1）对象：键值对的集合，用冒号 “:” 表示，在python中为字典
2）数组：一组按次序排列的值，前加 “-”，在python中为列表
3）纯量：单个的、不可再分的值，包括字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期

# {"languages":["PHP","Java","Python"], "book":{"Python入门":{"price": 55.5, "author": "Lily", "available": True, "repertory": 20, "date": "2018-02-17"}, "Java入门": {"price": 60, "author": "Lily", "available": "False", "repertory": "Null", "date": "2018-05-11"}}}languages:  - PHP  - Java  - Pythonbook:  Python入门: # 书籍名称    price: 55.5    author: Lily    available: True    repertory: 20    date: 2018-02-17  Java入门:    price: 60    author: Lily    available: False    repertory: Null    date: 2018-05-11

1）pycharm2）txt 记事本

1）工程目录结构    ①data 目录：存放 yaml 测试数据文件data.yaml    ②func 目录：存放被测函数文件operation.py    ③testcase 目录：存放测试用例文件test_add.py
2）安装：pip install pyyaml
3）方法：yaml.safe_load(f)

# yaml测试数据文件内容# [[1,1,2],[3,6,9],[100,200,300]]-  - 1  - 1  - 2-  - 3  - 6  - 9-  - 100  - 200  - 300

# operation.py 文件内容# 被测方法，相加功能def my_add(x, y):    result = x + y    return result

# test_add.py 文件内容import pytestimport yamlfrom testing.func.operation import my_add

# 读取yaml文件def get_data():    """    获取json数据    :return: 返回数据的结构：[[1, 1, 2], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]    """    # 如果yaml文件中有中文，必须要加上encoding="utf-8"    with open('../data/data.yaml', 'r', encoding="utf-8") as f:        data = yaml.safe_load(f)        return data

class TestWithYAML:    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', get_data())   # 测试数据调用get_data()方法读取出来的数据，需要添加数据时只需在yaml文件即可    def test_add(self, x, y, expected):        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

①data 目录：存放 excel 测试数据文件params.xlsx②func 目录：存放被测函数文件operation.py③testcase 目录：存放测试用例文件test_excel.py

# operation.py 文件内容# 被测方法，相加功能def my_add(x, y):    result = x + y    return result

# test_excel.py 测试用例文件内容import openpyxlimport pytest
from testing.func.operation import my_add

def get_excel():    # 获取工作簿    book = openpyxl.load_workbook('../data/params.xlsx')
    # 获取活动行（非空白的）    sheet = book.active
    # 提取数据，格式：[[1, 2, 3], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]    values = []    for row in sheet:        line = []        for cell in row:            line.append(cell.value)        values.append(line)    return values

class TestWithEXCEL:    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', get_excel())    def test_add(self, x, y, expected):        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

1）csv：逗号分隔值，是 Comma-Separated Values 的缩写2）以纯文本形式存储数字和文本3）文件由任意数目的记录组成4）每行记录由多个字段组成

1）读取数据    ①内置函数：open()    ②内置模块：csv    ③方法：csv.reader(iterable)
    参数：iterable ,文件或列表对象    返回：迭代器，每次迭代会返回一行数据。
2）工程目录结构    ①data 目录：存放csv 测试数据文件demo.csv    ②func 目录：存放被测函数文件operation.py    ③testcase 目录：存放测试用例文件test_csv.py

# csv文件内容1,1,23,6,9100,200,300
# operation.py 文件内容# 被测方法，相加功能def my_add(x, y):    result = x + y    return result
# 测试用例文件内容import pytestimport csvfrom testing.func.operation import my_add

# 读取csv文件内容def get_csv():    """    获取csv数据    :return: 返回数据的结构：[[1, 1, 2], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]    """    with open('../data/demo.csv', 'r') as file:        raw = csv.reader(file)        data = []        for line in raw:            data.append(line)    return data

class TestWithCSV:    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', get_csv())    def test_add(self, x, y, expected):        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

①json是JS对象，全是JavaScript Object Notation②是一种轻量级的数据交换格式；json 结构
对象 {"key": value}数组 [value1, value2 ...]

