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黑山网站建设,快速排名精灵,wordpress插件的页面文件,电子商务网站建设的代码笔者在执行自动化测试用例时#xff0c;会发现有时候用例失败并非代码问题#xff0c;而是由于服务正在发版#xff0c;导致请求失败#xff0c;从而降低了自动化用例的稳定性#xff0c;最后还要花时间定位到底是自身case的原因还是业务逻辑问题#xff0c;还是其他原因…笔者在执行自动化测试用例时会发现有时候用例失败并非代码问题而是由于服务正在发版导致请求失败从而降低了自动化用例的稳定性最后还要花时间定位到底是自身case的原因还是业务逻辑问题还是其他原因增加了定位成本。增加容错机制失败重试会解决大部分由于网络原因、服务重启等原因造成的case失败问题。那该如何增加失败重试机制呢带着问题我们一起探索。02 pytest-rerunfailures 插件先给出答案我们将使用 pytest-rerunfailures 插件来实现失败重试功能。什么是 pytest-rerunfailures pytest-rerunfailures 是一个基于 pytest 框架的插件它允许我们对测试用例进行失败重试。当一个测试用例失败时插件会自动重新运行失败的测试用例直到达到预定的重试次数或测试用例通过为止。这样可以增加用例的稳定性并减少因为偶发性问题导致的测试失败。如何使用 pytest-rerunfailures 方式一首先确保已经安装了 pytest-rerunfailures 插件。可以使用以下命令进行安装pip install pytest-rerunfailuresAI写代码安装完成后在项目中使用 pytest 运行测试用例时pytest-rerunfailures 插件会自动生效。接下来在编写测试用例时可以通过添加 pytest.mark.flaky 装饰器将需要重试的测试用例标记起来。例如test_demo.pyimport pytestpytest.mark.flaky(reruns3, reruns_delay2)def test_case():assert 1 2在上述示例中我们使用了 pytest.mark.flaky 装饰器来标记测试用例 test_case 为可重试的。参数 reruns 指定了重试次数而 reruns_delay 则指定了每次重试之间的延迟时间以秒为单位。我们来运行case看一下执行结果执行命令:pytest -s -v test_demo.py::test_case会看到如下结果RERUNtest_dir/test_demo.py::test_case RERUNtest_dir/test_demo.py::test_case RERUNtest_dir/test_demo.py::test_case FAILED可以看到重试了3次最终结果为失败。注意如果你是在pycharm中点击绿色三角形直接运行是不生效的总结一下当运行测试时如果测试用例失败pytest-rerunfailures 插件会根据我们配置的重试次数和延迟时间自动重新运行该测试用例直到达到最大重试次数或测试通过为止。方式二除了使用装饰器来标记测试用例外pytest-rerunfailures 还支持使用命令行选项和配置文件的方式进行配置。命令行执行的话可以这样写pytest -s -v --reruns 3 --reruns-delay 2 test_demo.py::test_case或者代码运行的话可以这样写pytest.main([-s, -v, --reruns, 3, --reruns-delay, 2, test_demo.py::test_case])03 运行机制到这里应该会使用了。我们简单概括一下它的运行机制1、pytest 通过插件系统加载 pytest-rerunfailures 插件并启用其功能。2、当 pytest 运行测试时对每个测试用例的执行进行监控。3、如果一个测试用例执行失败pytest-rerunfailures 插件会捕获该失败并判断是否需要进行重试。4、如果该测试用例被标记为可重试使用了 pytest.mark.flaky 装饰器插件会根据配置的重试次数和延迟时间重新运行该测试用例。5、在每次重试之前插件会根据设置的延迟时间暂停一段时间。6、如果测试用例在重试次数达到上限之前通过了即成功执行则插件会将该测试用例标记为通过。7、如果测试用例在达到最大重试次数后仍然失败则插件会返回最后一次失败的结果作为最终的结果。总结起来pytest-rerunfailures 插件在测试执行失败时根据配置的重试次数和延迟时间重新运行测试用例并根据重试结果判断最终的测试结果。这样可以提高测试用例的稳定性并减少偶发性问题导致的测试失败。04 源码解读使用阶段我们使用 mark 标记那源码中应该添加了该标记。def pytest_configure(config):# add flaky markerconfig.addinivalue_line(markers,flaky(reruns1, reruns_delay0): mark test to re-run up to reruns times. Add a delay of reruns_delay seconds between re-runs.,)......简单解释一下pytest_configure(config) 是 pytest 的一个钩子函数用于在 pytest 配置阶段对配置进行自定义操作。config.addinivalue_line() 是 pytest 的配置方法用于向配置中添加新的配置项或配置信息。在这段代码中通过 config.addinivalue_line() 方法插件向 pytest 的配置中加入了一行字符串。这行字符串指定了标记名称为 flaky并使用参数 reruns 和 reruns_delay 来说明重试次数和延迟时间的默认值。标记的含义是将被标记的测试用例重新运行最多 reruns 次每次重试之间间隔 reruns_delay 秒。通过这个自定义的标记就可以使用 pytest.mark.flaky 装饰器来标记需要进行重试的测试用例并且可以在装饰器中指定具体的重试次数和延迟时间。我们看看实现失败重试的源码这才是重点。