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Pytest是Python的一種單元測試框架，與unittest相比，使用起來更簡潔、效率更高，也是目前大部分使用python編寫測試用例的小伙伴們的第一選擇了。
除了框架本身提供的功能外，Pytest還支持上百種第三方插件，良好的擴展性可以更好的滿足大家在用例設計時的不同需求。本文將為大家詳細介紹下面5項常用的插件。
1. 用例依賴
編寫用例的時候，我們會注意用例之間的獨立性，但部分用例之間確實存在關聯，無法做到徹底獨立，那么我們就可以通過使用插件pytest-dependency設置用例之間的依賴關系。當用例A依賴於用例B時，若用例B執行失敗，則用例A將會自動跳過不執行。如此，就可以避免去執行一個必定會失敗的用例，相當於pytest.mark.skip。
（1）安裝：
pip install pytest-dependency
（2）使用說明：
首先，在標記被依賴用例時，需要在被依賴的用例上添加裝飾器pytest.mark.dependency()，且被依賴用例需要在關聯用例前執行。也可以給被依賴用例設置別名，通過添加參數name實現。
在關聯的依賴用例上，同樣需要添加裝飾器pytest.mark.dependency(depends=['用例名稱'])，與之前不同的是，裝飾器必須要填寫depends參數完成用例的關聯，關聯的被依賴用例存在多個時可以使用“,”隔開。
此外，還可以通過scope參數指定用例依賴的范圍，同樣是session、package、module、class這四種類型，此處不詳細展開。
具體通過下方的示例以及執行結果來進一步說明。
（3）示例及執行結果分析
示例：
import pytest
class TestCase:
# 通過裝飾器@pytest.mark.dependency()標記當前用例為被依賴用例，被依賴用例需要優先關聯用例執行
@pytest.mark.dependency()
def test_01(self):
print("測試用例01，執行失敗")
assert 1 == 2
# 通過使用裝飾器關聯被依賴用例，通過depends參數指定用例名稱關聯用例
@pytest.mark.dependency(depends=['test_01'])
def test_02(self):
print("測試用例02，跳過")
# 標記被依賴用例時，可以通過name參數指定別名
@pytest.mark.dependency(name="func_2")
def test_03(self):
print("測試用例03，執行成功！")
# 使用depends參數指定定義的別名關聯用例
@pytest.mark.dependency(depends=['func_2'])
def test_04(self):
print("測試用例04，執行成功！")
# depends參數可以關聯多個測試用例，使用“,”分隔即可
@pytest.mark.dependency(depends=['test_01', 'func_2'])
def test_05(self):
print("測試用例05，跳過")
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-vs'])
執行結果如下：
我們可以看出，只有依賴用例執行成功時，當前用例才會被執行，否則會被跳過。依賴多個用例時，只有全部成功，才會執行，否則一樣會跳過。
2. 失敗重跑
有些情況下，用例在執行過程中可能會受到一些客觀因素的影響，導致用例執行失敗，通過使用pytest-rerunfailures插件，可以在失敗后重新執行用例，並設置重新運行的最大次數。以此保證用例執行結果的准確性。
（1）安裝：
pip install pytest-rerunfailures
（2）使用說明：
失敗重跑共有兩種使用方式，分別是通過裝飾器執行和命令行執行。
使用裝飾器時，需要在用例上添加裝飾器pytest.mark.flaky(reruns=重新執行最大次數, reruns_delay=執行間隔時間（單位：秒）)，在執行過程中，添加了裝飾器的用例在執行失敗后會按照設置的次數和時間重新執行。
通過在命令行執行時，同樣需要指定"rerun"和"rerun-delay"兩個參數來實現，如：pytest --reruns 重新執行最大次數 --reruns-delay 間隔時間。
注意：reruns是重新執行的最大次數，如果在達到這一數量前用例執行成功，則不會繼續重跑，判斷用例執行通過；否則執行到最大次數后，用例仍失敗，則判斷用例執行失敗。
具體通過下方的示例和執行結果進一步說明。
（3）示例及執行結果分析
示例：
import pytest
import random
class TestCase:
# 使用裝飾器設置用例失敗后的重新執行最大次數和每次執行的間隔時間（單位：秒）
@pytest.mark.flaky(reruns=3, reruns_delay=1)
def test_01(self):
result = random.choice(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(f"result={result}")
assert result == 'c'
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-vs'])
執行結果如下：
我們可以看出，當用例斷言失敗后，會重新執行，直到達到設置的最大次數或執行成功為止。
3. 指定用例執行順序
pytest在執行用例的時候，默認是按照文件中用例的先后順序執行，有時我們可能在維護測試用例時遇到需要修改用例執行順序的情況，但是如果每次都通過修改大段的用例代碼先后位置來控制，並不利於維護。因此，使用插件pytest-ordering可以快速實現用例執行順序的設置，后期維護時，也只需要修改對應的執行順序參數即可。
