深入了解 Pytest Markers：提升测试用例的组织和控制能力
从这篇开始，逐一解决fixture是啥？mark是啥？参数request是啥？钩子函数是啥？parametrize参数化是啥？这些问题。本片先介绍一下mark是啥？以及如何使用
Markers有啥用？
当使用 Pytest 运行测试时，可以通过标记（Markers）来为测试函数或类添加自定义的元数据。标记可以用于对测试进行分类、过滤和定制化。
查看所有Markers
pytest --markers
常用的内置标记
内置标记（Built-in Markers）： Pytest 提供了一些内置的标记，用于常见的测试场景。一些常用的内置标记包括：
@pytest.mark.skip: 标记该测试为跳过；@pytest.mark.parametrize: 标记该测试使用参数化，可以为测试函数指定多组参数；@pytest.mark.xfail: 标记该测试为预期失败；@pytest.mark.skipif: 根据条件动态地跳过某个测试。@pytest.mark.timeout：为测试用例设置运行超时时间。
@pytest.mark.skip
可以设置一个可选参数reason，表明跳过的原因
import pytest @pytest.mark.skip() def test_01(): pass未增加跳过原因，输出内容为
test_demo.py::test_01 SKIPPED (unconditional skip) [100%] Skipped: unconditional skip我们增加跳过原因，看看输出结果
import pytest @pytest.mark.skip(reason='skip reason') def test_01(): pass执行输出结果如下
test_demo.py::test_01 SKIPPED (skip reason) [100%] Skipped: skip reason
可以看到会直接显示具体原因。
pytest.skip方法
这里我们顺带提一下这个方法。可以在测试执行期间强制跳过
def test_01(): pytest.skip(reason="skip reason")另外，还可以为其设置一个布尔型的参数allow_module_level（默认为False），表明是否允许在模块中调用这种方法，如果置为True，则跳过模块中剩余的部分，也就是说其值为True时这个模块中所有测试方法都被跳过。
import sys import pytest if not sys.platform.startswith("darwin"): pytest.skip("如果不是mac,跳过"，allow_module_level = True)注意：如果是在用例中设置allow_module_level为True，并不会跳过模块中剩余的用例
@pytest.mark.skipif
带条件的跳过执行：满足条件就跳过，不满足条件就不跳过
import pytest env = 'iOS' @pytest.mark.skipif('env == "iOS"', reason="iOS不支持") def test_01(): pass当然也可以使用多条标记
import pytest import sys env = 'iOS1' @pytest.mark.skipif('env == "iOS"', reason="iOS不支持") @pytest.mark.skipif(sys.version_info<(3,12), reason="3.12以下版本不支持") def test_01(): pass可以看到第一个条件不满足，我电脑的版本为3.8，第二个条件满足，最终case跳过。
注意：当一个用例指定了多个skipif条件时，只需满足其中一个，就可以跳过这个用例的执行。
当然也可以在一个文件中定义所有的条件，需要时引入即可
import pytest import sys version = pytest.mark.skipif(sys.version_info<(3,12), reason="3.12以下版本不支持") @version def test_01(): pass可以看到第一个条件不满足，我电脑的版本为3.8，第二个条件满足，最终case跳过。
注意：当一个用例指定了多个skipif条件时，只需满足其中一个，就可以跳过这个用例的执行。
当然也可以在一个文件中定义所有的条件，需要时引入即可
import pytest import sys version = pytest.mark.skipif(sys.version_info<(3,12), reason="3.12以下版本不支持") @version def test_01(): pass这里不存在pytest.skipif()方法
@pytest.mark.xfail
表示期望这个用例执行失败。用例会正常执行，只是失败时不再显示堆栈信息，最终的结果有两个：用例执行失败（XFAIL：符合预期的失败）、用例执行成功（XPASS：不符合预期的成功）。也就是说执行成功反倒不正确了。
import pytest @pytest.mark.xfail(reason = '预期失败') def test_01(): assert 1 == 2运行结果
test_demo.py::test_01 XFAIL (预期失败) [100%] @pytest.mark.xfail(reason = '预期失败') def test_01(): > assert 1 == 2 E assert 1 == 2 test_demo.py:5: AssertionError 如果断言改成1 != 2,该用例会执行成功，本来标记该功能有bug ，但是断言成功了，说明断言或者功能有问题，此时会标记为XPASS
当然也可以增加条件
import pytest import sys @pytest.mark.xfail(sys.version_info<(3,12), reason = '预期失败') def test_01(): assert 1 != 2如果我们想要将XPASS标记的记为失败，可以使用strict参数
strict为关键字参数，默认值为False。当strict=False时，如果用例执行失败，则结果标记为XFAIL，表示符合预期的失败。如果用例执行成功，则结果标记为XPASS，表示不符合预期的成功。当strict=True时，如果用例执行成功，则结果将标记为FAILED，而不再标记为XPASS。
也可以直接在pytest.ini文件中配置
[pytest] xfail_strict = true如果想要将标记为XFAIL的用例不再执行，包含run参数。run为关键字参数，默认值为True。当run=False时，pytest不会再执行测试用例，而直接将结果标记为XFAIL。
import pytest @pytest.mark.xfail(reason = '预期失败', run=False) def test_01(): assert 1 == 2执行发现，会带[NOTRUN]
raises为关键字参数，默认值为None。可以指定为一个异常类或者多个异常类的元组，表明我们期望用例上报指定的异常。pytest.mark.xfail()也可以接收一个raises参数，用来判断用例是否因为一个具体的异常而导致失败
xfail标记如何失效
通过--runxfail参数让xfail标记失效。通过命令行选项pytest --runxfail让xfail标记失效，使这些用例变成正常执行的用例，仿佛没有被标记过一样。同样，pytest.xfail()方法也将失效。
@pytest.mark.parametrize
参数化内容比较多，准备专门写一篇来介绍。
自定义标记
标记用例，在命令行通过-m运行指定标记的用例
test_demo.py
import pytest @pytest.mark.p0 def test_01(): assert 1 != 2 @pytest.mark.p1 def test_02(): assert 1 != 2运行所有：pytest -v test_demo.py
运行p0：pytest -v -m 'p0' test_demo.py
运行p0/p1：pytest -v -m 'p0 and p1' test_demo.py
执行后，会发现有警告信息PytestUnknownMarkWarning，你可以忽略。想要解决的话，也可以在配置文件中配置自定义的标记，配置后警告信息会消失。
pytest.ini
[pytest] markers = p0: 冒烟 p1: 功能再次执行，会发现已经没有警告信息了。
当然也可以像这样反向运行，运行不是p0的测试用例：pytest -v -m 'not p0' test_demo.py
自定义标记可以通过pytest_configure(config)钩子 函数在配置阶段添加。下面是一个自定义标记的例子：
def pytest_configure(config): config.addinivalue_line( 'markers', 'repeat(n): run the given test function `n` times.') 在上面的例子中，我们定义了一个自定义标记repeat，并将其添加到pytest_configure()函数中。然后，我们可以在测试函数上使用@pytest.mark.repeat标记来标记需要重复执行的测试用例。
最后
通过使用标记，我们可以更灵活地控制测试的行为，并根据需要对不同类型的测试进行分类、过滤和定制化处理。
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