def pytest_runtest_protocol(item, nextitem):Run the test protocol.Note: when teardown fails, two reports are generated for the case, one forthe test case and the other for the teardown error.reruns get_reruns_count(item)if reruns is None:# global setting is not specified, and this test is not marked with# flakyreturn# while this doesnt need to be run with every item, it will fail on the# first item if necessarycheck_options(item.session.config)delay get_reruns_delay(item)parallel not is_master(item.config)db item.session.config.failures_dbitem.execution_count db.get_test_failures(item.nodeid)db.set_test_reruns(item.nodeid, reruns)if item.execution_count reruns:return Trueneed_to_run Truewhile need_to_run:item.execution_count 1item.ihook.pytest_runtest_logstart(nodeiditem.nodeid, locationitem.location)reports runtestprotocol(item, nextitemnextitem, logFalse)for report in reports: # 3 reports: setup, call, teardownreport.rerun item.execution_count - 1if _should_not_rerun(item, report, reruns):# last run or no failure detected, log normallyitem.ihook.pytest_runtest_logreport(reportreport)else:# failure detected and reruns not exhausted, since i rerunsreport.outcome reruntime.sleep(delay)if not parallel or works_with_current_xdist():# will rerun test, log intermediate resultitem.ihook.pytest_runtest_logreport(reportreport)# cleanin items cashed results from any level of setups_remove_cached_results_from_failed_fixtures(item)_remove_failed_setup_state_from_session(item)break # trigger rerunelse:need_to_run Falseitem.ihook.pytest_runtest_logfinish(nodeiditem.nodeid, locationitem.location)return True简单解释一下首先通过函数 get_reruns_count(item) 获取当前测试用例需要重试的次数。如果没有设置重试次数则直接返回。然后检查配置选项并获取重试的延迟时间并确定是否运行在并行模式下。还会获取失败记录数据库对象并获取当前测试用例已经执行的次数。接下来通过比较已执行次数和设定的重试次数判断是否需要进行重试。如果已执行次数大于等于设定的重试次数则不再进行重试直接返回。如果需要重试会进入一个循环每次重试会增加已执行次数。在重试过程中会调用 pytest_runtest_logstart 函数记录测试用例开始执行的日志。然后通过调用 runtestprotocol 函数执行测试用例并获取测试结果。在这里生成的报告会被标记为执行次数减一以便区分原始执行和重试执行的报告。接着通过 _should_not_rerun 函数判断当前报告是否满足不需要重试的条件。如果满足则继续执行后续操作。如果报告表明需要重试并且重试次数未达到设定的次数会将报告的结果设置为 rerun并根据设定的延迟时间暂停一段时间。然后根据并行模式和当前使用的 xdist 版本决定是否记录中间结果。同时会清除缓存的结果和执行状态。之后重试循环会继续直到不满足重试条件为止。最后会调用 pytest_runtest_logfinish 函数记录测试用例结束执行的日志。最后函数返回 True表示已经实现重试机制。总结起来这段代码通过循环执行测试用例并在满足重试条件时进行重试直到满足退出条件为止。在重试过程中会记录日志、生成报告并根据设定的重试次数和延迟时间进行控制。04 最后​​​​​​​失败重试功能并不是解决所有测试问题的法宝它应该被视为一种提高测试稳定性的辅助手段。在使用 pytest-rerunfailures 进行失败重试时我们应该仔细分析失败的原因确保重试次数和延迟时间设置合理并与团队成员共同讨论和决定是否需要重试测试用例。总结起来pytest-rerunfailures 是一个非常有用的工具可以提高测试用例的稳定性。通过使用它我们可以轻松地实现失败重试功能并减少由于偶发性问题导致的测试失败。另外源码中看到了 pytest_runtest_logstart 等可能有些同学不明白这是干嘛用的之后我们专门写一篇文章来介绍它的作用。感谢每一个认真阅读我文章的人礼尚往来总是要有的虽然不是什么很值钱的东西如果你用得到的话可以直接拿走这些资料对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程希望也能帮助到你!有需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取