（1）安裝：
pip install pytest-ordering
（2）使用說明：
通過給用例添加裝飾器pytest.mark.run(order=執行順序)設置用例的執行順序。在執行的時候，使用裝飾器pytest.mark.run的用例會優先沒有裝飾器的用例執行，設置了執行順序的用例則按照order參數設置的大小升序執行。
具體通過下方的示例和執行結果進一步說明。
（3）示例及執行結果分析
示例：
import pytest
class TestCase:
def test_01(self):
print("測試用例01")
def test_02(self):
print("測試用例02")
# 使用裝飾器設置執行順序為2
@pytest.mark.run(order=2)
def test_03(self):
print("測試用例03")
# 使用裝飾器設置執行順序為1
@pytest.mark.run(order=1)
def test_04(self):
print("測試用例04")
if __name__ == "__main__":
pytest.main(['-vs'])
執行結果：
我們可以看出，執行的順序和預期一致。優先執行標明了執行順序的用例，並按照order的值由小到大執行。
4. 分布式運行
當項目的用例很多的時候，執行通常會耗時頗久，通過分布式運行，則可以大量縮短整體用例的執行時間。pytest-xdist插件就可以幫助我們完成測試用例的分布式運行。
（1）安裝：
pip install pytest-xdist
（2）使用說明：
在命令行執行用例時，通過參數-n設置並行啟動的進程數量。除了設置具體的數量外，還可以設置為auto，這種情況下，會依據當前設備的cpu數量執行。
此外，還可以通過--dist參數，設置用例分組，同一個組內的用例會在同一個進程中執行。
- --dist=loadscope 同一個module或同一個class下的用例會分配為同一組，按class分組優先於module。
- --dist=loadfile 同一個.py文件中的用例會分配為同一組。
具體通過下方的示例和執行結果進一步說明。
（3）示例及執行結果分析
示例：
import pytest
from time import sleep
class TestCase1:
@pytest.mark.parametrize('keyword', ['a', 'b', 'c', 'd', 'e',
'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
def test_baidu_search(self, keyword):
sleep(1)
print(f'搜索關鍵字{keyword}')
class TestCase2:
@pytest.mark.parametrize('user', ['user1', 'user2', 'user3', 'user4', 'user5',
'user6', 'user7', 'user8', 'user9', 'user10']) def test_login(self, user):
sleep(1)
print(f'用戶{user}登錄成功')
if __name__ == '__main__':
# pytest.main(['-vs']) # 不使用pytest-xdist運行
pytest.main(['-vs', '-n', '2']) # 使用pytest-xdist運行
執行結果：
從上方的兩次執行結果中可以看出，使用分布式運行后，用例的運行時間明顯縮短。示例中的用例彼此之間沒有關聯，如果實際使用時用例之間存在依賴關系，可以使用--dist參數為用例分組，確保關聯的用例在同一組內。
5. 多重斷言
有時，在一個用例中，我們需要對結果進行不同維度的多個斷言，但是使用assert斷言時，只要有一個斷言失敗，后續的斷言就不會繼續執行。現在，我們可以通過使用pytest-assume插件來解決這個問題，當斷言失敗后，仍會繼續執行后續的斷言。
（1）安裝：
pip install pytest-assume
（2）使用說明：
在用例中，把使用assert進行的斷言，改為使用pytest.assume()進行斷言即可。
具體通過下方的示例和執行結果進一步說明。
（3）示例及執行結果分析
示例：
import pytest
class TestCase:
# 使用assert斷言
def test_01(self):
print("斷言1")
assert 1 == 1
print('斷言2')
assert 2 == 1
print("斷言3")
assert 3 == 3
print('用例結束')
# 使用pytest.assume()斷言
def test_02(self):
print('斷言1')
pytest.assume(1 == 1)
print('斷言2')
pytest.assume(2 == 1)
print('斷言3')
pytest.assume(3 == 3)
print('用例結束')
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-vs'])
執行結果：
從執行結果中可以看出，使用assert斷言時，斷言失敗不會再執行后續的內容；而使用pytest.assume()斷言時，斷言失敗仍會執行至用例結束。這樣更有利於我們一次性獲取用例執行中全部錯誤信息。
6. 小結
本文為大家介紹了一些常用的pytest框架的插件，可以幫助我們解決一些實際使用過程中遇到的問題。目前，pytest支持的插件已經多達868個，除了本文介紹的5個常用插件外，還有很多支持其它需求的插件，大家可以根據自己的需要嘗試查找使用相關的插件，以便能夠更好的設計出符合業務場景的測試用例。
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