如何管理python项目

Virtual Environments
首先Python似乎没有类似Maven/Ant这样的项目管理工具。那么当一台机器上有多个python项目，且这些python项目各自有不同的依赖，不想互相干扰时怎么办呢？
官方做法是使用Virtual Environments将每个项目互相隔离开。一般情况下，我们使用python解释器运行python脚本或module：
>python myScriptpy
运行的目录就是安装的python解释器，即pythonexe所在的目录。而Virtual Environments就是给每个项目都生成一个项目独有的目录，这个目录里包含python解释器，python标准类库和其他各式各样的必要文件。这样每个项目就可以使用不同的解释器和类库，且互不干扰。
创建过程也很简单。首先找到pyvenvpy所在的目录，这个文件通常在安装目录的自目录\Tools\scripts下。这是一个生成Virtual Environments的工具。然后运行：
>pyvenv tutorial-env
运行后就会生成一个名为“tutorial-env”的目录。找到这个目录，可以发现正如官网所说，这个目录包含运行python项目所必须的一切文件。使用在各自Virtual Environments目录里包含的解释器来运行特定的python项目就可以了。同时，对于那些每个项目使用的特定的依赖(packages或module),则加入到各自Virtual Environments目录的类库子目录中就可以了。这里需要注意的是。创建完Virtual Environments后，还需要激活。做法很简单，在上例tutorial-env目录下执行下的命令即可：
>tutorial-env/Scripts/activate
PIP
PIP是官方提供的安装python第三方类库(packages/module)的工具。它可以去PPI(python packages index)查找或下载第三方类库。网址是：>生成器就是用来生成有规律的值的
含有yield语句的函数就是生成器，counter(5)表示用参数start_at=5为初值调用生成
器，将函数对象赋值给count，count指向生成
器对象
每次调用生成器的next方法，就执行代码到yield语句处返回yield后的值，因此第一次调用
执行到yield返回
，下次调用
next时从上次执行处接着执行到yield语句处,所以生成器中可以用while
True语句不用担心死循环
yield这个表达式的值就是None，所以val一直是None

目录

pytest是Python的单元测试框架，同自带的unittest框架类似，但pytest框架使用起来更简洁，效率更高。

pytest特点

安装

测试

在测试之前要做的准备

我的演示脚本处于这样一个的目录中：

踩坑：你创建的pytest脚本名称中不允许含有 ，比如 1简单上手py ，这样会报错。当然，可以这么写 1-简单上手py

demo1py ：

上例中，当我们在执行（就像Python解释器执行普通的Python脚本一样）测试用例的时候， pytestmain(["-s", "demo1py"]) 中的传参需要是一个元组或者列表（我的pytest是522版本），之前的版本可能需要这么调用 pytestmain("-s demo1py") ，传的参数是str的形式，至于你使用哪种，取决于报不报错：

遇到上述报错，就是参数需要一个列表或者元组的形式，而我们使用的是str形式。

上述代码正确的执行结果是这样的：

大致的信息就是告诉我们:

pytestmain(["-s", "demo1py"])参数说明

除了上述的函数这种写法，也可以有用例类的写法：

用法跟unittest差不多，类名要以 Test 开头，并且其中的用例方法也要以 test 开头，然后执行也一样。

执行结果：

那么，你这个时候可能会问，我记得unittest中有setup和teardown的方法，难道pytest中没有嘛？你怎么提都不提？稳住，答案是有的。

接下来，我们来研究一下pytest中的setup和teardown的用法。

我们知道，在unittest中，setup和teardown可以在每个用例前后执行，也可以在所有的用例集执行前后执行。那么在pytest中，有以下几种情况：

来一一看看各自的用法。

模块级别setup_module/teardown_module

执行结果：

类级别的setup_class/teardown_class

执行结果：

类中方法级别的setup_method/teardown_method

执行结果：

函数级别的setup_function/teardown_function

执行结果：

小结

该脚本有多种运行方式，如果处于PyCharm环境，可以使用右键或者点击运行按钮运行，也就是在pytest中的主函数中运行：

也可以在命令行中运行：

这种方式，跟使用Python解释器执行Python脚本没有什么两样。也可以如下面这么执行：

当然，还有一种是使用配置文件运行，来看看怎么用。

在项目的根目录下，我们可以建立一个 pytestini 文件，在这个文件中，我们可以实现相关的配置：

那这个配置文件中的各项都是什么意思呢？

首先， pytestini 文件必须位于项目的根目录，而且也必须叫做 pytestini 。

其他的参数：

OK，来个示例。

首先，（详细目录参考开头的目录结构）在 scripts/test_case_01py 中：

在 scripts/test_case_dir1/test_case02py 中：

那么，在不同的目录或者文件中，共有5个用例将被执行，而结果则是两个失败三个成功。来执行验证一下，因为有了配置文件，我们在终端中（前提是在项目的根目录），直接输入 pytest 即可。

由执行结果可以发现， 2 failed, 3 passed ，跟我们的预期一致。

后续执行相关配置都来自配置文件，如果更改，会有相应说明，终端都是直接使用 pytest 执行。

我们知道在unittest中，跳过用例可以用 skip ，那么这同样是适用于pytest。

来看怎么使用：

跳过用例，我们使用 @pytestmarkskipif(condition, reason) ：

然后将它装饰在需要被跳过用例的的函数上面。

效果如下：

上例执行结果相对详细，因为我们在配置文件中为 addopts 增加了 -v ，之前的示例结果中，没有加！
另外，此时，在输出的控制台中， 还无法打印出 reason 信息，如果需要打印，则可以在配置文件中的 addopts 参数的 -s 变为 -rs ：

如果我们事先知道测试函数会执行失败，但又不想直接跳过，而是希望显示的提示。

Pytest 使用 pytestmarkxfail 实现预见错误功能：：

需要掌握的必传参数的是：

那么关于预期失败的几种情况需要了解一下：

结果如下：

pytest 使用 x 表示预见的失败（XFAIL）。

如果预见的是失败，但实际运行测试却成功通过，pytest 使用 X 进行标记（XPASS）。

而在预期失败的两种情况中，我们不希望出现预期失败，结果却执行成功了的情况出现，因为跟我们想的不一样嘛，我预期这条用例失败，那这条用例就应该执行失败才对，你虽然执行成功了，但跟我想的不一样，你照样是失败的！

所以，我们需要将预期失败，结果却执行成功了的用例标记为执行失败，可以在 pytestini 文件中，加入：

这样就就把上述的情况标记为执行失败了。

pytest身为强大的单元测试框架，那么同样支持DDT数据驱动测试的概念。也就是当对一个测试函数进行测试时，通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登陆，我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码。

当然，我们可以把这些参数写在测试函数内部进行遍历。不过虽然参数众多，但仍然是一个测试，当某组参数导致断言失败，测试也就终止了。

通过异常捕获，我们可以保证程所有参数完整执行，但要分析测试结果就需要做不少额外的工作。

在 pytest 中，我们有更好的解决方法，就是参数化测试，即每组参数都独立执行一次测试。使用的工具就是 pytestmarkparametrize(argnames, argvalues) 。

使用就是以装饰器的形式使用。

只有一个参数的测试用例

来看（重要部分）结果：：

可以看到，列表内的每个手机号，都是一条测试用例。

多个参数的测试用例

（重要部分）结果：

可以看到，每一个手机号与每一个验证码都组合一起执行了，这样就执行了4次。那么如果有很多个组合的话，用例数将会更多。我们希望手机号与验证码一一对应组合，也就是只执行两次，怎么搞呢？

在多参数情况下，多个参数名是以 , 分割的字符串。参数值是列表嵌套的形式组成的。

固件（Fixture）是一些函数，pytest 会在执行测试函数之前（或之后）加载运行它们，也称测试夹具。

我们可以利用固件做任何事情，其中最常见的可能就是数据库的初始连接和最后关闭 *** 作。

Pytest 使用 pytestfixture() 定义固件，下面是最简单的固件，访问主页前必须先登录：

结果：

在之前的示例中，你可能会觉得，这跟之前的setup和teardown的功能也类似呀，但是，fixture相对于setup和teardown来说更灵活。pytest通过 scope 参数来控制固件的使用范围，也就是作用域。

