pytest-parallel比pytst-xdist相对好用,功能支持多。 pytst-xdist不支持多线程,而pytest-parallel支持python3.6及以上版本,如果想做多进程并发在linux或者mac上做,在Windows上不起作用(Workers=1),如果做多线程linux/mac/windows平台都支持,进程数为workers的值。 pytest-parallel常用配置命令如下 –workers (optional) ...
pytest -v test.py --reruns 3 3. pytest-parallel pytest-parallel 扩展可以实现测试用例的并行运行。 pip install pytest-parallel 参数“--tests-per-worker”用来指定线程数,“auto”表示自动分配。 pytest -q test.py --tests-per-worker auto 示例: fromtimeimportsleepdeftest_01(): sleep(3)deftest_0...
3. 规则:无论是哪种运行方式,都会读取配置文件,是最高级的 4. 文件开头第一行除了注释,一定为 [pytest] ,这是固定格式,文件名 pytest.ini 也是固定的,不能自己重命名 常用参数: addopts 命令行的参数,用空格分隔 testpaths 测试用例的路径 markers 标记参数,赋值方式为 key:value python_files 模块的命名规...
参考:https://pypi.org/project/pytest-parallel/ 3、注意点: ①需要使用if__name__=='__main__': ②执行时间是运行时间最长的线程的时间。 ③目前存在一个bug,不能和allure报告使用,会组织xml文件生成。只能希望作者尽快修复了4、命令 pytest.main(["-v","-m","register","--alluredir=../../OutPut...
pip3 install pytest-parallel pytest -q pytest_expand.py --tests-per-worker auto (使用并行运行测试case测试可能会导致互相产生干扰,需要谨慎使用) # coding = utf8 import os os.path.abspath(".") import pytest """ pytest扩展 """ # pytest ./pytest_project --html=./pytest_project/report/pytest...
而 pytest-parallel 则是针对 pytest 的一个扩展库,用于实现并行测试。通过使用多线程或多进程并行执行测试,pytest-parallel 能够大幅提高测试效率。接下来,我们将详细介绍 pytest-parallel 的主要参数及其用法。 **1.安装 pytest-parallel** 在使用pytest-parallel 之前,首先需要确保已安装 pytest。然后,通过以下命令...
pytest-parallel 扩展可以实现测试用例的并行运行。 pip install pytest-parallel 参数“--tests-per-worker”用来指定线程数,“auto”表示自动分配。 pytest -q test.py --tests-per-worker auto 示例: from time import sleep def test_01(): sleep(3) def test_02(): sleep(5) def test_03(): sleep(...
要使用pytest-parallel,我们需要安装pytest和pytest-parallel这两个库。安装完成后,在命令行中可以直接使用pytest-parallel命令来执行测试用例,其基本语法如下: ```bash pytest-parallel [options] [file_or_dir] [file_or_dir] [...] ``` 其中,`[options]`为pytest-parallel的可选参数,`[file_or_dir]`为测...
执行pytest命令时,使用-n参数指定要并行执行的进程数量。例如,要使用4个进程同时执行测试套件,可以执行以下命令: pytest-parallel插件会自动将测试套件分成多个子进程,并行执行每个子进程中的测试用例。每个子进程会自动选择一个测试套件进行执行,直到所有测试套件都被执行完毕。 通过使用pytest-parallel插件,可以提高测试...
因此,pytest-xdist执行并行性,而pytest-parallel执行并发性和并行性。它提供生成最大并发用户数(或进程数)也可以针对每个进程下的最大线程(即每个工作线程的测试)的可能。 使用PyTest启用并行执行不需要对现有实现进行任何更改,因为在运行Python代码时,在终端上提供了并行测试的相关选项。