pytest接口自动化测试框架 | 为什么要做pytest插件的二次开发

视频来源：B站《冒死上传！pytest接口自动化测试框架（基础理论到项目实战及二次开发）教学视频【软件测试】》

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1. 插件优化案例展示之pytest-html

1. 为什么哟啊做pytest插件的二次开发pytest是主流自动化框架，因此能够基于这个框架进行开发优化，推广更方便，企业使用成本更低pytest拥有海量的插件可以基于现有的pytest插件进行二次开发，并且插件一般有api文档，提供案例指导进行开发，学习起来非常方便 插件pytest-html API文档 https://pytest-html.readthedocs.io/en/latest/user_guide.html编写自己的Pytest插件

1. pytest执行测试原理

【conftest、fixture】

conftest也是pytest特有的本地测试配置文件，既可以用来设置项目级的fixture，也可以用来导入外部插件，还可以指定钩子函数。conftest.py文件名称是固定的，pytest会自动设别该文件，只作用在它的目录以及子目录。

通过装饰器@pytest.fixture来告诉pytest某个特定的函数是一个fixture，然后用例可以直接把fixture当参数来调用

【pytest可以通过Hook函数（pytest_runtest_makereport）获取用例执行的结果】

源码：

def pytest_runtest_makereport(item: Item, call: CallInfo[None]) -> TestReport:
    return TestReport.from_item_and_call(item, call)

这里的item是测试用例，call是测试步骤，具体执行过程如下：

*先执行when="setup"返回setup的执行结果

*再执行when="call"返回call的执行结果

*最后执行when="teardown"返回teardown的执行结果

钩子函数=HOOK函数=海盗船长的钩子

conftest.py

import pytest
 
"""
    hook装饰器明天，今天先看他的运行过程
"""
 
@pytest.hookimpl(hookwrapper=True, tryfirst=True)
def pytest_runtest_makereport(item, call):
    print('-------------------------------')
    # 获取常规的钩子方法的调用结果，返回一个result对象
    out = yield
 
    print('用例的执行结果', out)
 
    # 获取调用结果的测试报告，返回一个report对象，report对象的属性
    # 包括when(setup, call, teardown三个值)、nodeid(测试用例的名字)、
    # outcome(用例执行的结果 passed, failed)
    report = out.get_result()
 
    print('测试报告: %s' % report)
    print('步骤：%s' % report.when)
    print('nodeid: %s' % report.nodeid)
 
    # 打印函数注释信息
    print('description: %s' % str(item.function.__doc__))
    print('运行结果: %s' % report.outcome)

test_case01.py

import pytest
 
def test_01():
    """ 用例描述：展昭的用例"""
    print("用例运行时》》》》》")
    print("我是展昭")
    print("用例运行时》》》》》")
 
 
if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s'])

运行结果：

从运行结果可以看出，运行用例的过程会经历三个阶段：setup-call-teardown，每个阶段都会返回result对象和TestReport对象，以及对象属性

通过钩子函数pytest_runtest_makereport可以捕捉到用例执行中的相关数据，这些数据就是我们用来对pytest-html测试报告插件二次开发的基础。

【setup-call-teardown 3个环节失败的影响】

fixture实现项目级的前置后置

scope=session这个fixture这个项目只会启动一次，一般用来做项目级的环境的初始化和清理操作

autouse=True代表自动运行，不需要用例主动去调用

setup失败情况

当setup执行失败了，setup的执行结果failed，后面的call用例不会再执行，teardown还是会执行

此时，用例状态是error，也就是用例call都还没开始执行，就异常了

call失败情况

setup正常执行，但是测试用例call失败了，运行结果是failed

teardown失败情况

setup正常执行，测试用例call正常执行，teardown失败了

运行结果：1 passed，1 error

只取call的结果

如果保证setup和teardown不报错情况，只关注测试用例本身的运行结果，可以加个判断：

if report.when == "call"

conftest.py

import pytest
 
"""
    hook装饰器明天，今天先看他的运行过程
"""
 
@pytest.hookimpl(hookwrapper=True, tryfirst=True)
def pytest_runtest_makereport(item, call):
    print('-------------------------------')
    # 获取常规的钩子方法的调用结果，返回一个result对象
    out = yield
 
    print('用例的执行结果', out)
 
    # 获取调用结果的测试报告，返回一个report对象，report对象的属性
    # 包括when(setup, call, teardown三个值)、nodeid(测试用例的名字)、
    # outcome(用例执行的结果 passed, failed)
    report = out.get_result()
 
