python重试

㈠ python 包管理工具

  Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学，更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具，只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题，无需你再造轮子，而且随着社区的不断更新维护，有些库越来越强大，几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢？它们被放在一个统一的“仓库”里，名叫PyPi（Python Package Index），所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后，还需要有管理员，pip就是这样一个角色。

  pip 是 Python 中的标准库管理器，这意味着它是一个工具，用它可以来管理 Python 标准库中其他的包，允许你安装和管理不属于 Python 标准库的其它软件包，其提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能。总的来说，pip的Python第三方库的大管家，搞懂它，会让你省很多事。从Python 3 >= Python 3.4 、Python2 >= Python2.7.9 版本开始，pip默认包含在Python的安装程序中，在安装Python时将会自动被安装，省事方便。

  Python 的安装器中自带了 pip，所以你可以直接使用它，除非你安装的是更早版本的 Python。你可以通过以下命令来判断是否已安装：

如果你的 Python 环境没有安装 pip，则可以使用以下方法来手动安装。pip 安装文件下载: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多，但是都很实用

  pip命令默认使用的是国外的pypi镜像（pypi.python.org)，安装慢不说，有时甚至会导致出现超时等网络问题，有时候为了安装一个包，失败重试安装好几次都不一定成功。所以，使用国内的pypi镜像，亦即 切换 pip 源 ，这样速度上更有保证，不失为一种加速pip安装第三方包的好方法。常用的镜像站有阿里云、清华大学等。其中清华大学开源软件镜像站是每 5 分钟同步一次的，比较推荐使用。阿里云镜像站的速度也非常快，这也是我现在在使用的。

  切换切换 pip 源可以是临时性的，也可以设置为默认。临时性的，就是在安装包时，通过pip命令的 -i 选项指定镜像源即可。例如，临时使用阿里云镜像站作为 pip 源，可以是这样安装：

  如果每次安装时都想要通过镜像源来安装，上面的办法不免有些麻烦。我们可以修改pip的配置文件，将镜像源写入到 pip 配置文件中。 对于linux系统 ，修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (没有就创建一个文件夹及文件，文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)：

然后在文件中保存如下内容：

   对于windows系统 ，在C:Users文件夹下的用户目录（例如如果当前用户是Administrator则是C:UsersAdministrator）下创建pip文件夹，然后再在此文件夹下创建pip.ini文件，在文件中写入一下内容：

  配置完成后再通过 pip config list 查看pip配置。

  我们经常会遇到这样的开发需求，比如你手头有多个开发项目，其中项目A要求用python3.7，项目B需要用python3.6，有要求项目A和项目B依赖包相互独立，互不干扰。为了满足这样的开发需求，我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且项目之间进行环境隔离。因此，我们要想运行这些项目，在工作电脑上就要安装不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具，通过系统修改环境变量来实现Python不同版本的切换，利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，设置目录级别的Python，还能创建和管理vitual python enviroments。而且所有的设置都是用户级别的操作，不需要sudo命令。

  首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。

要想升级pyenv，则可以执行：

pyenv安装完成后，需要将$HOME/.pyenv/bin添加到PATH变量前面，这一步非常关键。

也可以采用手动安装的方式，将pyenv检出到你想安装的目录。

  添加环境变量，将PYENV_ROOT 指向 pyenv 检出的根目录，并向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供访问 pyenv命令的路径。这里的 shell 配置文件（~/.bash_profile）依不同系统而需作修改，如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc
在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下，不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后，如果没有生效，记得使用 pyenv rehash 来更新。

安装完pyenv，可以安装Python，首先查看可安装的Python版本：pyenv install -l，接下来开始安装Python

执行命令 pyenv versions 查看安装结果。

可以看到，已经成功安装了Python，安装的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到，3.9.9 前面有一个星号，说明成功切换到了 3.9.9 版本，可以执行一下python来验证。

  Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具，它综合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能，你可以使用 pipenv 这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。

如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv：

也可以通过pip来安装和升级pipenv：

进入到项目目录中，通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

  上面的操作，给pipenv_demo这个项目初始化了一个 Python 3.9.9 的虚拟环境，并在项目录下生成一个项目依赖包文件 Pipefile。如果系统中没有 3.9.8 版本的Python，pipenv 会调用 pyenv 来安装对应的 Python 的版本。默认地，虚拟环境会创建在 ~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过 pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。
如果想更改虚拟环境的目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，设置环境变量WORKON_HOME，指定虚拟环境的目录所在位置，比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录，则可以执行下面的命令。

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT：

  pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

  为项目安装依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的依赖包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法：