比如之前的login固件，可以指定它的作用域：

很多时候需要在测试前进行预处理（如新建数据库连接），并在测试完成进行清理（关闭数据库连接）。

当有大量重复的这类 *** 作，最佳实践是使用固件来自动化所有预处理和后处理。

Pytest 使用 yield 关键词将固件分为两部分， yield 之前的代码属于预处理，会在测试前执行； yield 之后的代码属于后处理，将在测试完成后执行。

以下测试模拟数据库查询，使用固件来模拟数据库的连接关闭：

结果：

可以看到在两个测试用例执行前后都有预处理和后处理。

pytest中还有非常多的插件供我们使用，我们来介绍几个常用的。

先来看一个重要的，那就是生成测试用例报告。

想要生成测试报告，首先要有下载，才能使用。

下载

如果下载失败，可以使用PyCharm下载，怎么用PyCharm下载这里无需多言了吧。

使用

在配置文件中，添加参数：

效果很不错吧！

没完，看我大招

Allure框架是一个灵活的轻量级多语言测试报告工具，它不仅以web的方式展示了简洁的测试结果，而且允许参与开发过程的每个人从日常执行的测试中最大限度的提取有用信息。
从开发人员（dev，developer）和质量保证人员（QA，Quality Assurance）的角度来看，Allure报告简化了常见缺陷的统计：失败的测试可以分为bug和被中断的测试，还可以配置日志、步骤、fixture、附件、计时、执行 历史 以及与TMS和BUG管理系统集成，所以，通过以上配置，所有负责的开发人员和测试人员可以尽可能的掌握测试信息。
从管理者的角度来看，Allure提供了一个清晰的“大图”，其中包括已覆盖的特性、缺陷聚集的位置、执行时间轴的外观以及许多其他方便的事情。allure的模块化和可扩展性保证了我们总是能够对某些东西进行微调。

少扯点，来看看怎么使用。

Python的pytest中allure下载

但由于这个 allure-pytest 插件生成的测试报告不是 html 类型的，我们还需要使用allure工具再“加工”一下。所以说，我们还需要下载这个allure工具。

allure工具下载

在现在allure工具之前，它依赖Java环境，我们还需要先配置Java环境。

注意，如果你的电脑已经有了Java环境，就无需重新配置了。

配置完了Java环境，我们再来下载allure工具，我这里直接给出了百度云盘链接，你也可以去其他链接中自行下载：

下载并解压好了allure工具包之后，还需要将allure包内的 bin 目录添加到系统的环境变量中。

完事后打开你的终端测试：

返回了版本号说明安装成功。

使用

一般使用allure要经历几个步骤：

来看配置 pytestini ：

就是 --alluredir /report/result 参数。

在终端中输入 pytest 正常执行测试用例即可：

执行完毕后，在项目的根目下，会自动生成一个 report 目录，这个目录下有：

接下来需要使用allure工具来生成HTML报告。

此时我们在终端（如果是windows平台，就是cmd），路径是项目的根目录，执行下面的命令。

PS：我在pycharm中的terminal输入allure提示'allure' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。但windows的终端没有问题。

命令的意思是，根据 reportresult 目录中的数据（这些数据是运行pytest后产生的）。在 report 目录下新建一个 allure_html 目录，而这个目录内有 indexhtml 才是最终的allure版本的HTML报告；如果你是重复执行的话，使用 --clean 清除之前的报告。

结果很漂亮：

allure open
默认的，allure报告需要>

工具/原料

pythonpycharm截图工具WPSIDLE

方法/步骤

1、在电脑左下角开始菜单，输入框中输入cmd，找到终端并打开

2、在终端命令行输入python，进入到python环境，可以直接输入python代码，按回车执行

3、在开始菜单，找到安装好的python，展开并选择IDLE(Python3864-bit)

4、打开IDLE窗口，当出现>>>符号时，可以输入python代码，按回车键运行

5、通过快捷方式打开pycharm工具，在工具创建python项目

6、在python项目中，新建python文件，编写代码，然后鼠标右键Run代码

注意事项

注意如何运行python代码注意python常用编辑器的使用方法

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