最近在听极客时间的课程，里面的讲师极力推崇 pytest 框架，鄙视 unittest 框架，哈哈！然后查了些资料，发现了一条 python 鄙视链：pytest 鄙视 > unittest 鄙视 >robotframework 。
pytest 是 python 的第三方单元测试框架，比自带 unittest 更简洁和高效，支持315种以上的插件，同时兼容 unittest 框架。这就使得我们在 unittest 框架迁移到 pytest 框架的时候不需要重写代码。接下来我们在文中来对分析下 pytest 有哪些简洁、高效的用法。
首先使用 pip 安装 pytest
pip3 install pytest
查看 pytest 是否安装成功
pip3 show pytest
1.创建 test_sample.py 文件，代码如下：
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import pytest
def inc(x):
return x + 1
def test_answer():
assert inc(3) == 5
if __name__ =="__main__":
pytest.main()
执行结果：
test_sample.py F [100%]
================================== FAILURES ===================================
_________________________________ test_answer _________________________________def test_answer():
> assert inc(3) == 5
E assert 4 == 5
E + where 4 = inc(3)test_sample.py:19: AssertionError
============================== 1 failed in 0.41s ==============================
从上面的例子可以看出，pytest 中断言的用法直接使用 assert ，和 unittest 中断言 self.assert 用法有所区别。
2.总结一下：使用 pytest 执行测试需要遵行的规则：
pytest 提供的 fixture 实现 unittest 中 setup/teardown 功能，可以在每次执行case之前初始化数据。不同点是，fixture 可以只在执行某几个特定 case 前运行，只需要在运行 case 前调用即可。比 setup/teardown 使用起来更灵活。
先看下 fixture 函数的定义：
def fixture(scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None):
"""
:arg scope: 可选四组参数：function（默认）、calss、module、package/session
:arg params: 一个可选的参数列表，它将导致多个参数调用fixture函数和所有测试使用它。
:arg autouse: 如果为True，则fixture func将为所有测试激活可以看到它。如果为False(默认值)，则需要显式激活fixture。
:arg ids: 每个参数对应的字符串id列表，因此它们是测试id的一部分。如果没有提供id，它们将从参数中自动生成。
:arg name: fixture的名称。 这默认为装饰函数的名称。 如果fixture在定义它的同一模块中使用，夹具的功能名称将被请求夹具的功能arg遮蔽; 解决这个问题的一种方法是将装饰函数命名 “fixture_ <fixturename>”然后使用”@ pytest.fixture（name ='<fixturename>'）”。
"""
重点说下 scope 四组参数的意义：
在所需要调用的函数前面加个装饰器 @pytest.fixture()。举一个简单的例子：
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import pytest
@pytest.fixture(scope='function')
def login():
print("登录")
def test_1():
print('测试用例1')
def test_2(login):
print('测试用例2')
if __name__ =="__main__":
pytest.main(['test_sample.py','-s'])
执行结果：
test_sample.py
测试用例1
.
登录
测试用例2
.============================== 2 passed in 0.07s ==============================
我们刚刚实现了在每个用例之前执行初始化操作，那么用例执行完之后如需要 清除数据（或还原）操作，可以使用 yield 来实现。
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import pytest
@pytest.fixture(scope='function')
def login():
print("登录")
yield
print("注销登录")
def test_1():
print('测试用例1')
def test_2(login):
print('测试用例2')
if __name__ =="__main__":
pytest.main(['test_sample.py','-s'])
执行结果：
test_sample.py
测试用例1
.
登录
测试用例2
.注销登录============================== 2 passed in 0.08s ==============================
上面的案例都是写在同一个.py 文件内的。倘若有多个.py 文件需要调用 login() 方法，就必须把 login() 方法写在外面，这里引用了conftest.py 配置文件。test_xxx.py 测试文件中无需 import conftest，pytest 会自动搜索同级目录中的 conftest.py 文件。
conftest.py 与 测试文件 目录层级关系
# 新建conftest.py，和 test_sample.py 同级目录
import pytest
@pytest.fixture(scope='function')
def login():
print("登录")
# test_sample.py 代码如下
import pytest
def test_1():
print('测试用例1')
def test_2(login):
print('测试用例2')
if __name__ =="__main__":
pytest.main(['test_sample.py','-s'])
执行结果：
test_sample.py
测试用例1
.
登录
测试用例2
.============================== 2 passed in 0.01s ==============================
有的时候用例执行失败了，然后排查发现不是代码问题，可能和环境或者网络不稳定有关系，这个时候可以引入重试机制，排除一些外在因素。
1、安装pytest-rerunfailures
pip3showpytest-rerunfailures
2、重试的两种方法
1）使用装饰器@pytest.mark.flaky(reruns=5,reruns_delay=2)
reruns ：最大重试次数
reruns_delay ：重试间隔时间，单位是秒
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import pytest
@pytest.mark.flaky(reruns=5, reruns_delay=2)
def test():
assert 0==1
if __name__ =="__main__":
pytest.main(['test_sample.py','-s'])
R表示用例失败后正在重试，尝试5次。
2）也可以使用命令行pytest--reruns5--reruns-delay 2 -s ，参数与装饰器 @pytest.mark.flaky 一致，这个就不多说了。