执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：

  观察项目的根目录下，又多了一个 Pipfile.lock 文件。这两个文件记录了此项目的依赖包，这两个文件的区别是 Pipfile 中安装的包不包含包的具体版本号，而Pipfile.lock 是包含包的具体的版本号的。如果不想产生 Pipfile.lock 文件，在安装依赖包的时候，加上 –skip-lock 选项即可。
在使用pipenv的时候，常常会安装过程比较慢，这个是因为pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我们国内…

  为了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般会在创建好Pipfile以后，将文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源，我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源，具体设置如下：

如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行：

用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行：

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：

  虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。如果在命令行下开发，则在项目目录下执行 pipenv shell ，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，已经包含安装过的所有依赖包了，接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。
在虚拟环境中执行开发好的程序，有两种方式，一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后，再执行python程序；另一种方式，则是执行pyenv run，比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例，只需要执行下面的命令即可：

作者：独泪了无痕
链接：https://juejin.cn/post/7063699409703272485

㈡ Python - pytest

目录

pytest是Python的单元测试框架，同自带的unittest框架类似，但pytest框架使用起来更简洁，效率更高。

pytest特点

安装

测试

在测试之前要做的准备

我的演示脚本处于这样一个的目录中：

踩坑：你创建的pytest脚本名称中不允许含有 . ，比如 1.简单上手.py ，这样会报错。当然，可以这么写 1-简单上手.py

demo1.py ：

上例中，当我们在执行（就像Python解释器执行普通的Python脚本一样）测试用例的时候， pytest.main(["-s", "demo1.py"]) 中的传参需要是一个元组或者列表（我的pytest是5.2.2版本），之前的版本可能需要这么调用 pytest.main("-s demo1.py") ，传的参数是str的形式，至于你使用哪种，取决于报不报错：

遇到上述报错，就是参数需要一个列表或者元组的形式，而我们使用的是str形式。

上述代码正确的执行结果是这样的：

大致的信息就是告诉我们:

pytest.main(["-s", "demo1.py"])参数说明

除了上述的函数这种写法，也可以有用例类的写法：

用法跟unittest差不多，类名要以 Test 开头，并且其中的用例方法也要以 test 开头，然后执行也一样。

执行结果：

那么，你这个时候可能会问，我记得unittest中有setup和teardown的方法，难道pytest中没有嘛？你怎么提都不提？稳住，答案是有的。

接下来，我们来研究一下pytest中的setup和teardown的用法。

我们知道，在unittest中，setup和teardown可以在每个用例前后执行，也可以在所有的用例集执行前后执行。那么在pytest中，有以下几种情况：

来一一看看各自的用法。

模块级别setup_mole/teardown_mole

执行结果：

类级别的setup_class/teardown_class

执行结果：

类中方法级别的setup_method/teardown_method

执行结果：

函数级别的setup_function/teardown_function

执行结果：

小结

该脚本有多种运行方式，如果处于PyCharm环境，可以使用右键或者点击运行按钮运行，也就是在pytest中的主函数中运行：

也可以在命令行中运行：

这种方式，跟使用Python解释器执行Python脚本没有什么两样。也可以如下面这么执行：

当然，还有一种是使用配置文件运行，来看看怎么用。

在项目的根目录下，我们可以建立一个 pytest.ini 文件，在这个文件中，我们可以实现相关的配置：

那这个配置文件中的各项都是什么意思呢？

首先， pytest.ini 文件必须位于项目的根目录，而且也必须叫做 pytest.ini 。

其他的参数：

OK，来个示例。

首先，（详细目录参考开头的目录结构）在 scripts/test_case_01.py 中：

在 scripts/test_case_dir1/test_case02.py 中：

那么，在不同的目录或者文件中，共有5个用例将被执行，而结果则是两个失败三个成功。来执行验证一下，因为有了配置文件，我们在终端中（前提是在项目的根目录），直接输入 pytest 即可。

由执行结果可以发现， 2 failed, 3 passed ，跟我们的预期一致。

后续执行相关配置都来自配置文件，如果更改，会有相应说明，终端都是直接使用 pytest 执行。

我们知道在unittest中，跳过用例可以用 skip ，那么这同样是适用于pytest。

来看怎么使用：

跳过用例，我们使用 @pytest.mark.skipif(condition, reason) ：

然后将它装饰在需要被跳过用例的的函数上面。

效果如下：

上例执行结果相对详细，因为我们在配置文件中为 addopts 增加了 -v ，之前的示例结果中，没有加！
另外，此时，在输出的控制台中， 还无法打印出 reason 信息，如果需要打印，则可以在配置文件中的 addopts 参数的 -s 变为 -rs ：

