1.python单元测试框架（继承、测试unittest参数化、框架框架断言、源码测试报告）
2.python unintests测试框架知识点和用法（超级详细噢）
3.Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？
4.附源码完整版，测试Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装
5.七年老测试整理的框架框架RF框架大全，一看就会，源码stata源码分析一学就懂
6.Python性能测试框架Locust实战教程

python单元测试框架（继承、测试unittest参数化、框架框架断言、源码测试报告）

       一、测试继承

       在测试框架中，框架框架继承能有效减少代码冗余，源码提升效率。测试当需要对多个测试模块进行相同的框架框架操作，如设置前提条件和清理工作，源码通过继承可以实现这些操作只在一处修改，避免了重复编写代码的麻烦。

       通常，我们会将这些共用的操作提取到一个基类中。例如，创建一个`BaseTest`类，包含所有测试需要的初始化和清理逻辑。然后，对于每一个具体的测试类，如`LoginTest`、`RegisterTest`等，继承`BaseTest`，并在其中实现具体测试逻辑。这样，只需要修改或新增基类中的通用操作，所有继承此类的测试类都能自动更新。

       二、参数化

       参数化测试通过使用相同的测试代码覆盖不同的测试场景，大大节省了代码编写和维护时间。参数化在unittest框架中可以利用`parameterized`库实现，首先安装`parameterized`库，51聚人气 源码使用`@parameterized`装饰器定义测试用例的参数，然后编写测试函数。例如，在测试Sina邮箱登录功能时，可以设置不同的用户名、密码组合进行验证，参数化使得少量代码即可覆盖多种测试情况。

       三、断言

       断言是测试中验证预期结果与实际结果是否相符的关键步骤。`assertEqual`用于检查两个值是否完全相等。例如，在验证登录功能时，可以断言登录后页面标题与预期标题相同。`assertTrue`和`assertFalse`则用于检查某个条件是否满足或不满足。`assertIn`则用于检查一个值是否包含在另一个值中，这对于验证页面元素是否存在很有用。

       四、测试报告

       生成测试报告是评估测试执行结果的重要手段。在unittest框架中，`HTMLTestRunner`可以帮助我们创建详细的HTML格式测试报告。为了避免每次执行测试时覆盖已有的报告，可以引入时间戳来区分不同时间的报告。例如，生成报告的代码中加入时间戳，确保每次执行都会生成一个新报告，同时保留历史报告。

       通过上述技术手段，我们不仅能够提高测试效率和代码质量，还能清晰地了解测试过程和结果，为软件开发提供有力支持。

python unintests测试框架知识点和用法（超级详细噢）

       Unittest 是 Python 自带的测试框架，它支持测试自动化和单元测试，是 Python 标准库中 unittest 模块的一部分。Unittest 的基本组成包括测试用例、测试装置、房产源码 手机版测试套件和测试运行器。测试用例是测试的最小单位，通常包含一个或多个测试方法。测试用例需要继承 unittest.TestCase 类，测试方法的名称必须以 test_ 开头。测试装置用于设置和清理测试环境，包括 setUp() 和 tearDown() 方法。测试套件是测试用例的集合，可以是单独的测试用例或多个测试用例的组合。测试运行器用于执行测试用例和生成测试报告。

       如何使用 Unittest 进行测试？首先，需要导入 unittest 模块。接下来，编写测试用例，继承 unittest.TestCase 类，并且测试方法的名称必须以 test_ 开头。执行测试后，会输出测试结果。如果所有测试用例都通过，输出 OK；存在测试失败或异常，输出 ERROR 或 FAIL。

       Unittest 的高级用法

       除了基本的使用方法，Unittest 还提供了一些高级的用法。测试装置的级别可以设置为模块级别、类级别和方法级别。模块级别的测试装置使用 setUpModule() 和 tearDownModule() 方法，类级别的测试装置使用 setUpClass() 和 tearDownClass() 方法，方法级别的测试装置使用 setUp() 和 tearDown() 方法。

Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？

       前言

       在进行自动化测试时，编写测试用例会使用到单元测试模块，其中Python中常见的单元测试模块包括unittest、pytest、nose等。其中，unittest和pytest是gqts溯源码在哪被提及最多的两个框架，本文将通过简单介绍，对比这两者在断言、用例执行规则、前后置操作、测试报告、参数化功能、失败重跑、跳过用例等方面的主要区别。

       unittest

       unittest框架是Python内置的单元测试框架，广泛应用于各种项目中。它基于JUnit框架设计，支持多种自动化测试用例编写、前置条件和后置数据清理功能。unittest能将多个测试用例组织到测试集中，生成测试报告。

       pytest

       pytest是基于Python的单元测试框架，是对unittest的扩展，更加简洁、方便，支持第三方插件，可以高效完成测试工作。pytest也支持unittest的代码框架内容。

       区别

       从以下几个方面对比unittest和pytest的主要区别：

       断言

       unittest采用自身携带的断言函数，如assertEqual、assertTrue、assertFalse等。而pytest使用Python内置的assert语句进行断言。

       用例执行规则

       unittest要求测试类继承unittest.TestCase，测试用例以test开头，执行顺序按ASCII排序，不能指定特定用例顺序。unittest提供多种方法（如TestCase、TestSuite、TestLoder、TextTestRunner）来方便测试用例编写和执行。获取ip地址源码

       pytest则要求测试文件名以test_开头，类名以Test开头，测试用例同样以test_开头。执行顺序默认从上到下，可以通过第三方插件定制。执行用例无需导入模块，通过命令行即可执行。

       前后置操作

       unittest支持setup()和tearDown()方法控制用例前后置操作，setupclass()和teardownclass()方法控制类级别操作。pytest支持模块级别（setup_module，teardown_module）、函数级别（setup_function，teardown_function）等操作，通过fixture和装饰器灵活使用。

       测试报告

       unittest没有自带测试报告，需依赖第三方插件（如HTMLTestRunner、BeautifulReport）生成报告。pytest同样没有自带报告，可使用第三方插件（如pytest-html、allure-pytest）生成详细报告。

       参数化功能

       unittest不支持参数化，需借助第三方库（如DDt）实现。pytest支持参数化，可通过@pytest.mark.parametrize或@pytest.fixture（params）实现。

       失败重跑

       unittest不支持用例失败后的自动重跑机制，而pytest通过第三方插件（如pytest-rerunfailures）实现用例重跑。

       跳过用例

       两者都有跳过用例的功能，unittest通过skip或skipif实现，pytest通过skip或skipif实现，允许在条件满足时跳过用例。

       实战演示

       通过请求天气和查询身份证接口的测试用例，分别使用unittest和pytest框架进行参数化测试、跳过用例的实现，并通过生成测试报告进行对比。

       总结

       综上所述，unittest提供基础的单元测试功能，而pytest在unittest的基础上进行了增强和扩展，支持更多的第三方插件，使得测试编写更为灵活和高效。对于初学者，建议先学习unittest，了解其源码后，再逐步接触pytest。

附源码完整版，Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装

       Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装的完整版教程中，主要涉及以下几个关键环节：

       1. 测试框架介绍：框架的优势在于代码复用高，可以集成高级功能如日志、报告和邮件，提高元素维护性，灵活运用PageObject设计模式。

       2. 时间管理和配置文件：创建times.py模块处理时间操作，conf.py管理测试框架目录，config.ini存储测试URL，readconfig.py读取配置信息。

       3. 日志记录和元素定位：通过logger.py记录操作日志，利用POM模型和XPath/CSS选择器定位页面元素。

       4. 页面元素管理和封装：使用YAML格式的search.yaml文件存储元素信息，readelement.py封装元素定位，inspect.py审查元素配置。

       5. Selenium基类封装：使用工厂模式封装Selenium操作，webpage.py提供更稳定的二次封装，确保测试稳定性。

       6. 页面对象模式：在page_object目录下创建searchpage.py，封装搜索相关操作，提高代码可读性。

       7. Pytest测试框架应用：通过pytest.ini配置执行参数，编写test_search.py进行测试用例，conftest.py传递driver对象。

       8. 邮件报告发送：完成后通过send_mail.py模块发送测试结果到指定邮箱。

       通过以上步骤，构建出了一套完整的自动化测试框架，提升了测试效率和维护性，是开发人员进行自动化测试的有力工具。

七年老测试整理的RF框架大全，一看就会，一学就懂

       RF框架，全称为Robot Framework，是一个基于Python开发的自动化测试框架，适用于Web、接口及APP自动化测试。要使用RF框架，首先需要安装Python环境及验证版本，执行命令`pip install robotframework`安装框架本身，进一步可借助`pip install robotframework-ride`安装图形界面IDE。启动RF框架，通常通过运行`ride.py`文件实现。RF框架的结构清晰，分为项目文件夹、测试集、测试用例三个层级，组织逻辑严谨。