①pycharm②txt 记事本

①data 目录：存放json数据文件params.xlsx②func 目录：存放被测函数文件operation.py③testcase 目录：存放测试用例文件test_json.py

①内置函数 open()②内置库 json③方法：json.loads()

# json数据文件{  "case1": [1, 1, 2],  "case2": [3, 6, 9],  "case3": [100, 200, 300]}
# operation.py 文件内容# 被测方法，相加功能def my_add(x, y):    result = x + y    return result
# 测试用例文件内容import pytestimport jsonfrom testing.func.operation import my_add

# 读取json文件def get_json():    """    获取json数据    :return: 返回数据的结构：[[1, 1, 2], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]    """    with open('../data/param.json', 'r') as f:        data = json.loads(f.read())        return list(data.values())

class TestWithJSON:    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', [[1, 1, 2]])    def test_add(self, x, y, expected):        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

1）Fixture 特点及优势    ①命令灵活：对于 setup,teardown,可以不起这两个名字    ②数据共享：在 conftest.py 配置⾥写⽅法可以实现数据共享，不需要 import 导⼊。可以跨⽂件共享    ③scope 的层次及神奇的 yield 组合相当于各种 setup 和 teardown    ④实现参数化
2）Fixture 在自动化中的应用- 基本用法    ①使用场景：测试⽤例执⾏时，有的⽤例需要登录才能执⾏，有些⽤例不需要登录。    ②setup 和 teardown ⽆法满⾜。fixture 可以。默认 scope（范围）function    ③步骤：        a.导⼊ pytest        b.在登录的函数上⾯加@pytest.fixture()        c.在要使⽤的测试⽅法中传⼊（登录函数名称），就先登录        d.不传⼊的就不登录直接执⾏测试⽅法。

import pytest# 定义了登录的fixture，尽量避免以test开头@pytest.fixture()def login():    print("完成登录操作")
def test_search():    print("搜索")
def test_cart(login):   # 传入定义了fixture的方法，不需要加括号，执行用例时就会优先执行登录操作    print("购物车")
def test_order(login):   # 传入定义了fixture的方法，不需要加括号，执行用例时就会优先执行登录操作    print("下单功能")

【取值：范围：说明】①function：函数级：每一个函数或方法都会调用②class：类级别：每个测试类只运行一次③module：模块级：每一个.py 文件调用一次④package：包级：每一个 python 包只调用一次(暂不支持)⑤session：会话级：每次会话只需要运行一次，会话内所有方法及类，模块都共享这个方法

# fixture的作用域import pytest@pytest.fixture(scope="class")def login1():    print("完成登录操作")
def test_search1():    print("搜索")
def test_cart1(login1):   # 传入定义了fixture的方法，不需要加括号，执行用例时就会优先执行登录操作    print("购物车")
def test_order1(login1):   # 传入定义了fixture的方法，不需要加括号，执行用例时就会优先执行登录操作    print("下单功能")
class TestDemo:    def test_case1(self, login1):        print("case1")
    def test_case2(self, login1):        print("case2")

1）场景：测试⽅法后销毁清除数据
2）解决：通过在 fixture 函数中加⼊ yield 关键字，yield 是调⽤第⼀次返回结果，第⼆次执⾏它下⾯的语句返回。
3）步骤：
    ①在@pytest.fixture(scope=module)。    ②在登陆的⽅法中加 yield，之后加销毁清除的步骤

import pytest@pytest.fixturedef login():    # setup操作    print("完成登录操作")    # yield相当于return，不添加返回默认为None，可以添加返回值，在yield后面添加，如返回token    token = "abc"    username = "hello"    yield token  # 前面为setup操作，后面为teardown操作    # teardown操作    print("完成登出操作")
def test_search():    print("搜索")
def test_cart(login):   # 传入定义了fixture的方法，不需要加括号，执行用例时就会优先执行登录操作    print(f"token：{login}")  # 添加返回值时，token为login，拿到token值    print("购物车")

1）场景：与其他测试⼯程师合作⼀起开发时，公共的模块要在不同⽂件中，要在⼤家都访问到的地⽅。
2）解决：使⽤ conftest.py 这个⽂件进⾏数据共享，并且他可以放在不同位置起着不同的范围共享作⽤。
3）前提：conftest ⽂件名是不能换的，放在项⽬下是全局的数据共享的地⽅
4）执⾏：系统执⾏到参数 login 时先从本模块中查找是否有这个名字的变量什么的，之后在 conftest.py 中找是否有。
5）步骤：将登陆模块带@pytest.fixture 写在 conftest.py文件

# conftest.py文件import pytest@pytest.fixture(scope="session")def login():    # setup操作    print("完成登录操作")    # yield相当于return，不添加返回默认为None，可以添加返回值，在yield后面添加，如返回token    token = "abc"    username = "hello"    yield token  # 前面为setup操作，后面为teardown操作    # teardown操作    print("完成登出操作")
@pytest.fixture()def loginDB():    print("连接数据库")    yield    print("断开数据库连接")
# 新建测试用例文件# 将登录操作放在conftest文件中，且方法需要定义为fixture，实现共享，可以直接调用def test_cart(login):    print("购物车")
def test_order(login):    print("下单功能")
class TestDemo:    def test_case1(self, login, loginDB):   # 可以添加多个fixture        print("case1")
    def test_case2(self, login, loginDB):        print("case2")

1）场景：    ①不想原测试⽅法有任何改动，或全部都⾃动实现⾃动应⽤，    ②没特例，也都不需要返回值时可以选择⾃动应⽤
2）解决：使⽤ fixture 中参数 autouse=True 实现
3）步骤：在⽅法上⾯加 @pytest.fixture(autouse=True)

# conftest.py文件@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)def login():    # setup操作    print("完成登录操作")    # yield相当于return，不添加返回默认为None，可以添加返回值，在yield后面添加，如返回token    token = "abc"    username = "hello"    yield token  # 前面为setup操作，后面为teardown操作    # teardown操作    print("完成登出操作")
# 测试用例文件import pytest# conftest文件中登录操作，fixture方法添加参数autouse=True，其他文件调用不需添加login方法名称，可自动生效def test_cart():    print("购物车")
def test_order():    print("下单功能")

1）场景：测试离不开数据，为了数据灵活，⼀般数据都是通过参数传的
2）解决：fixture 通过固定参数 request 传递
3）步骤：    ①在 fixture 中增加@pytest.fixture(params=[1, 2, 3, ‘linda’])    ②在⽅法参数写 request，方法体里面使用 request.param 接收参数

import pytest@pytest.fixture(params=[["hali", 123], ["bob", 123456]])def login(request):    print(f"用户名和密码是：{request.param}")    return request.param

def test_case(login):    print(f"用户名和密码数据为：{login}"

①pytest.ini 是 pytest 的配置文件②可以修改  pytest  的默认行为③不能使用任何中文符号，包括汉字、空格、引号、冒号等等

①修改用例的命名规则②配置日志格式，比代码配置更方便③添加标签，防止运行过程报警告错误④指定执行目录⑤排除搜索目录

[pytest];执行check_开头和 test_开头的所有的文件，后面一定要加*python_files = check_* test_*;执行所有的以Test和Check开头的类python_classes = Test*  Check*;执行所有以test_和check_开头的方法python_functions= test_* check_*;-vs打印日志文件,--alluredir ./results 生成报告并存放在results中，执行用例时就不用再该命令了addopts = -vs --alluredir ./results;设置执行的路径testpaths = testing testcase;忽略某些文件夹/目录norecursedirs = result logs datas test_demo*

1）注意：windows系统 需要把中文 注释去掉。

[pytest];日志开关 true falselog_cli = true;日志级别log_cli_level = info;打印详细日志，相当于命令行加 -vsaddopts = --capture=no;日志格式log_cli_format = %(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s (%(filename)s:%(lineno)s);日志时间格式log_cli_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S;日志文件位置log_file = ./log/test.log;日志文件等级log_file_level = info;日志文件格式log_file_format = %(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s (%(filename)s:%(lineno)s);日志文件日期格式log_file_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S

①外部插件：pip install 安装的插件②本地插件：pytest自动模块发现机制，自己编写的插件（conftest.py 存放的）③内置插件：代码内部的_pytest 目录加载

1）场景：对于集成测试，经常会有上下文依赖关系的测试用例。比如 10 个步骤，拆成 10 条 case，这时候能知道到底执行到哪步报错。用例默认执行顺序：自上而下执行2）解决：可以通过 setup,teardown 和 fixture 来解决。也可以使用对应的插件。3）安装：pip install pytest-ordering4）用法：@pytest.mark.run(order=2)5）注意：多个插件装饰器(>2)的时候，有可能会发生冲突

import pytest@pytest.mark.run(order=2)def test_case01():    print("case01")
@pytest.mark.run(order=1)def test_case02():    print("case02")

1）场景：假设有个报名系统，对报名总数统计，数据同时进行修改操作的时候有可能出现问题，需要模拟这个场景，需要多用户并发请求数据。
2）使用分布式并发执行测试用例。分布式插件：pytest-xdist
3）安装及运行: pip install pytest-xdist
4）注意： 用例多的时候效果明显，多进程并发执行，同时支持 allure
5）分布式执行测试用例原则    ①用例之间是独立的，不要有依赖关系    ②用例执行没有顺序，随机顺序都能正常执行    ③每个用例都能重复运行，运行结果不会影响其他用例
6）运行命令    ①pytest -n numcpus  ：numcpus 是指几核    ②pytest -n auto ：不知道是几核时，auto会自动去找空闲的cpu

1）pytest hook介绍
    ①是个函数，在系统消息触发时被系统调用    ②自动触发机制    ③Hook 函数的名称是确定的    ④pytest 有非常多的勾子函数    ⑤使用时直接编写函数体