如果我们事先知道测试函数会执行失败，但又不想直接跳过，而是希望显示的提示。

Pytest 使用 pytest.mark.xfail 实现预见错误功能：：

需要掌握的必传参数的是：

那么关于预期失败的几种情况需要了解一下：

结果如下：

pytest 使用 x 表示预见的失败（XFAIL）。

如果预见的是失败，但实际运行测试却成功通过，pytest 使用 X 进行标记（XPASS）。

而在预期失败的两种情况中，我们不希望出现预期失败，结果却执行成功了的情况出现，因为跟我们想的不一样嘛，我预期这条用例失败，那这条用例就应该执行失败才对，你虽然执行成功了，但跟我想的不一样，你照样是失败的！

所以，我们需要将预期失败，结果却执行成功了的用例标记为执行失败，可以在 pytest.ini 文件中，加入：

这样就就把上述的情况标记为执行失败了。

pytest身为强大的单元测试框架，那么同样支持DDT数据驱动测试的概念。也就是当对一个测试函数进行测试时，通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登陆，我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码。

当然，我们可以把这些参数写在测试函数内部进行遍历。不过虽然参数众多，但仍然是一个测试，当某组参数导致断言失败，测试也就终止了。

通过异常捕获，我们可以保证程所有参数完整执行，但要分析测试结果就需要做不少额外的工作。

在 pytest 中，我们有更好的解决方法，就是参数化测试，即每组参数都独立执行一次测试。使用的工具就是 pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues) 。

使用就是以装饰器的形式使用。

只有一个参数的测试用例

来看（重要部分）结果：：

可以看到，列表内的每个手机号，都是一条测试用例。

多个参数的测试用例

（重要部分）结果：

可以看到，每一个手机号与每一个验证码都组合一起执行了，这样就执行了4次。那么如果有很多个组合的话，用例数将会更多。我们希望手机号与验证码一一对应组合，也就是只执行两次，怎么搞呢？

在多参数情况下，多个参数名是以 , 分割的字符串。参数值是列表嵌套的形式组成的。

固件（Fixture）是一些函数，pytest 会在执行测试函数之前（或之后）加载运行它们，也称测试夹具。

我们可以利用固件做任何事情，其中最常见的可能就是数据库的初始连接和最后关闭操作。

Pytest 使用 pytest.fixture() 定义固件，下面是最简单的固件，访问主页前必须先登录：

结果：

在之前的示例中，你可能会觉得，这跟之前的setup和teardown的功能也类似呀，但是，fixture相对于setup和teardown来说更灵活。pytest通过 scope 参数来控制固件的使用范围，也就是作用域。

比如之前的login固件，可以指定它的作用域：

很多时候需要在测试前进行预处理（如新建数据库连接），并在测试完成进行清理（关闭数据库连接）。

当有大量重复的这类操作，最佳实践是使用固件来自动化所有预处理和后处理。

Pytest 使用 yield 关键词将固件分为两部分， yield 之前的代码属于预处理，会在测试前执行； yield 之后的代码属于后处理，将在测试完成后执行。

以下测试模拟数据库查询，使用固件来模拟数据库的连接关闭：

结果：

可以看到在两个测试用例执行前后都有预处理和后处理。

pytest中还有非常多的插件供我们使用，我们来介绍几个常用的。

先来看一个重要的，那就是生成测试用例报告。

想要生成测试报告，首先要有下载，才能使用。

下载

如果下载失败，可以使用PyCharm下载，怎么用PyCharm下载这里无需多言了吧。

使用

在配置文件中，添加参数：

效果很不错吧！

没完，看我大招

Allure框架是一个灵活的轻量级多语言测试报告工具，它不仅以web的方式展示了简洁的测试结果，而且允许参与开发过程的每个人从日常执行的测试中最大限度的提取有用信息。
从开发人员（dev，developer）和质量保证人员（QA，Quality Assurance）的角度来看，Allure报告简化了常见缺陷的统计：失败的测试可以分为bug和被中断的测试，还可以配置日志、步骤、fixture、附件、计时、执行 历史 以及与TMS和BUG管理系统集成，所以，通过以上配置，所有负责的开发人员和测试人员可以尽可能的掌握测试信息。
从管理者的角度来看，Allure提供了一个清晰的“大图”，其中包括已覆盖的特性、缺陷聚集的位置、执行时间轴的外观以及许多其他方便的事情。allure的模块化和可扩展性保证了我们总是能够对某些东西进行微调。