       RF的关键字驱动模式，通过预定义的关键词执行自动化任务，简化了数据驱动脚本的逻辑，使得开发人员无需关注底层实现细节，仅需指定任务即可。RF支持多种基础数据类型，包括变量、数组、字典。变量用于存储和操作数据，如`${ x1}=set variable `等价于`x1=`，数组和字典则分别用于存储有序元素序列和键值对，以`@{ list}= create list 1 2`和`&{ map}=create dictionary aa=AA bb=B B`形式呈现。

       在RF中，条件判断和循环逻辑提供了强大的数据处理能力。条件运算符，如数值比较`${ x}>${ y}`、字符串比较`"aa"=="bb"`等，以及选择结构中的`IF`语句，灵活地适应了多种测试需求。RF还支持线性结构和键值对结构的数据类型，通过`FOR`循环进行遍历，例如`FOR ${ i} IN 1 2 3 4 5`或`FOR ${ i} IN RANGE 1 5`。

       字符串处理与异常处理也是RF的关键功能，涉及字符串拼接、包含判断、处理等，增强了测试脚本的灵活性和强大性。RF提供了丰富的内置库支持，包括标准库如`BuiltIn`、`Collections`、`DateTime`、`ScreenShot`等，以及扩展库，如用于Web自动化测试的`SeleniumLibrary`、`RequestsLibrary`，用于APP自动化测试的`AppiumLibrary`等。

       在准备UI自动化测试环境时，需要通过`pip install robotframework-seleniumlibrary`安装扩展库，并确保安装相应的浏览器驱动，如谷歌浏览器驱动。元素定位是UI测试中的关键步骤，RF提供了丰富的定位策略，如id、name、link_test、xpanth、css、class_name等，通过这些策略，开发者可以精准定位页面元素。

       三层架构是RF测试项目中的重要组织结构，分为页面元素层、业务逻辑层和测试用例层，实现了测试逻辑的清晰分层，便于管理、维护和复用代码，提高了测试效率和质量。

       RF支持非GUI的命令行模式运行，通过`pybot -d 测试报告的路径 测试用例的路径`命令执行测试。此外，Jenkins作为持续集成工具，提供了自动化构建和部署的解决方案，与RF框架结合使用，能有效提升软件开发和测试的自动化水平。

Python性能测试框架Locust实战教程

       Locust是一个易于上手的分布式用户负载测试工具，旨在对网站或系统进行负载测试，确定其最大并发用户数量。其运行原理基于事件，每个测试用户在独立进程中运行，使用gevent轻量级进程，不采用回调，从而在单机上支持数千个并发用户。

       Locust具有以下特点：用Python编写测试方案，无需UI操作，灵活性高；支持分布式与扩展性；测试结果通过Web界面实时显示，跨平台且易于扩展；适用于测试任何网页、应用或系统。

       相比其他测试工具，如LoadRunner和Jmeter，Locust在功能上可能不如前两者丰富，但其优点包括基于Python编程，HTTP请求基于Requests库，以及高效的并发机制，采用协程避免系统级资源调度，提高单机并发能力。

       Locust安装步骤包括配置Python环境，下载并安装解释器、配置环境变量、验证Python环境，以及安装Locust库，通过命令行验证安装成功。

       使用Locust时，可创建Locust类、TaskSequence类，实现setup、teardown、on_start、on_stop等方法进行准备工作和清理操作。Locust支持多种启动方式，包括直接启动、无页面启动和分布式启动，通过控制面板调整并发用户数、每秒启动用户数等参数。

       Locust的局限性在于对测试过程的监控和结果展示不如Jmeter全面，但其简洁易用的脚本形式、基于Requests库的HTTP请求以及高效的并发机制使其在单机上产生高并发压力方面优于LoadRunner和Jmeter。

       总结，Locust是一个高效、灵活的负载测试工具，适用于Python开发者，尤其在需要在单机上模拟高并发场景时，其性能表现优于采用进程和线程的测试工具。