目录：导读
前言
用例执行状态
用例执行完成后，每条用例都有自己的状态，常见的状态有
passed：测试通过
failed：断言失败
error：用例本身写的质量不行，本身代码报错（譬如：fixture不存在，fixture里面有报错）
xfail：预期失败，加了 @pytest.mark.xfail()
error例子1：参数不存在
def pwd():
print("获取用户名")
a = "yygirl"
assert a == "yygirl123"
def test_1(pwd):
assert user == "yygirl"
为啥是error
pwd参数并不存在，所以用例执行error
error例子2：fixture有错
@pytest.fixture()
def user():
print("获取用户名")
a = "yygirl"
assert a == "yygirl123"
return a
def test_1(user):
assert user == "yygirl"
为啥是error？
fixture里面断言失败，所以fixture会报错；
因为test_1调用了错误的fixture，所以error表示用例有问题
failed例子1
@pytest.fixture()
def pwd():
print("获取密码")
a = "yygirl"
return a
def test_2(pwd):
assert pwd == "yygirl123"
为啥是failed
因为fixture返回的变量断言失败
failed例子2
@pytest.fixture()
def pwd():
print("获取密码")
a = "polo"
return a
def test_2(pwd):
raise NameError
assert pwd == "polo"
为啥是failed？
因为用例执行期间抛出了异常。
测试用例的代码有异常，包括主动抛出异常或代码有异常，都算failed；
当测试用例调用的fixture有异常，或传入的参数有异常的时候，都算error；
如果一份测试报告中，error的测试用例数量越多，说明测试用例质量越差；
xfail的例子
断言装饰器
@pytest.mark.xfail(raises=ZeroDivisionError)
def test_f():
1 / 0
为啥是xfail？
代码有异常，且和raised的异常类匹配，所以是xfail（算测试通过的一种，表示符合期望捕捉到的异常），并不算failed
如果和raised的异常类不匹配，则是failed
失败重跑插件pytest-rerunfailures
环境前提
以下先决条件才能使用pytest-rerunfailures
Python 3.5, 最高 3.8, or PyPy3
pytest 5.0或更高版本
安装插件
pip3 install pytest-rerunfailures -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
插件重点：
命令行参数：–reruns n（重新运行次数），–reruns-delay m（等待运行秒数）
装饰器参数：reruns=n（重新运行次数），reruns_delay=m（等待运行秒数）
重新运行所有失败的用例
要重新运行所有测试失败的用例，使用 --reruns 命令行选项，并指定要运行测试的最大次数：
pytest --reruns 5 -s
运行失败的 fixture 或 setup_class 也将重新执行
添加重新运行的延时
要在两次重试之间增加延迟时间，使用 --reruns-delay 命令行选项，指定下次测试重新开始之前等待的秒数
pytest --reruns 5 --reruns-delay 10 -s
重新运行指定的测试用例
要将单个测试用例添加flaky装饰器 @pytest.mark.flaky(reruns=5) ，并在测试失败时自动重新运行，需要指定最大重新运行的次数
例子：
import pytest
@pytest.mark.flaky(reruns=5)
def test_example():
import random
assert random.choice([True, False, False])
执行结果
collecting ... collected 1 item
11_reruns.py::test_example RERUN [100%]
11_reruns.py::test_example PASSED [100%]
========================= 1 passed, 1 rerun in 0.05s ==========================
同样的，这个也可以指定重新运行的等待时间
@pytest.mark.flaky(reruns=5, reruns_delay=2)
def test_example():
import random
assert random.choice([True, False, False])
注意：
如果指定了用例的重新运行次数，则在命令行添加 --reruns 对这些用例是不会生效的
兼容性问题
不可以和fixture装饰器一起使用： @pytest.fixture()
该插件与pytest-xdist的 --looponfail 标志不兼容
该插件与核心–pdb标志不兼容
| 下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图 |
一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九、总结（尾部小惊喜）
只有不断超越自己的勇气，才能让梦想破茧而出，绽放最美的花朵。无论前方多么艰辛，坚持奋斗，拥抱努力的人生，成功的光芒将永远照耀你的未来。
只有拼尽全力，才能超越自己；只有奋斗不息，才能创造奇迹；只有坚持不懈，才能迎接辉煌。相信自己，努力奋斗，未来将是属于你的壮丽篇章！
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