3、Pytest基础入门：安装配置、断言机制与用例规范
好，咱们今天聊聊Pytest。说实话，在Python的测试框架里，Pytest是我用得最顺手的一个。它不像unittest那么「规矩」，也不像nose那么「佛系」。Pytest给我的感觉就是——该有的都有，不该有的绝不啰嗦。
我刚开始带团队的时候，大家用的测试框架五花八门。后来我统一推了Pytest，原因很简单：它能让测试代码写起来像说话一样自然。你想想看，一个测试框架如果连入门都要折腾半天，那谁还愿意写测试？
3.1 Pytest安装与配置
安装Pytest，说白了就一行命令的事：
pip install pytest嗯，就这么简单。但我建议你装在一个干净的虚拟环境里。我在项目中遇到过好几次因为全局包冲突导致测试跑不起来的情况，后来学乖了，每个项目都单独建虚拟环境。
验证安装是否成功，可以跑一下：
pytest --version如果看到版本号，那就说明装好了。我个人习惯还会装两个插件，一个是pytest-html用来生成测试报告，另一个是pytest-cov用来统计代码覆盖率。安装命令如下：
pip install pytest-html pytest-cov配置方面，Pytest支持一个pytest.ini文件，放在项目根目录就行。我一般这样配：
[pytest]
testpaths = tests
python_files = test_*.py
python_classes = Test*
python_functions = test_*
addopts = -v --tb=short这里解释一下：testpaths指定测试文件放在tests目录下；python_files告诉Pytest只找以test_开头的文件；addopts里的-v是详细输出，--tb=short是让错误信息短一点，不然刷屏刷得你眼花。
3.2 断言机制
Pytest的断言，是我最喜欢它的地方。它直接用Python原生的assert关键字，不需要像unittest那样记一堆assertEqual、assertTrue之类的方法。
举个例子：
def test_add():
result = add(1, 2)
assert result == 3
def test_string():
name = "pytest"
assert "py" in name
def test_list():
items = [1, 2, 3]
assert len(items) == 3
assert 2 in items你看，是不是很直观？assert后面跟一个条件表达式，条件为真就通过，为假就失败。Pytest会自动捕获断言失败的信息，告诉你期望值和实际值分别是多少。
assert result == 3失败了，它会告诉你result实际是多少，3又是多少。这在调试的时候特别有用。
我遇到过一种情况，就是断言浮点数相等。直接assert 0.1 + 0.2 == 0.3会失败，因为浮点数精度问题。这时候可以用pytest.approx：
def test_float():
assert 0.1 + 0.2 == pytest.approx(0.3)嗯，这个坑我踩过，后来就养成了习惯——凡是浮点数比较，一律用approx。
再来说说异常断言。有时候我们需要测试某个函数在特定输入下会不会抛出异常：
def test_divide_by_zero():
with pytest.raises(ZeroDivisionError):
result = 1 / 0
def test_custom_exception():
with pytest.raises(ValueError, match="无效的输入"):
validate_input(-1)pytest.raises是一个上下文管理器，它捕获指定类型的异常。match参数可以匹配异常信息中的关键字，这样能更精确地判断异常是不是我们想要的那个。
3.3 测试用例编写规范
写测试用例，说白了就是写代码。但测试代码和业务代码的写法不太一样。我总结了几条我自己一直在用的规范：
- 文件名以
test_开头，比如test_user.py、test_order.py。这样Pytest会自动发现。 - 测试类以
Test开头，比如TestUserLogin。类里不能有__init__方法，不然Pytest会忽略它。 - 测试函数以
test_开头，比如test_login_success。函数名要能看出测试的是什么场景。 - 一个测试函数只测一个功能点。别在一个函数里又测登录又测注册，那样失败了都不知道是哪一步出的问题。
举个例子，一个规范的测试文件长这样：
# test_user.py
class TestUserLogin:
def test_login_success(self):
# 测试登录成功
assert login("admin", "123456") == True
def test_login_failed_wrong_password(self):
# 测试密码错误
assert login("admin", "wrong") == False
def test_login_failed_user_not_exist(self):
# 测试用户不存在
assert login("nobody", "123456") == False你看，每个函数只测一种情况。这样如果某个场景失败了，一眼就能看出来是哪个分支出了问题。
__init__方法。如果你需要初始化数据，用setup_method或者fixture。我曾经看到有人直接在类里写__init__，结果测试用例一个都没跑...嗯，那个「有人」其实就是我。
3.4 运行测试用例的多种方式
Pytest运行测试的方式非常灵活。我平时用得最多的就这几种：
3.4.1 命令行直接运行
最基础的方式，在终端里敲：
pytest这会自动发现当前目录及子目录下所有符合规则的测试文件并执行。如果你想指定某个文件：
pytest tests/test_user.py或者只跑某个类里的测试：
pytest tests/test_user.py::TestUserLogin甚至只跑某个具体的测试函数：
pytest tests/test_user.py::TestUserLogin::test_login_success这种精确到函数级别的运行方式，在调试单个用例时特别有用。我经常在改完代码后，只跑那个相关的测试，而不是全量跑一遍。
3.4.2 按关键字筛选
有时候你想跑所有跟「login」相关的测试，可以用-k参数：
pytest -k "login"这会匹配文件名、类名、函数名中包含「login」的所有测试。还可以用and、or、not组合：
pytest -k "login and not failed"这个功能我在做回归测试的时候经常用。比如只跑「新增功能」相关的测试，或者排除「已知失败」的测试。
3.4.3 生成测试报告
如果你装了pytest-html插件，可以生成漂亮的HTML报告：
pytest --html=report.html打开report.html，能看到每个用例的执行结果、耗时、错误信息。我每次给领导汇报测试结果，都是直接甩这个报告过去，省得自己写PPT了。
3.4.4 并行执行测试
当测试用例多起来之后，串行执行太慢了。这时候可以用pytest-xdist插件：
pip install pytest-xdist
pytest -n 4-n 4表示用4个进程并行跑。我有个项目有2000多个测试用例，串行跑要20分钟，用了4个进程后，5分钟就跑完了。嗯，真香。
3.4.5 失败重跑
有些测试不稳定，偶尔会失败。可以用pytest-rerunfailures插件自动重跑：
pip install pytest-rerunfailures
pytest --reruns 3这会让失败的用例最多重跑3次。如果3次里有一次通过了，就算通过。我在做UI自动化测试时经常用这个，因为页面加载偶尔会超时，重跑一次就好了。
3.5 总结
好了，Pytest的基础入门就聊到这儿。总结一下今天的内容：
| 知识点 | 要点 |
|---|---|
| 安装配置 | pip安装，pytest.ini配置，推荐装html和cov插件 |
| 断言机制 | 原生assert，pytest.approx处理浮点数，pytest.raises处理异常 |
| 编写规范 | 文件/类/函数命名规则，一个函数只测一个点 |
| 运行方式 | 命令行、关键字筛选、HTML报告、并行执行、失败重跑 |
下一章咱们会深入聊聊Pytest的fixture机制，那可是Pytest最强大的功能之一。到时候我会分享一些我在项目中用fixture做数据准备和清理的实战经验。咱们下章见。