一、pytest是什么
Pytest-s是一个Python的单元测试框架，基于unittest框架的一个替代方案。其代码量较小且易于学习使用。
它支持参数化测试、fixture和测试运行的自定义等功能。此外，Pytest-s还支持其他插件，如allure报告、mypy静态类型检查以及pytest-xdist并行执行等。
下面我们将结合实例来介绍Pytest-s的用法和技巧。
二、pytest-s是运维良心
Pytest-s适合于在Devops流程中使用，其轻量、投入成本低的特性与Devops实践完美契合。同时，Pytest-s 的parametrize功能使得测试用例可以在多个环境中运行，而无需对代码进行修改。这为代码移植和部署提供了便利。
例如，我们可以通过下面的代码展示Pytest-s的parametrize功能：
import pytest
@pytest.mark.parametrize("test_input, expected_output", [(1,2), (4,4)])
def test_simple(test_input, expected_output):
assert test_input+1 == expected_output
上述代码中，我们在定义测试用例时用@pytest.mark.parametrize来指定参数输入以及期望的输出。每一组输入和输出的数据用元组的方式存储，而不是通过多个测试用例定义。
三、pytest实战
接下来，我们将通过实例介绍使用Pytest-s进行测试。
pytest实例化
我们来看看如何创建一个测试用例。
例如，我们要测试一个计算器的加法功能：
class TestCalc:
def test_add(self):
assert add(2,3) == 5
在上述代码中，我们定义了一个测试类TestCalc，其中包含一个test_add测试方法。我们通过assert来断言计算结果是否满足我们的预期结果。
pytest数据驱动
有时候我们需要多次测试同一个的函数，但是传入的参数不同。这时候就需要使用Pytest-s的数据驱动功能。
testdata = [
(2,3,5),
(3,4,7),
(5,6,11),
]
@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", testdata)
def test_add(a,b,expected):
assert add(a,b) == expected
这里我们将测试用例数据定义为一个包含多个元组的列表，元组中存储的是测试用例的参数以及期望的结果。在测试用例定义时，我们使用@pytest.mark.parametrize来指定参数输入和期望的输出。
pytest是什么意思
通常情况下，Pytest-s的测试用例是一个def函数，需要在函数体中添加assert语句进行判断。assert语句使得我们可以清晰地表达每个测试的期望结果。
我们来看一个例子：
def test_hello():
assert hello() == 'Hello World'
上述代码中，我们定义了一个test_hello测试函数，其中的assert语句表示我们期望函数hello()的返回结果是'Hello World'。如果测试通过，我们将获得一条最终结果为"1 passed"的测试成功信息。
pytest是python
Pytest-s是用Python实现的，因此它与Python的结合是无缝的。我们可以将Pytest-s的fixture与Python的with open函数结合起来使用。
@pytest.fixture
def tmp_file(request):
file_ = open('tmp_file', 'w')
file_.write(request.function.__name__)
file_.close()
yield file_.name
os.unlink(file_.name)
def test_tmp_file(tmp_file):
with open(tmp_file) as f:
assert f.read() == 'test_tmp_file'
在上述代码中，我们定义了一个fixture名为"tmp_file"，该fixture会创建一个名为"tmp_file"的临时文件，并在临时文件中写入测试函数的名称。在测试代码中，我们使用了Python的with open函数读取了临时文件的内容，并断言其是否与测试函数的名称相等。
pytest生成allure报告
Pytest-s支持多种报告，其中allure报告是Pytest-s最常用的报告。allure报告优美、丰富，提供了多个视图、图表以及细节信息的交互式展示。同时，allure报告也支持自我定制以及扩展。下面我们将为您提供allure报告的生成方法。
pytest test.py --alluredir=./allure_results
allure generate ./allure_results/ -o ./allure_report/ --clean
上述代码中，我们需要先通过pytest指定--alluredir参数生成测试结果数据，并将其放置在 ./allure_results目录下。随后，我们使用allure generate命令将 allue_results 目录下的数据生成静态html文件，并在 ./allure_report/路径下生成报告。
pytest生成报告
除了allure报告，Pytest-s也支持其他的报告类型。例如，使用pytest-html报告器可以生成HTML测试报告。
pip install pytest-html
pytest --html=report.html
在上述代码中，我们需要先安装pytest-html模块，然后使用pytest --html=report.html命令即可在当前目录下生成测试报告report.html。
pytest数据层选取
我们可以选择不同的数据层来存储测试数据，比如测试数据可以存储在脚本代码、配置文件、数据库或者外部API接口中。
下面我们展示如何在测试脚本中使用配置文件中的数据进行测试。通过configparser模块，我们可以轻松地读取和解析ini格式的配置文件中的数据。
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
def test_config():
assert config['test']['name'] == 'pytest-s'
在上述代码中，我们使用Python自带的configparser模块读取了名为"config.ini"的配置文件，并且使用断言来判断配置文件中的值是否等于期望值。
总结
本文针对Pytest-s的主要特性和使用方法进行了详细介绍。我们从测试用例的编写到数据驱动的实现，再到如何与Python结合以及报告生成等方面进行了讲解。同时，我们希望本文的实例和技巧能够帮助您在使用Pytest-s时更加熟练、高效地进行测试开发。
