pytest+allure生成测试报告

前言

Allure Framework是一种灵活的轻量级多语言测试报告工具,不仅可以以简洁的网络报告形式非常简洁地显示已测试的内容,而且还允许参与开发过程的每个人从日常执行中提取最大程度的有用信息。

安装

使用pip安装pytest和allure-pytest,加上--index-url地址,下载会快一些

pip install pytest==4.5.0 --index-url https://pypi.douban.com/simple
pip install allure-pytest==2.8.6 --index-url https://pypi.douban.com/simple

allure是一个命令行工具,需要去github上下载最新版 https://github.com/allure-framework/allure2/releases


下载完成之后,解压到本地电脑


把bin目录添加到环境变量Path下

使用说明

@allure.feature # 用于定义被测试的功能,被测产品的需求点
@allure.story # 用于定义被测功能的用户场景,即子功能点
with allure.step # 用于将一个测试用例,分成几个步骤在报告中输出
allure.attach # 用于向测试报告中输入一些附加的信息,通常是一些测试数据信息
@pytest.allure.step # 用于将一些通用的函数作为测试步骤输出到报告,调用此函数的地方会向报告中输出步骤

示例

import allure
import pytest

@allure.step("步骤1:点xxx")
def step_1():
    print("111")

@allure.step("步骤2:点xxx")
def step_2():
    print("222")

@allure.feature("编辑页面")
class TestEditPage():
    '''编辑页面'''

    @allure.story("这是一个xxx的用例")
    def test_1(self,login):
        '''用例描述:先登录,再去执行xxx'''
        step_1()
        step_2()
        print("xxx")


    @allure.story("打开a页面")
    def test_2(self,login):
        '''用例描述:先登录,再去执行yyy'''
        print("yyy")

cd到test_allure_demo.py所在的目录文件,命令行执行

pytest --alluredir ./report/allure_raw

执行完成后,在当前目录下生成report目录,report目录下生成一个allure_raw的目录,这里存放了测试报告的JSON格式原始文件,不能打开成html的报告

启动allure报告服务,输入生成的IP地址和端口即可访问

allure serve report/allure_raw


Jenkins + allure生成报告

安装插件



安装后选择重启
安装完成后打开jenkins首页-系统管理-全局工具配置-Allure Commandline, 安装 allure 命令行工具

构建运行命令

cd C:\Users\Administrator\Desktop\learn\py23\chongshi\pycs
pytest C:\Users\Administrator\Desktop\learn\py23\chongshi\pycs\test_allure_demo.py --alluredir ${WORKSPACE}/allure_raw/


