使用pytest.mark提高测试用例质量和效率

一、pytest.mark的基本用法

pytest.mark是pytest框架提供的一个非常有用的机制，它可以用来标记单个或多个测试用例。它可以提高测试用例的可读性，也可以让我们快速地选择在单次运行中执行的用例。

import pytest

@pytest.mark.login
def test_login():
    pass

@pytest.mark.register
def test_register():
    pass

@pytest.mark.login
@pytest.mark.register
def test_homepage():
    pass

上面的示例中，我们定义了三个测试用例。第一个测试用例用@pytest.mark.login进行了标记，第二个测试用例用@pytest.mark.register进行了标记，第三个测试用例同时用了这两个标记。

我们可以通过pytest -m选项来运行标记过的用例。例如，pytest -m login将只运行用@pytest.mark.login标记的用例。

此外，我们还可以在fixture中使用标记来指定该fixture适用于哪些测试用例。我们可以在fixture函数定义中添加相关的装饰器，来指明适用于哪些标记。例如：

import pytest

@pytest.fixture
@pytest.mark.login
def login_data():
    return {'username': 'testuser', 'password': '123456'}

@pytest.fixture
@pytest.mark.register
def register_data():
    return {'username': 'newuser', 'password': '654321'}

上面的示例中，我们定义了两个fixture。第一个fixture用@pytest.mark.login标记，第二个fixture用@pytest.mark.register标记。这意味着，当我们在运行用@pytest.mark.login标记的测试用例时，pytest会自动检测出login_data这个fixture，并将其作为参数传递给测试用例。

二、使用自定义标记来组织测试用例

除了使用官方提供的@pytest.mark外，我们还可以使用自定义的标记来组织测试用例。这样可以让我们更灵活地组织测试用例，以适应不同的测试需求。

使用自定义标记也非常简单，我们只需要在conftest.py文件中定义fixture即可。例如：

import pytest

@pytest.fixture(scope='session')
def api_client():
    return APIClient()

@pytest.fixture
def user():
    return User()

def pytest_configure(config):
    config.addinivalue_line('markers', 'api: mark test as API test')
    config.addinivalue_line('markers', 'ui: mark test as UI test')

上面的示例中，我们定义了两个fixture：api_client和user。同时，在pytest_configure函数中，我们用config.addinivalue_line方法为pytest添加了两个自定义标记：api和ui。

现在我们可以在测试用例中使用这些标记了。例如：

@pytest.mark.api
def test_create_user(api_client, user):
    api_client.create_user(user)

@pytest.mark.ui
def test_login_ui():
    LoginPage().login('testuser', '123456')
    HomePage().assert_user_name('testuser')

在上面的示例中，我们定义了两个测试用例。第一个用@pytest.mark.api标记，这意味着这是一个API测试用例，需要使用api_client和user这两个fixture。第二个用@pytest.mark.ui标记，这意味着这是一个UI测试用例。

三、使用参数化标记来优化测试用例

pytest还提供了一个非常方便的@pyteest.mark.parametrize标记，用于参数化测试。它可以让我们轻松地运行多组测试数据，从而减少测试用例的编写量。

使用@parametrize标记也非常简单，我们只需要在测试用例函数上添加该标记，并将测试数据以及期望结果作为参数传递进去即可。例如：

import pytest

@pytest.mark.parametrize(('username', 'password'), [
    ('testuser', '123456'),
    ('newuser', '654321')
])
def test_login(username, password):
    result = login(username, password)
    assert result == 'success'

上面的示例中，我们使用了@parametrize标记，以测试两组登录数据。pytest会自动运行两次测试用例，并将每组数据作为参数传递给测试用例函数。

四、使用skip和xfail标记来优化测试用例

有时候，我们会遇到一些测试用例暂时无法通过的情况。这时候，如果我们每次都运行这些无法通过的用例，会浪费很多时间。pytest提供了两个非常有用的标记：skip和xfail，可以用来标记暂时无法通过的测试用例。

使用@skip标记，可以让pytest跳过一个测试用例。例如：

import pytest

@pytest.mark.skip(reason='Test case not ready yet')
def test_advanced_search():
    pass

上面的示例中，我们使用了@skip标记，并填写了一个说明，以告诉pytest这个用例是有问题的，应该跳过它。

使用@xfail标记，可以让pytest把一个无法通过的测试用例当成一个预期失败的用例来处理。例如：

import pytest

@pytest.mark.xfail(reason='Bug not yet fixed')
def test_add_bug():
    add_bug()
    assert len(get_bugs()) == 0

上面的示例中，我们使用了@xfail标记，并填写了一个说明，以告诉pytest这个用例是无法通过的，但是是预期失败的。

五、使用fixture的autouse参数来自动运行fixture

pytest的fixture机制非常灵活，可以让我们在测试用例中自由地组织数据和逻辑。同时，我们还可以使用fixture的autouse参数来自动运行fixture。

使用autouse参数很简单，只需要在fixture函数定义时添加该参数即可。例如：

import pytest

@pytest.fixture(autouse=True)
def setup():
    login()
    yield
    logout()

上面的示例中，我们定义了一个fixture，它用于执行登录和注销操作。我们把autouse参数设置为True，这意味着这个fixture会在每个用例执行前后自动运行。

这样的好处是显而易见的。我们不用在每个用例中都手动添加登录和注销的逻辑，而是可以把它们封装到fixture中，让每个用例都自动调用这个fixture。这样可以提高测试用例的可读性和可维护性，也可以让我们专注于测试用例本身，而不用过多关注登录和注销。