    # 只关注用例本身结果
    if report.when == "call":
        print('测试报告: %s' % report)
        print('步骤：%s' % report.when)
        print('nodeid: %s' % report.nodeid)
 
        # 打印函数注释信息
        print('description: %s' % str(item.function.__doc__))
        print('运行结果: %s' % report.outcome)
 
@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def fix_a():
    print("setup 前置操作")
    # print("setup操作失败")
    yield
    print("teardown 后置操作 ")
    # assert 1==2

1. 如何理解钩子函数（HOOK）

钩子函数：

1）是个函数，在系统消息触发时被系统调用

2）不是用户自己触发的

3）使用时直接编写函数体

4）钩子函数的名称是确定的，当系统消息触发、自动会调用

例如：pytest_runtest_makereport

插件与Hook函数的关系：

插件就是用1个或者多个Hook函数，也就是钩子函数构成的。如果要编写新的插件，或者是改进现有插件，都必须通过hook函数来进行。所以想掌握Pytest插件二次开发，必须搞定Hook函数。

官网API地址：
https://docs.pytest.org/en/latest/reference/reference.html?highlight=hooks#hooks

5.python的yield的用法详解

yield：return + generator的一部分

PS：带yield的函数才是真正的生成器

"""
    1. 程序开始执行以后，因为test函数中有yield关键字，
    所以test函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g（相当于一个对象）
    2. 直到调用next方法，test函数才正式开始执行，先执行test函数中的print方法，
    然后进入while循环
    3. 程序遇到yield关键字，然后把yield想成return，return一个8以后，程序停止，
    并没有执行赋值给a的操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行（第一个是while
    上面的print函数，第二个是return出的结果）
    4.程序执行print("*********************")
    5.又开始执行下面的print(next(g))，这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，
    这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行的a的赋值操作，
    这个时候要注意，这个时候赋值操作的右边是没有值的（因为刚才那个是return出去了，
    并没有给赋值操作的左边传参数），所以这个时候，a赋值是None，所以接着下面输出的就是
    a:None
    6.程序会继续在while里执行，又一次碰到yield，这个时候同样return 出8，然后程序停止，
    print函数输出的8就是这次return出的8
"""
 
def tes():
    print("begin....")
    while True:
        a = yield 8
        print("a:", a)
 
g = tes()
print(next(g))
print("**************************")
print(next(g))

运行结果：

C:\Users\guoliang\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe D:/SynologyDrive/SourceCode/pytest/apitest/test_yield/test.py
begin....
8
**************************
a: None
8
 
Process finished with exit code 0

总结：yield和return的关系和区别，带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了。这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于“下一步”生成哪个数， 这一次的next开始的地方是接着上一次next停止的地方执行的，所以调用next的时候是，生成器，并不会从test函数开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。

生成器的send函数

"""
    1. 程序开始执行以后，因为test函数中有yield关键字，
    所以test函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g（相当于一个对象）
    2. 直到调用next方法，test函数才正式开始执行，先执行test函数中的print方法，
    然后进入while循环
    3. 程序遇到yield关键字，然后把yield想成return，return一个8以后，程序停止，
    并没有执行赋值给a的操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行（第一个是while
    上面的print函数，第二个是return出的结果）
    4.程序执行print("*********************")
    5.又开始执行下面的print(next(g))，这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，
    这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行的a的赋值操作，
    这个时候要注意，这个时候赋值操作的右边是没有值的（因为刚才那个是return出去了，
    并没有给赋值操作的左边传参数），所以这个时候，a赋值是None，所以接着下面输出的就是
    a:None
    6.程序会继续在while里执行，又一次碰到yield，这个时候同样return 出8，然后程序停止，
    print函数输出的8就是这次return出的8
"""
"""
    7.程序执行g.send(7)，程序会从yield关键字那一行继续往下运行，
    send会把7这个值赋给变量a
    8.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法。
    然后再次进入while循环
    9.程序执行再次遇到yield关键字，yield会返回后面的值，程序再次暂停，直到再次调用next方法或者
    send方法
"""
 
def tes():
    print("begin....")
    while True:
        a = yield 8
        print("a:", a)
 
g = tes()
print(next(g))
print("**************************")
print(g.send(7))

运行结果：

C:\Users\guoliang\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe D:/SynologyDrive/SourceCode/pytest/apitest/test_yield/test.py
begin....
8
**************************
a: 7
8
 
Process finished with exit code 0

为什么用yield？

例子：取0,1,2,3,....，1000

节省内存，python3中range也改为了class（迭代器），不是一次性把所有数据都装到内存中

conftest中的yield