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python单元测试框架之unittest和pytest的区别

off999 2025-05-21 15:44 4 浏览 0 评论

前言

今天呢笔者想和大家来聊聊Python单元测试框架,我们都知道python单元测试框架有很多,大家平时经常使用的是unittest,因为它比较基础,并且可以进行二次开发,如果你的开发水平很高,集成开发自动化测试平台也是可以的。而这篇文章主要讲unittest与pytest的区别,pytest相对unittest而言,代码简洁,使用便捷灵活,并且插件很丰富。废话不多说了咱们直接进入主题哟。

一、用例编写规则

1.unittest提供了test cases、test suites、test fixtures、test runner相关的类,让测试更加明确、方便、可控。使用unittest编写用例,必须遵守以下规则:

  (1)测试文件必须先import unittest

  (2)测试类必须继承unittest.TestCase

  (3)测试方法必须以“test_”开头

  (4)测试类必须要有unittest.main()方法

2.pytest是python的第三方测试框架,是基于unittest的扩展框架,比unittest更简洁,更高效。使用pytest编写用例,必须遵守以下规则:

(1)测试文件名必须以“test_”开头或者"_test"结尾(如:test_ab.py)

(2)测试方法必须以“test_”开头。

(3)测试类命名以"Test"开头。

总结: pytest可以执行unittest风格的测试用例,无须修改unittest用例的任何代码,有较好的兼容性。 pytest插件丰富,比如flask插件,可用于用例出错重跑;还有xdist插件,可用于设备并行执行。     

二、用例前置和后置

1.unittest提供了setUp/tearDown,只能针对所有用例。

2.pytest提供了模块级、函数级、类级、方法级的setup/teardown,比unittest的setUp/tearDown更灵活。

模块级(
setup_module/teardown_module)开始于模块始末,全局的

函数级(
setup_function/teardown_function)只对函数用例生效(不在类中)

类级(
setup_class/teardown_class)只在类中前后运行一次(在类中)

方法级(
setup_method/teardown_method)开始于方法始末(在类中)

类里面的(setup/teardown)运行在调用方法的前后

3.pytest还可以在函数前加@pytest.fixture()装饰器,在测试用例中装在fixture函数。fixture的使用范围可以是function,module,class,session。
firture相对于setup和teardown来说有以下几点优势:

命名方式灵活,不局限于setup和teardown这几个命名

conftest.py 配置里可以实现数据共享,不需要import就能自动找到一些配置,可供多个py文件调用。

scope="module" 可以实现多个.py跨文件共享前置

scope="session" 以实现多个.py跨文件使用一个session来完成多个用例

用yield来唤醒teardown的执行

三、断言

1.unittest提供了assertEqual、assertIn、assertTrue、assertFalse。

2.pytest直接使用assert 表达式。

四、报告

1.unittest使用HTMLTestRunnerNew库。

2.pytest有pytest-HTML、allure插件。

五、失败重跑

1、unittest无此功能。

2、pytest支持用例执行失败重跑,pytest-rerunfailures插件。

六、参数化

1、unittest需依赖ddt库,

2、pytest直接使用@pytest.mark.parametrize装饰器。

七、用例分类执行

1、unittest默认执行全部用例,也可以通过加载testsuit,执行部分用例。

2、pytest可以通过@pytest.mark来标记类和方法,pytest.main加入参数("-m")可以只运行标记的类和方法。

八、如果不好看,可以看下面表格:

总体来说,unittest用例格式复杂,兼容性无,插件少,二次开发方便。pytest更加方便快捷,用例格式简单,可以执行unittest风格的测试用例,无须修改unittest用例的任何代码,有较好的兼容性。pytest插件丰富,比如flask插件,可用于用例出错重跑,还有xdist插件,可用于设备并行执行,效率更高。

总结

今天的文章就到这里了哟,喜欢的小伙伴可以点赞收藏评论加关注哟。

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