【Pytest】从配置到固件的使用指南

掌握高效测试的关键技巧，打造专业级自动化测试框架

一、Pytest框架的核心优势

Pytest作为Python最强大的测试框架之一，以其简洁灵活的语法和丰富的扩展能力深受开发者喜爱。相比unittest，Pytest提供了更直观的测试编写方式和更强大的功能集：

• 零样板代码：无需继承特定类，函数即测试用例
• 丰富的断言：自动展示断言失败时的差异信息
• 插件生态系统：超过1000个插件扩展功能
• 参数化测试：轻松实现数据驱动测试
• 兼容性强：完美兼容unittest和nose测试套件

二、Pytest命令行参数化执行大全

1. 基础执行参数

# 显示详细测试信息pytest.main([\"-v\"])# 输出print语句内容pytest.main([\"-s\"])# 组合使用pytest.main([\"-vs\"])

2. 测试筛选参数

# 指定标签执行（冒烟测试）pytest.main([\"-m\", \"smoke\"])# 按关键字筛选用例pytest.main([\"-k\", \"login\"])# 仅执行上次失败的用例pytest.main([\"--lf\"])# 指定测试文件pytest.main([\"test_login.py\"])

3. 测试控制参数

# 遇到第一个失败用例时停止pytest.main([\"-x\"])# 最多允许2个失败pytest.main([\"--maxfail=2\"])# 仅收集测试项不执行pytest.main([\"--collect-only\"])

4. 报告生成参数

# 生成JUnit格式报告pytest.main([\"--junit-xml=report.xml\"])# 生成HTML测试报告pytest.main([\"--html=report.html\"])# 生成带截图的报告（需配合插件）pytest.main([\"--html=report.html\", \"--self-contained-html\"])

三、pytest.ini全局配置详解

1. 配置文件规范

[pytest]# 默认命令行参数addopts = -vs --tb=short# 自定义标记注册markers =smoke: 冒烟测试用例regression: 回归测试用例performance: 性能测试用例# 测试文件匹配规则python_files = test_*.py# 测试目录配置testpaths = tests# 测试类命名规则python_classes = Test*# 测试方法命名规则python_functions = test_*

2. 配置效果说明表

配置项 功能说明 推荐值 addopts 默认命令行参数 -vs --tb=short markers 自定义标记注册 按团队规范定义 python_files 测试文件匹配模式 test_*.py testpaths 测试目录路径 tests norecursedirs 排除目录 .venv node_modules junit_suite_name JUnit报告名称 ${project} Tests

四、测试用例跳过策略详解

1. 无条件跳过

@pytest.mark.skip(reason=\"功能尚未实现\")def test_unimplemented_feature():# 此测试暂不执行assert False

2. 条件跳过

import sys# 根据Python版本跳过@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 8),reason=\"需要Python 3.8+的特性支持\")def test_walrus_operator():assert (result := complex_calculation()) > 0

3. 运行时动态跳过

def test_environment_specific():# 仅当环境变量PROFILE=production时执行if os.environ.get(\"PROFILE\") != \"production\":pytest.skip(\"仅在生产环境执行\")# 生产环境专属测试逻辑assert production_only_feature() is True

4. 跳过模块所有测试

import pytestif not config.ENABLE_MODULE_A:pytest.skip(\"模块A测试已禁用\", allow_module_level=True)

五、测试固件(fixture)高级应用

1. 基础fixture使用

import pytest@pytest.fixturedef database_connection():# 前置操作：建立数据库连接conn = create_db_connection()yield conn# 测试用例在此处执行# 后置操作：关闭连接conn.close()def test_query(database_connection):result = database_connection.execute(\"SELECT 1\")assert result == 1

2. 作用域控制

@pytest.fixture(scope=\"module\")def shared_resource():# 整个测试模块共享的资源print(\"\\n初始化资源\")resource = Resource()yield resourceprint(\"\\n释放资源\")resource.release()

作用域选项对比：

作用域 生命周期 适用场景 执行次数(100测试用例) function 每个测试函数 默认值，独立测试环境 100次 class 每个测试类 类内多测试共享 按类数量执行 module 每个模块 模块级资源共享 按模块数量执行 session 整个测试会话 全局资源共享 1次

3. 参数化fixture

@pytest.fixture(params=[\"mysql\", \"postgres\", \"sqlite\"])def database(request):db = Database(request.param)db.connect()yield dbdb.disconnect()def test_db_compatibility(database):assert database.version() >= \"5.7\"

4. 自动使用fixture

@pytest.fixture(autouse=True)def global_setup_teardown():# 1. 所有测试前执行print(\"\\n=== 全局测试开始 ===\")# 2. 测试执行yield# 3. 所有测试后执行print(\"\\n=== 全局测试结束 ===\")

5. fixture重写机制

# conftest.py@pytest.fixture(scope=\"session\")def config():return load_config(\"default.json\")# test_prod.py@pytest.fixture(scope=\"session\")def config():return load_config(\"production.json\")

Pytest最佳实践总结

配置集中化：通过pytest.ini统一管理配置
用例原子化：每个测试只验证一个功能点
命名规范化：test_前缀+描述性名称
固件轻量化：避免在fixture中放业务逻辑
报告可视化：结合Allure生成专业报告