pytest 标记系统：测试用例分类与选择性执行技巧

魁首哥

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pytest 标记系统：测试用例分类与选择性执行技巧

在现代软件开发中，测试用例的管理和执行效率是保障产品质量的关键。pytest 作为 Python 生态中最受欢迎的测试框架之一，提供了强大的标记系统（Mark System），能够帮助开发者高效地对测试用例进行分类、管理，并实现选择性执行。本文将围绕 pytest 的标记系统，探讨如何通过合理的分类和选择性执行技巧，提升测试效率和开发体验。

一、pytest 标记系统概述

pytest 的标记系统允许开发者通过装饰器为测试用例添加元信息，从而实现对测试用例的分类和筛选。这些标记可以是简单的标签，也可以是包含参数的复杂条件，为测试用例的管理提供了极大的灵活性。

标记的基本使用方式是通过 @pytest.mark 装饰器。例如：

import pytest@pytest.mark smokedef test_case_1():    # 测试代码    pass@pytest.mark regressiondef test_case_2():    # 测试代码    pass

在这个例子中，smoke 和 regression 是两个自定义的标记，用于对测试用例进行分类。通过这些标记，开发者可以在执行测试时选择性地运行特定类别的测试用例。

二、测试用例分类的常见场景

在实际项目中，测试用例的分类可以帮助开发者更好地管理测试集，以下是几种常见的分类场景：

按测试类型分类
- 冒烟测试（smoke）：用于快速验证核心功能是否正常。
- 回归测试（regression）：用于验证修复后的缺陷是否重新出现。
- 性能测试（performance）：用于评估系统在高负载下的表现。
按模块分类
根据功能模块为测试用例打标签，例如 login（登录模块）、payment（支付模块）等。这样可以在测试某个模块时，快速筛选出相关测试用例。
按优先级分类
根据测试用例的重要性设置优先级，例如 critical（关键）、high（高）、medium（中）、low（低）。这样可以在有限的时间内优先执行高优先级的测试用例。
按环境分类
如果测试需要在不同的环境中运行（如 uat、prod、local），可以通过标记来区分这些环境，从而在执行时选择适合的环境。

三、选择性执行测试用例的技巧

pytest 的标记系统不仅支持简单的分类，还支持复杂的条件组合。通过合理的组合方式，可以灵活地选择需要执行的测试用例。

按标记执行
使用 -m 或 --markers 参数可以指定需要执行的标记。例如：
```
pytest -m smoke
```
这将只执行标记为 smoke 的测试用例。
组合标记
pytest 支持使用逻辑运算符（and、or、not）组合多个标记。例如：
```
pytest -m "smoke or regression"
```
这将执行标记为 smoke 或 regression 的测试用例。
排除特定标记
如果需要排除某些标记的测试用例，可以使用 not 关键字。例如：
```
pytest -m "not slow"
```
这将排除所有标记为 slow 的测试用例。
使用自定义标记参数
pytest 允许为标记添加参数，从而实现更灵活的筛选条件。例如：
```
@pytest.mark.env("uat")def test_case():   pass
```
在执行时，可以通过以下命令筛选特定环境的测试用例：
```
pytest -m "env(uat)"
```

四、实际案例：优化测试流程

假设我们有一个电商系统，需要对登录模块进行测试。我们可以按照以下步骤进行分类和选择性执行：

定义标记
为登录模块的测试用例添加 login 标记，并根据测试类型添加 smoke 和 regression 标记。

@pytest.mark.login@pytest.mark.smokedef test_login_success():   # 测试代码   pass@pytest.mark.login@pytest.mark.regressiondef test_login_failure():   # 测试代码   pass

选择性执行
- 执行所有登录模块的冒烟测试：
```
pytest -m "login and smoke"
```
- 执行所有回归测试：
```
pytest -m regression
```
- 排除登录模块的慢速测试：
```
pytest -m "not login and slow"
```