如果你還想從頭學起Pytest，可以看看這個系列的文章哦！

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html

前言

• 平常我們功能測試用例非常多時，比如有1千條用例，假設每個用例執行需要1分鐘，如果單個測試人員執行需要1000分鐘才能跑完
• 當專案非常緊急時，會需要協調多個測試資源來把任務分成兩部分，於是執行時間縮短一半，如果有10個小夥伴，那麼執行時間就會變成十分之一，大大節省了測試時間
• 為了節省專案測試時間，10個測試同時並行測試，這就是一種分散式場景
• 同樣道理，當我們自動化測試用例排常多的時候， 一條條按順序執行會非常慢，pytest-xdist的出現就是為了讓自動化測試用例可以分散式執行，從而節省自動化測試時間
• pytest-xdist是屬於程序級別的併發

分散式執行用例的設計原則（重中之重的重點）

• 用例之間是獨立的，用例之間沒有依賴關係，用例可以完全獨立執行【獨立執行】
• 用例執行沒有順序，隨機順序都能正常執行【隨機執行】
• 每個用例都能重複執行，執行結果不會影響其他用例【不影響其他用例】

外掛安裝

pip3 install pytest-xdist -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

pytest-xdist通過一些獨特的測試執行模式擴充套件了pytest

• 測試執行並行化：如果有多個CPU或主機，則可以將它們用於組合的測試執行。 這樣可以加快開發速度或使用遠端計算機的特殊資源。
• --looponfail：在子程序中重複執行測試。 每次執行之後，pytest都會等到專案中的檔案更改後再執行之前失敗的測試。 重複此過程，直到所有測試通過，然後再次執行完整執行。
• 跨平臺覆蓋：您可以指定不同的Python解釋程式或不同的平臺，並在所有這些平臺上並行執行測試。

快速入門

這是執行程式碼的包結構

14xdist是專案資料夾名稱
│  conftest.py
│  test_1.py
│  __init__.py
│              
├─test_51job
│  │  conftest.py
│  │  test_case1.py
│  │  __init__.py 
│          
├─test_toutiao
│  │  test_case2.py
│
├─test_weibo
│  │  conftest.py
│  │  test_case3.py
│  │  __init__.py 
│          

具體程式碼

最外層的conftest.py

# 外層conftest.py

@pytest.fixture(scope="session")
def login():
    print("====登入功能，返回賬號，token===")
    name = "testyy"
    token = "npoi213bn4"
    yield name, token
    print("====退出登入！！！====")

最外層的test_1.py

import pytest


@pytest.mark.parametrize("n", list(range(5)))
def test_get_info(login, n):
    sleep(1)
    name, token = login
    print("***基礎用例：獲取使用者個人資訊***", n)
    print(f"使用者名稱:{name}, token:{token}")

test_51job包下的conftest.py

import pytest


@pytest.fixture(scope="module")
def open_51(login):
    name, token = login
    print(f"###使用者 {name} 開啟51job網站###")

test_51job包下的test_case1.py

from time import sleep

import pytest


@pytest.mark.parametrize("n", list(range(5)))
def test_case2_01(open_51, n):
    sleep(1)
    print("51job，列出所有職位用例", n)


@pytest.mark.parametrize("n", list(range(5)))
def test_case2_02(open_51, n):
    sleep(1)
    print("51job，找出所有python崗位", n)

test_toutiao包下的test_case2.py

from time import sleep

import pytest


@pytest.mark.parametrize("n", list(range(5)))
def test_no_fixture(login, n):
    sleep(1)
    print("==沒有__init__測試用例，我進入頭條了==", login)

test_weibo包下的conftest.py

import pytest


@pytest.fixture(scope="function")
def open_weibo(login):
    name, token = login
    print(f"&&& 使用者 {name} 返回微博首頁 &&&")

test_weibo包下的test_case3.py

from time import sleep

import pytest


@pytest.mark.parametrize("n", list(range(5)))
class TestWeibo:
    def test_case1_01(self, open_weibo, n):
        sleep(1)
        print("檢視微博熱搜", n)

    def test_case1_02(self, open_weibo, n):
        sleep(1)
        print("檢視微博范冰冰", n)

不使用分散式測試的命令和所需執行時間

pytest -s

可以看到，執行一條用例大概1s（因為每個用例都加了 sleep(1) ），一共30條用例，總共執行30s；那麼如果有1000條用例，執行時間就真的是1000s

使用分散式測試的命令和所需執行時間

pytest -s -n auto

知識點

• 可以看到，最終執行時間只需要6s，我的電腦是真6核，假12核
• -n auto：可以自動檢測到系統的CPU核數；從測試結果來看，檢測到的是邏輯處理器的數量，即假12核
• 使用auto等於利用了所有CPU來跑用例，此時CPU佔用率會特別高

可以指定需要多少個CPU來跑用例

pytest -s -n 2

pytest-xdist是可以和pytest-html很好的相結合

pytest -s -n auto --html=report.html --self-contained-html

pytest-xdist按照一定的順序執行

 pytest-xdist預設是無序執行的，可以通過 --dist 引數來控制順序

 --dist=loadscope 

• 將按照同一個模組module下的函式和同一個測試類class下的方法來分組，然後將每個測試組發給可以執行的worker，確保同一個組的測試用例在同一個程序中執行
• 目前無法自定義分組，按類class分組優先於按模組module分組

 --dist=loadfile 

按照同一個檔名來分組，然後將每個測試組發給可以執行的worker，確保同一個組的測試用例在同一個程序中執行

如何讓scope=session的fixture在test session中僅僅執行一次

pytest-xdist是讓每個worker程序執行屬於自己的測試用例集下的所有測試用例

這意味著在不同程序中，不同的測試用例可能會呼叫同一個scope範圍級別較高（例如session）的fixture，該fixture則會被執行多次，這不符合scope=session的預期

如何解決？

雖然pytest-xdist沒有內建的支援來確保會話範圍的夾具僅執行一次，但是可以通過使用鎖定檔案進行程序間通訊來實現。

小栗子

1. 下面的示例只需要執行一次login（因為它是隻需要執行一次來定義配置選項，等等）
2. 當第一次請求這個fixture時，則會利用FileLock僅產生一次fixture資料
3. 當其他程序再次請求這個fixture時，則會從檔案中讀取資料

import pytest
from filelock import FileLock


@pytest.fixture(scope="session")
def login():
    print("====登入功能，返回賬號，token===")
    with FileLock("session.lock"):
        name = "testyy"
        token = "npoi213bn4"
        # web ui自動化
        # 宣告一個driver，再返回

        # 介面自動化
        # 發起一個登入請求，將token返回都可以這樣寫

    yield name, token
    print("====退出登入！！！====")

&n