Pytest 是一个流行的 Python 测试框架，用于编写、组织和运行各种类型的自动化测试。它提供了丰富的功能，使您能够轻松编写和管理测试用例，以及生成详细的测试报告。以下是 Pytest 的一些主要特点和优势：
简单和易用
：Pytest 的设计使得编写测试用例变得简单且易于理解。您可以使用 Python 的标准
assert
语句来编写测试断言，而不需要学习新的断言语法。
自动发现测试用例
：Pytest 可以自动发现和运行项目中的测试用例，而不需要显式配置测试套件。测试用例文件可以命名为
test_*.py
或
*_test.py
，或使用特定的测试函数命名规范。
丰富的插件生态系统 ：Pytest 可以通过插件扩展其功能。有许多第三方插件可用，以满足不同测试需求，如 Allure 报告、参数化、覆盖率分析等。
参数化测试 ：Pytest 支持参数化测试，允许您运行相同的测试用例多次，但使用不同的参数。这可以减少代码重复，提高测试覆盖率。
异常和故障定位 ：Pytest 提供详细的错误和异常信息，有助于您更容易地定位和解决问题。它还提供详细的回溯（traceback）信息。
并行测试执行 ：Pytest 支持并行执行测试用例，提高了测试执行的速度，特别是在大型项目中。
多种报告格式 ：Pytest 支持多种测试报告格式，包括终端输出、JUnit XML、HTML 报告和 Allure 报告等。这些报告可以帮助您可视化测试结果。
命令行选项 ：Pytest 提供了丰富的命令行选项，以定制测试运行的行为，包括过滤、重试、覆盖率分析等。
集成性 ：Pytest 可以与其他测试框架和工具（如 Selenium、Django、Flask 等）以及持续集成系统（如 Jenkins、Travis CI 等）轻松集成。
活跃的社区 ：Pytest 拥有一个活跃的社区，有广泛的文档和教程可供学习和参考。您还可以在社区中获得支持和解决问题。
总之，Pytest 是一个强大且灵活的测试框架，适用于各种规模和类型的项目。它的易用性、自动化能力以及丰富的插件使它成为 Python 测试领域的首选工具之一。
官方网站：https://docs.pytest.org/en/latest/
Python 虚拟环境（Virtual Environment）是一种机制，用于在单个 Python 安装中创建和管理多个隔离的开发环境。虚拟环境有助于解决不同项目之间的依赖冲突问题，确保每个项目都能够使用其独立的 Python 包和库，而不会相互干扰。以下是如何创建和使用 Python 虚拟环境的步骤：
安装虚拟环境工具
: 在开始之前，确保您已安装 Python 的虚拟环境工具。在 Python 3.3 及更高版本中，
venv
模块已经内置，可以使用它来创建虚拟环境。如果您使用较旧版本的 Python，您可以安装
virtualenv
工具。
对于 Python 3.3+，
venv
工具已内置，无需额外安装。
对于 Python 2.x，可以使用以下命令安装
virtualenv
工具：
pip install virtualenv创建虚拟环境 : 打开终端，移动到您希望创建虚拟环境的目录，并运行以下命令以创建虚拟环境：
使用
venv
（适用于 Python 3.3+）：
python -m venv myenv
使用
virtualenv
（适用于 Python 2.x）：
virtualenv myenv
在上述命令中，
myenv
是虚拟环境的名称，您可以自定义名称。
激活虚拟环境 : 要开始使用虚拟环境，需要激活它。在不同的操作系统中，激活命令略有不同：
一旦虚拟环境激活，您会在终端提示符前看到虚拟环境的名称，表示您已进入虚拟环境。
在 macOS 和 Linux 上：
source myenv/bin/activate在 Windows 上（使用 Command Prompt）：
myenv\Scripts\activate在 Windows 上（使用 PowerShell）：
.\myenv\Scripts\Activate.ps1
在虚拟环境中安装依赖
: 在虚拟环境中，您可以使用
pip
安装项目所需的任何 Python 包和库，这些依赖将与该虚拟环境关联。例如：
pip install requests使用虚拟环境 : 在虚拟环境中工作时，您可以运行 Python 脚本和使用安装在虚拟环境中的包。这确保了您的项目在独立的环境中运行，不会与全局 Python 安装产生冲突。
退出虚拟环境 : 要退出虚拟环境，只需在终端中运行以下命令：
deactivate这将使您返回到全局 Python 环境。
通过使用虚拟环境，您可以在不同项目之间维护干净的依赖关系，并确保项目的稳定性和隔离性。这是 Python 开发中的一个良好实践。
需提前安装好以下环境
[x] python, demo 版本为 v3.11.6
大家安装 python3.x 以上的版本即可
以下为一个 Pytest 接口自动化测试项目的目录结构示例：
后续 demo 项目会引入 allure 报告，所以会多出一个 allure-report 目录
Pytest-allure-demo/├── tests/ # 存放测试用例文件│ ├── test_login.py # 示例测试用例文件│ ├── test_order.py # 示例测试用例文件│ └── ...├── data/ # 存放测试数据文件（如 JSON、CSV 等）│ ├── dev_test_data.json # 开发环境测试数据文件│ ├── prod_test_data.json # 生产环境测试数据文件│ ├── ...├── config/│ ├── dev_config.json # 开发环境配置文件│ ├── prod_config.json # 生产环境配置文件│ ├── ...├── conftest.py # Pytest 的全局配置文件├── pytest.ini # Pytest 配置文件├── requirements.txt # 项目依赖项文件└── allure-report/ # 存放 Allure 报告
Pytest: https://docs.pytest.org/en/latest/
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