pytest 执行用例_python 分布式计算

pytest 执行用例_python 分布式计算前言 平常我们功能测试用例非常多时 比如有 1 千条用例 假设每个用例执行需要 1 分钟 如果单个测试人员执行需要 1000 分钟才能跑完 当项目非常紧急时 会需要协调多个测试资源来把任务分成两部分 于是执行时间缩短一半 如果有 10 个小伙伴 那么执行时间就会变成十分之一 大大节省了测试时间 为了节省项目测试时间 10 个测试同时并行测试 这就是一种分布式场景 同样道理 当我们自动化测试用例排常多的时候

前言

平常我们功能测试用例非常多时,比如有1千条用例,假设每个用例执行需要1分钟,如果单个测试人员执行需要1000分钟才能跑完

当项目非常紧急时,会需要协调多个测试资源来把任务分成两部分,于是执行时间缩短一半,如果有10个小伙伴,那么执行时间就会变成十分之一,大大节省了测试时间

为了节省项目测试时间,10个测试同时并行测试,这就是一种分布式场景

同样道理,当我们自动化测试用例排常多的时候, 一条条按顺序执行会非常慢(虽然接口很快),pytest-xdist的出现就是为了让自动化测试用例可以分布式执行,从而节省自动化测试时间

pytest-xdist是属于进程级别的并发

安装

pip3 install pytest-xdist

pytest-xdist插件扩展了一些独特的测试执行模式pytest:

测试运行并行化:如果有多个CPU或主机,则可以将它们用于组合测试运行。会加快运行速度

–looponfail:在子进程中重复运行测试。每次运行之后,pytest会等待,直到项目中的文件发生更改,然后重新运行以前失败的测试。重复此过程直到所有测试通过,之后再次执行完整运行。

多平台覆盖:您可以指定不同的Python解释器或不同的平台,并在所有平台上并行运行测试。

在远程运行测试之前,pytest有效地将您的程序源代码“rsyncs”到远程位置。报告所有测试结果并显示给您的本地终端。您可以指定不同的Python版本和解释器。

并行测试

多cpu并行执行用例,直接加个-n参数即可,后面num参数就是并行数量,比如num设置为3

pytest -n 3

运行以下代码,项目结构如下

web_xdist是项目工程名称
│ conftest.py
│ __init__.py

├─baidu
│ │ conftest.py
│ │ test_1_baidu.py
│ │ test_2.py
│ │ __init__.py

├─blog
│ │ conftest.py
│ │ test_2_blog.py
│ │ __init__.py

具体代码

# web_conf_py/conftest.py
import pytest

@pytest.fixture(scope="session")
def start():
print("\n打开首页")
return "jkc"

# web_xdist/baidu/conftest.py
import pytest

@pytest.fixture(scope="session")
def open_baidu():
print("打开百度页面_session")

# web_xdist/baidu/test_1_baidu.py
import pytest
import time

def test_01(start, open_baidu):
print("测试用例test_01")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"

def test_02(start, open_baidu):
print("测试用例test_02")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"

if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_1_baidu.py"])


# web_xdist/baidu/test_2.py
import pytest
import time

def test_06(start, open_baidu):
print("测试用例test_01")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"
def test_07(start, open_baidu):
print("测试用例test_02")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"

if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_2.py"])


# web_xdist/blog/conftest.py
import pytest

@pytest.fixture(scope="function")
def open_blog():
print("打开blog页面_function")

# web_xdist/blog/test_2_blog.py

import pytest
import time
def test_03(start, open_blog):
print("测试用例test_03")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"

def test_04(start, open_blog):
print("测试用例test_04")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"

def test_05(start, open_blog):
'''跨模块调用baidu模块下的conftest'''
print("测试用例test_05,跨模块调用baidu")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"

if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_2_blog.py"])

不使用分布式测试的命令和所需执行时间:7.09s

collecting ... 
web_xdist/baidu/test_1_baidu.py ✓✓ 29% ██▉
web_xdist/baidu/test_2.py ✓✓ 57% █████▊
web_xdist/blog/test_2_blog.py ✓✓✓ 100% ██████████

Results (7.09s):
7 passed

使用分布式测试的命令和所需执行时间:2.77s

pytest -n auto

测试结果

gw0 [7] / gw1 [7] / gw2 [7] / gw3 [7] / gw4 [7] / gw5 [7] / gw6 [7] / gw7 [7] / gw8 [7] / gw9 [7] / gw10 [7] / gw11 [7]

web_xdist/baidu/test_2.py ✓✓ 100% ██████████
web_xdist/baidu/test_1_baidu.py ✓✓ 71% ███████▎
web_xdist/blog/test_2_blog.py ✓✓✓ 86% ████████▋

Results (2.77s):
7 passed

知识点

可以看到,最终运行时间只需要2.77s,我的电脑是真6核,假12核

-n auto:可以自动检测到系统的CPU核数;从测试结果来看,检测到的是逻辑处理器的数量,即假12核

使用auto等于利用了所有CPU来跑用例,此时CPU占用率会特别高

编程小号
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