少扯点，来看看怎么使用。

Python的pytest中allure下载

但由于这个 allure-pytest 插件生成的测试报告不是 html 类型的，我们还需要使用allure工具再“加工”一下。所以说，我们还需要下载这个allure工具。

allure工具下载

在现在allure工具之前，它依赖Java环境，我们还需要先配置Java环境。

注意，如果你的电脑已经有了Java环境，就无需重新配置了。

配置完了Java环境，我们再来下载allure工具，我这里直接给出了网络云盘链接，你也可以去其他链接中自行下载：

下载并解压好了allure工具包之后，还需要将allure包内的 bin 目录添加到系统的环境变量中。

完事后打开你的终端测试：

返回了版本号说明安装成功。

使用

一般使用allure要经历几个步骤：

来看配置 pytest.ini ：

就是 --alluredir ./report/result 参数。

在终端中输入 pytest 正常执行测试用例即可：

执行完毕后，在项目的根目下，会自动生成一个 report 目录，这个目录下有：

接下来需要使用allure工具来生成HTML报告。

此时我们在终端（如果是windows平台，就是cmd），路径是项目的根目录，执行下面的命令。

PS：我在pycharm中的terminal输入allure提示'allure' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。但windows的终端没有问题。

命令的意思是，根据 reportresult 目录中的数据（这些数据是运行pytest后产生的）。在 report 目录下新建一个 allure_html 目录，而这个目录内有 index.html 才是最终的allure版本的HTML报告；如果你是重复执行的话，使用 --clean 清除之前的报告。

结果很漂亮：

allure open
默认的，allure报告需要HTTP服务器来打开，一般我们可以通过pycharm来完成，另外一种情况就是通过allure自带的open命令来完成。

allure的其他用法
当然，故事还是没有完！在使用allure生成报告的时候，在编写用例阶段，还可以有一些参数可以使用：

allure.title与allure.description

feature和story

由上图可以看到，不同的用例被分为不同的功能中。

allure.severity

allure.severity 用来标识测试用例或者测试类的级别，分为blocker，critical，normal，minor，trivial5个级别。

severity的默认级别是normal，所以上面的用例5可以不添加装饰器了。

allure.dynamic

在之前，用例的执行顺序是从上到下依次执行：

正如上例的执行顺序是 3 1 2 。

现在，来看看我们如何手动控制多个用例的执行顺序，这里也依赖一个插件。

下载

使用

手动控制用例执行顺序的方法是在给各用例添加一个装饰器：

那么， 现在的执行顺序是 2 1 3 ，按照order指定的排序执行的。

如果有人较劲传个0或者负数啥的，那么它们的排序关系应该是这样的：

失败重试意思是指定某个用例执行失败可以重新运行。

下载

使用

需要在 pytest.ini 文件中， 配置：

给 addopts 字段新增（其他原有保持不变） --reruns=3 字段，这样如果有用例执行失败，则再次执行，尝试3次。

来看示例：

结果：

我们也可以从用例报告中看出重试的结果：

上面演示了用例失败了，然后重新执行多少次都没有成功，这是一种情况。

接下来，来看另一种情况，那就是用例执行失败，重新执行次数内通过了，那么剩余的重新执行的次数将不再执行。

通过 random 模块帮助我们演示出在某次执行中出现失败的情况，而在重新执行的时候，会出现成功的情况，看结果：

可以看到，用例 02 重新执行了一次就成功了，剩余的两次执行就终止了。

一条一条用例的执行，肯定会很慢，来看如何并发的执行测试用例，当然这需要相应的插件。

下载

使用

在配置文件中添加：

就是这个 -n=auto ：

并发的配置可以写在配置文件中，然后其他正常的执行用例脚本即可。另外一种就是在终端中指定，先来看示例：

结果：

pytest-sugar 改变了 pytest 的默认外观，添加了一个进度条，并立即显示失败的测试。它不需要配置，只需 下载插件即可，用 pytest 运行测试，来享受更漂亮、更有用的输出。

下载

其他照旧执行用例即可。

pytest-cov 在 pytest 中增加了覆盖率支持，来显示哪些代码行已经测试过，哪些还没有。它还将包括项目的测试覆盖率。

下载

使用

在配置文件中：

也就是配置 --cov=./scripts ，这样，它就会统计所有 scripts 目录下所有符合规则的脚本的测试覆盖率。

执行的话，就照常执行就行。

结果：

更多插件参考：https://zhuanlan.hu.com/p/50317866

有的时候，在 pytest.ini 中配置了 pytest-html 和 allure 插件之后，执行后报错：

出现了这个报错，检查你配置的解释器中是否存在 pytest-html 和 allure-pytest 这两个模块。如果是使用的pycharm ide，那么你除了检查settings中的解释器配置之外，还需要保证运行脚本的编辑器配置是否跟settings中配置一致。

㈢ Python的for循环中，遇到错误后，怎么再按照原来的设置重新运行一遍

将这段代码 写成方法 然后在这里用while循环去判断 直到返回正常才break

㈣ python 超时重试请教URLError: <urlopen error timed out>

可以利用try，except来重试

try:
#打开网页
exceptURLError:
#再次打开

或者定义个flag，如果打开失败就一直重试

flag=True
whileflag：
try:
#打开网页
#打开成功了
flag=False
exceptURLError:
#打开失败