换成更容易测试的对象或函数。测试结束后，无论结果是通过还是失败，代码都会复原（所有修改都会撤销）
例如：修改环境变量monkey.setenv('HOME',tmpdir.mkdir('home'))
其他函数（setattr ）
