pytest的固件
模块级别
类级别
函数级别
方法级别
setup_module()，teardown_module() ：（模块级别）
一前一后，必须写成声明的函数，不能加self，可以实现整个测试模块，各执行一次，
unittest有两种固件：（类级别）
setUpclass（搭建）和tearDown（清理）比如用于连接数据库，断开数据库，测试数据的创建和清理
setUp和tearDown比如：用于打开浏览器，关闭浏览器，
函数级别的固件：
setup_function/teardown_function（在每个函数用例 执行之前和执行之后执行一次）
方法级别的固件：（写在类里面）
setup_method/teardown_method(也可以写为setup/teardown)，前者的优先级更高
4种固件共10个的执行顺序
①如果只有函数用例：setup_module--setup_function--用例--teardown_function......teardown_module
②如果只有方法用例：setup_module--setup_class--setup_method--setup--用例--teardown--teardown_method--teardown_method--teardown_module
自定义固件
装饰器的作用：在不改变装饰对象代码函的前提下，扩展其功能，被装饰对象可以是类，函数，方法
目前用过的装饰器有；
parameterized.expand()：参数化一个方法的用例
classmethod：作用是实现一个方法装饰成类的方法
staticmethod：作用是实现一个方法装饰成静态方法
pytest.fixture来：作用是实现自定义固件
pytest.mark.usefixtures()：作用是实现固件的调用
函数加括号是调用，不加括号是一个对象
自定义固件的语法：通过装饰器pytest.fixture来装饰一个函数，这个函数就变成了一个固件。自定义的固件需要调用才能被执行。
pytest.fixture()装饰器中的参数：
scope：作用是定义固件的级别，scope默认值是function，它的取值可以是function/class/module/package/session之一。
scope=function：对函数用例来讲，相当于setup_function，对方法用例来讲，相当于setup_method
scope=class：对函数用例来讲，相当于setup_function，对方法用例来讲，相当于setup_class
scope=module：相当于setup_module
scope=session：相当于设置固件的级别为会话级别，它与setup_module相比，可以实现跨模块只执行一次。
yield语句：作用是一方面可以实现函数或方法的返回，此时相当于return语句；同时可以把函数变成一个生成器。
实现自定义固件中的teardown代码：在自定义固件中，使用yield语句来实现返回，yield之前的代码就是setup的代码，yield之后
的代码就是teardown的代码。
固件创建对象，初始化数据，
conftest.py文件(不能写错文件名)
可以在conftest.py文件中自定义固件，这样的好处是可以不用导入就可以被用例调用，注意conftest.py文件放的位置必须放到调用它的模块的同级或者上级目录，最简单的方法就是放到项 目的根目录下，这样项目下的所有模块都能调用到固件
跳过这行用例
@pytest.mark.skip(reson = "暂时不需要执行这条用例")
判断操作系统类型的方法：
1）os.name：返回nt表示windows，返回posix表示linux；
2）sys.platform：返回win32表示windows，返回linux表示linux系统。
pytest中常用的装饰器：
1）pytest.mark.skip(reason)：装饰一个用例，作用是跳过这条用例不执行
2）pytest.mark.skipif(condition,reason)：装饰一个用例，作用是当满足条件时跳过这条用例不执行
3）pytest.mark.xfail(reason)：装饰一个用例，作用是标记这个用例预期是失败的，预期失败的用例如果实际运行失败，
状态是XFAIL，预期失败的用例如果实际运行是成功的，状态是XPASS
4）pytest.mark.usefixtures(fixture)：实现自定义固件的调用。
unittest中的装饰器：
unittest.skip(reason)：标记跳过某个测试用例
unittest.skipIf(condition,reason)：标记当条件为真的时候就跳过
unittest.skipUnless(condition,reason)：标记当条件为真的时候就不跳过，条件为假的时候就跳过
@parameterized_class ，对所有用例参数化
@parameterized.expand，对单条用例参数化
固件参数化
@pytest.fixture(params=[1,2,3,4,5])
def my_fixture_30(request): 声明形参猜能返回
yield request.param
用例参数化
@pytest.mark.parametrize("a,b,c",([1,2,3],(2,7,8),(2,4,6)))
以字符串传入参数名，二维的列表或者元组传入数据
跳过这条用例
# @pytest.mark.parametrize("a,b,c",([1,2,3],pytest.param(*(2,7,8),marks = pytest.mark.xfail(reason="不会成功")),(2,4,6)))
@pytest.mark.parametrize("a,b,c",([1,2,3],pytest.param(*(2,7,8),marks = pytest.mark.skip(reason="不会成功")),(2,4,6)))
unittest和pytest的区别
1) unit test需要继承unit test.TestCase类，而pytest不需要继承
2）在编写用例时，unit test只支持用例，pytest同时支持函数和方法两种用例
3）unittest中的断言使用继承于unittest.TestCase类的assert*方法来实现，而pytest只需要使用python的assert语句实现断言；
4）pytest支持自定义固件，在conftest.py文件中自定义固件；
5）unittest本身没有参数化模块，需要第三方模块比如parameterized、ddt等来实现参数化，而pytest自带参数化模块，并且可以实现固件参数化和用例参数化两种形式；
ddt：data driven test 数据驱动测试
参数化用例，自动读取用例
@file_data(".\ddt_json.json")
ddt的几个装饰器：
ddt:装饰测试类
data：装饰测试用例，对用例传参
unpack：装饰测试用例，作用是当data装饰器中传入元组或列表的时候，把元组或列表中的数据拆出来传给用例的参数
file_data：装饰测试用例，作用是对用例传参，这个装饰器中可以传入json或者yaml文件路径
生成html文件报告（插件pytest-html）
pytest .\test_cases_with_pytest.py --html=..\test_result\interfaceAtuoTest.html --self-contained-html
--html= 表示生成报告的路径
--self-contained-html表示生成的文件中html和css嵌套在一起
在pycharm运行生成报告，需要配置
pytest .\test_cases_with_pytest.py --alluredir=..\test_result --clean-alluredir
allure serve ..\test_result吧
标题参数化 allure.dynamic.title(name)