版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


目录1、前言2、mark的使用(一)注册自定义标记(二)在测试用例上标记(三)执行3、扩展(一)在同一个测试用例上使用多个标记(二)在测试类上使用标记1、前言在自动化测试工作中我们有时候并不需要测试所有的测试用例,比如在冒烟测试阶段,我们只需要测试基本功能是否正常就可以了。在pytest中提供
用例执行状态用例执行完成后,每条用例都有自己的状态,常见的状态有passed:测试通过failed:断言失败error:用例本身写的质量不行,本身代码报错(譬如:fixture不存在,fixture里面有报错)xfail:预期失败,加了 @pytest.mark.xfail()  error的栗子一:参数不存在 defpwd():prin
什么是conftest.py可以理解成一个专门存放fixture的配置文件 实际开发场景多个测试用例文件(test_*.py)的所有用例都需要用登录功能来作为前置操作,那就不能把登录功能写到某个用例文件中去了 如何解决上述场景问题?conftest.py的出现,就是为了解决上述问题,单独管理一些全局的
前言pytest默认执行用例是根据项目下的文件名称按ascii码去收集运行的;文件中的用例是从上往下按顺序执行的。pytest_collection_modifyitems这个函数顾名思义就是收集测试用例、改变用例的执行顺序的。【严格意义上来说,我们在用例设计原则上用例就不要有依赖顺序,这样才能更好
当我们对测试用例进行参数化时,使用@pytest.mark.parametrize的ids参数自定义测试用例的标题,当标题中有中文时,控制台和测试报告中会出现Unicode编码问题,这看起来特别像乱码,我们想让中文正常展示出来,需要用到pytest框架的钩子函数pytest_collection_modifyitems。先看问题:#file_n
前言:什么是元数据?元数据是关于数据的描述,存储着关于数据的信息,为人们更方便地检索信息提供了帮助。pytest框架里面的元数据可以使用pytest-metadata插件实现。文档地址https://pypi.org/project/pytest-metadata/未安装插件pytest-metadata之前执行:环境搭建:使用
前言前面一篇讲了setup、teardown可以实现在执行用例前或结束后加入一些操作,但这种都是针对整个脚本全局生效的如果有以下场景:用例1需要先登录,用例2不需要登录,用例3需要先登录。很显然无法用setup和teardown来实现了fixture可以让我们自定义测试用例的前置条件 
前言:写完一个项目的自动化用例之后,发现有些用例运行较慢,影响整体的用例运行速度,于是领导说找出运行慢的那几个用例优化下。--durations参数可以统计出每个用例运行的时间,对用例的时间做个排序。pytest-h查看命令行参数,关于--durations=N参数的使用方式--durations=N
钩子函数之pytest_addoption介绍:①pytest_addoption钩子函数可以让用户注册一个自定义的命令行参数,以便于用户在测试开始前将数据从外部(如:控制台)传递给程序;【程序根据获取的用户传递的自定义的参数值来做一些事情】②pytest_addoption钩子函数一般和内置fixturepytestcon
[pytest]#命令行参数----空格分隔,可添加多个命令行参数-所有参数均为插件包的参数addopts=-s-reruns1--html=..eporteport.html#测试路径----当前目录下的scripts文件夹-可自定义testpaths=../scripts#搜索文件名----当前目录下的scripts文件夹下,以test_开头,以.py
python通用测试框架大多数人用的是unittest+HTMLTestRunner,这段时间看到了pytest文档,发现这个框架和丰富的plugins很好用,所以来学习下pytest. image.pngpytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要有以下几个特点:简单灵活,容易上手支持参数化能够支持简单的单
1、装饰器,放在函数前面,跳过用例 @pytest.mark.skip(reason="nowayofcurrentlytestingthis")importpytestdeftest1():print('操作1')print("-----------------------------------------------")@pytest.mark.skip(reason="nowayofcur
本文实例为大家分享了python下载微信公众号相关文章的具体代码,供大家参考,具体内容如下目的:从零开始学自动化测试公众号中下载“pytest"一系列文档1、搜索微信号文章关键字搜索2、对搜索结果前N页进行解析,获取文章标题和对应URL主要使用的是requests和bs4中的Beautifulsoup
From:https://www.jianshu.com/p/54b0f4016300一.fixture介绍fixture是pytest的一个闪光点,pytest要精通怎么能不学习fixture呢?跟着我一起深入学习fixture吧。其实unittest和nose都支持fixture,但是pytest做得更炫。fixture是pytest特有的功能,它用pytest.fixture标识,定义在函
参数化有两种方式:1、@pytest.mark.parametrize2、利用conftest.py里的pytest_generate_tests 1中的例子如下:@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[("3+5",8),("2+4",6),("6*9",42)])deftest_eval(test_input,expected):
pytest优于其他测试框架的地方:1、简单的测试可以简单的写2、复杂的测试也可以简单的写3、测试的可读性强4、易于上手5、断言失败仅使用原生assert关键字,而不是self.assertEqual()或者self.assertLessThan()6、pytest可以运行有unitest和nose编写的测试用例pytest不依赖pyth
学习python的pytest框架需要的基础知识和学习准备测试从业者学习python应该掌握的内容:首先是变量和数据类型,其次列表、字典以及Json的一些处理,再者就是循环判断以及函数或类这些内容。其中的重点:1.循环判断以及字典这块是重点2.函数和类,类的学习这块要花较多时间去学
前言pytest可以支持自定义标记,自定义标记可以把一个web项目划分多个模块,然后指定模块名称执行。app自动化的时候,如果想android和ios公用一套代码时,也可以使用标记功能,标明哪些是ios用例,哪些是android的,运行代码时候指定mark名称运行就可以mark标记1.以下用例,标记test_send_http(
unittest参考文档: https://docs.python.org/3/library/unittest.htmlunittest笔记TheunittestunittestingframeworkwasoriginallyinspiredbyJUnitandhasasimilarflavorasmajorunittestingframeworksinotherlanguages.Itsupportstestautomation,shar
fixture场景一:参数传入代码如下:运行结果: