--dist=loadscope:按照同一个模块module下的函数和同一个测试类class下的进行分组,将每个测试组发给可以执行的cpu核数(worker),确保同一个组的测试用例在同一个进程中执行。class分组优先于按模块module分组 --dist=loadfile:按照同一个文件名来分组,然后将每个测试组发给可执行的cpu核数(worker),确保同一个组的...
测试时使用的算法可以根据--dist命令参数定制: --dist load(默认选项):给每个CPU核心随机分配用例,不保证执行顺序。 --dist loadscope:对于测试函数,测试按模块分组,对于测试方法,测试按类分组。每组作为一个整体分配给可用的worker。这保证了组中的所有测试都在同一进程中运行。如果的模块级或类级fixtures,这将非常...
--dist=loadfile 1. 按照同一个文件名来分组,然后将每个测试组发给可以执行的worker,确保同一个组的测试用例在同一个进程中执行,执行如下: 六、如何让scope=session的fixture在test session中仅仅执行一次 6.1.问题说明 pytest-xdist是让每个worker进程执行属于自己的测试用例集下的所有测试用例,这意味着在不同进程...
你可以根据机器的性能和测试用例的数量来调整并发数。 2. 使用--dist=loadscope参数自动检测并发数: pytest --dist=loadscope 1. loadscope模式会根据机器的性能自动检测并发数,使得测试运行更为智能。 3. 使用--boxed参数隔离测试用例: pytest --boxed 1. --boxed参数将每个测试用例运行在一个独立的进程中,确...
--dist=loadscope 同一个module或同一个class下的用例会分配为同一组,按class分组优先于module。 --dist=loadfile 同一个.py文件中的用例会分配为同一组。 具体通过下方的示例和执行结果进一步说明。 (3)示例及执行结果分析 示例: import pytest from time import sleep ...
pytest --dist=loadscope --max-worker-restart=2 -n 4 此命令允许每个节点在中断后重启两次,增加了执行的稳定性。 五、常用技巧和最佳实践 1. 优化资源分配 并行和分布式测试需根据机器资源进行合理配置。为避免资源耗尽或 CPU 过载,建议使用-n auto或者手动调整进程数。
示例:pytest-v-n3--dist=loadscope test_demo.py 按照同一个文件名来分组,然后将每个测试组发给可以执行的worker,确保同一个组的测试用例在同一个进程中执行: --dist=loadfile#每个worker按文件执行 示例:pytest-v-n3--dist=loadfile test_xdist.pytest_xdist_02.py test_xdist_03.py ...
此外,还可以通过--dist参数,设置用例分组,同一个组内的用例会在同一个进程中执行。 --dist=loadscope 同一个module或同一个class下的用例会分配为同一组,按class分组优先于module。 --dist=loadfile 同一个.py文件中的用例会分配为同一组。 具体通过下方的示例和执行结果进一步说明。 (3)示例及执行结果分析 ...
② --dist=loadscope 按照模块分配:用例之间依赖关系只能存在一个模块 ③ 分配按照测试用例:每条用例之间不能有依赖关系 pytest-xfail 预期失败 含义: 我知道这个用例是因为某些原因会失败的 使用: import pytestclassTestDemo():@pytest.mark.xfail(True,reason='预期失败,结果成功')deftest01(self):assert2==2...
pytest-xdist --dist=loadscope --numprocesses=4 test_add.py 通过以上实战案例,你可以看到使用pytest-xdist插件进行分布式测试的优点。它不仅可以大大加速测试执行,还可以帮助你解决一些由于临时问题导致的测试失败。当然,这只是pytest-xdist插件的一部分功能。你可以查阅官方文档了解更多关于pytest-xdist插件的详细信息和...