tep近期更新频率较快，一方面是作者在积极投入到tep工具开发中；另一方面是我们聚集了20位小伙伴，一起合力打造EasyPytest测试平台，teprunner的FastAPI升级版本，依托于tep，帮你高效管理pytest测试用例。陆续也会有平台开发日志发布，欢迎持续关注。
预览内容：
1、pytest-xdist分布式执行用例，合并Allure报告；
2、global_vars全局变量配置；
预览项目：https://github.com/dongfanger/tep-template.git
分布式执行用例
借助于pytest-xdist，在命令行执行时添加参数-n auto：
pytest -n auto
pytest-xdist会自动根据本地机器硬件配置，设置最优并发，并分发用例，分布式执行。
测试时先运行main.py，然后在case100目录下执行pytest -n auto --tep-reports：
第一次串行，第二次xdist并行：
执行时间从50s一下降到5s，性能提升还是非常的明显。
合并Allure报告
pytest-xdist分布式执行，只要把allure源文件，也就是那一堆json文件，存到同一个目录下，报告的数据就是一体的，不需要单独合并。但是有个问题，tep封装了--tep-reports 命令行参数一键生成Allure报告，背后的逻辑是在pytest_sessionfinish hook函数里面实现的，分布式执行时，每个xdist的node都是一个单独的session，多个node就会生成多份报告：
c
10个node生成了11份报告，其中1份master节点生成的。pytest-xdist的原理如图所示：
master节点不运行任何测试，只是通过一小部分消息与节点通信。子节点执行后会通过workeroutput把数据回传给master节点。所以只需要通过是否有workeroutput属性来判断master节点：
def _is_master(config):
"""
pytest-xdist分布式执行时，判断是主节点master还是子节点
主节点没有workerinput属性
"""
return not hasattr(config, 'workerinput')
然后只在主节点的pytest_sessionfinish，生成1次报告，就能避免生成多份报告。这样在xdist分布式执行模式下，--tep-reports也只会生成1份合并后的包含所有测试用例的Allure HTML报告。
完整实现代码：
import time
import shutil
import allure_commons
from allure_commons.logger import AllureFileLogger
from allure_pytest.listener import AllureListener
from allure_pytest.plugin import cleanup_factory
reports_path = os.path.join(Project.root_dir, "reports")
allure_source_dir_name = ".allure.source.temp"
allure_source_path = os.path.join(reports_path, allure_source_dir_name)
def _tep_reports(config):
"""
--tep-reports命令行参数不能和allure命令行参数同时使用，否则可能出错
"""
if config.getoption("--tep-reports") and not config.getoption("allure_report_dir"):
return True
return False
def _is_master(config):
"""
pytest-xdist分布式执行时，判断是主节点master还是子节点
主节点没有workerinput属性
"""
return not hasattr(config, 'workerinput')
def pytest_addoption(parser):
"""
allure测试报告 命令行参数
"""
parser.addoption(
"--tep-reports",
action="store_const",
const=True,
help="Create tep allure HTML reports."
)
def pytest_configure(config):
"""
这段代码源自：https://github.com/allure-framework/allure-python/blob/master/allure-pytest/src/plugin.py
目的是生成allure源文件，用于生成HTML报告
"""
if _tep_reports(config):
if os.path.exists(allure_source_path):
shutil.rmtree(allure_source_path)
test_listener = AllureListener(config)
config.pluginmanager.register(test_listener)
allure_commons.plugin_manager.register(test_listener)
config.add_cleanup(cleanup_factory(test_listener))
clean = config.option.clean_alluredir
file_logger = AllureFileLogger(allure_source_path, clean) # allure_source
allure_commons.plugin_manager.register(file_logger)
config.add_cleanup(cleanup_factory(file_logger))
def pytest_sessionfinish(session):
"""
测试运行结束后生成allure报告
"""
if _tep_reports(session.config):
if _is_master(session.config): # 只在master节点才生成报告
# 最近一份报告的历史数据，填充allure趋势图
if os.path.exists(reports_path):
his_reports = os.listdir(reports_path)
if allure_source_dir_name in his_reports:
his_reports.remove(allure_source_dir_name)
if his_reports:
latest_report_history = os.path.join(reports_path, his_reports[-1], "history")
shutil.copytree(latest_report_history, os.path.join(allure_source_path, "history"))
current_time = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime(time.time()))
html_report_name = os.path.join(reports_path, "report-" + current_time)
os.system(f"allure generate {allure_source_path} -o {html_report_name} --clean")
shutil.rmtree(allure_source_path)
global_vars全局变量
在使用环境变量模版时，有些变量需要在多个模版重复设置，tep新增了global_vars全局变量fixture，可以将重复设置的变量，定义在resources/global_vars.yaml：
然后引用global_vars fixture取值即可：
def test(global_vars):
print(global_vars["desc"])
实现代码：
@pytest.fixture(scope="session")
def global_vars():
"""全局变量，读取resources/global_vars.yaml，返回字典"""
class Clazz(TepVars):
def dict_(self):
with open(os.path.join(Config.project_root_dir, "resources", "global_vars.yaml")) as f:
return yaml.load(f.read(), Loader=yaml.FullLoader)
return Clazz().dict_()
参考资料：
https://github.com/pytest-dev/pytest-xdist
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