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1.ddt软件有什么作用
2.Python - pytest
3.xlrd实现从excel文件读取数据
4.python单元测试框架之unittest和pytest的区别
5.Python接口自动化之yaml配置文件
6.Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？

ddt软件有什么作用

       DDT（Data-Driven Testing，数据驱动测试）软件在软件测试领域中具有显著作用。它通过将测试数据与测试逻辑分离，显著提高了测试的可维护性和可扩展性。具体来说，DDT允许测试人员将测试数据存储在外部数据源中，天天猜价源码如Excel表格、CSV文件或数据库中，而不是硬编码在测试脚本中。这样做的好处在于，当测试数据发生变化时，测试人员只需修改外部数据源，而无需修改测试代码，从而大大减少了测试维护的工作量。

       此外，DDT还支持通过解析外部数据源来动态生成测试用例并执行测试，这使得测试人员能够轻松地扩展测试数据和测试用例的规模。这种能力在需要对大规模、多样化的测试数据进行测试时尤为重要，如算法验证、接口测试、数据库操作测试和兼容性测试等场景。

       对于Python开发者而言，ddt（Dynamic Data Test）是一个构建于unittest库之上的扩展，它通过装饰器将数据与测试函数关联起来，使得每个测试函数都能运行多组输入数据，从而进一步简化了测试用例的编写和维护。综上所述，DDT软件在提升测试效率、降低维护成本以及支持大规模测试方面发挥着重要作用。

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",搭架openjdk源码环境 "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_module/teardown_module

        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_.py 中：

        在 scripts/test_case_dir1/test_case.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，我这里直接给出了百度云盘链接，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 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：/p/

        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。

xlrd实现从excel文件读取数据

       在自动化测试中，数据驱动是一个关键策略，它让测试案例依赖于输入数据而非硬编码值，从而确保结果的准确性和可重复性。Python的ddt模块便是实现数据驱动测试的强大工具。在Python的数据处理中，xlrd和xlwt是不可或缺的库。xlrd主要负责读取Excel文件，而xlwt则用于创建或写入Excel文件。

       要实现从Excel文件中提取测试数据，首先，你需要将测试数据，比如三组测试用例，组织并写入Excel表格。这样，数据就成为驱动测试流程的源。

       使用xlrd库读取Excel文件（支持xls格式）的示例如下：

       打开Excel文件：使用xlrd的load_workbook函数，如`workbook = xlrd.open_workbook('test_data.xlsx')`

       选择工作表：`worksheet = workbook.sheet_by_index(0)` 或 `worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')`

       读取单元格数据：通过索引或名称获取单元格值，如`cell_value = worksheet.cell(row, col).value`

       以上步骤演示了如何通过xlrd从Excel中获取数据，它为数据驱动的测试提供了基础支持。

python单元测试框架之unittest和pytest的区别

       在Python的单元测试框架中，unittest和pytest是其中的佼佼者。unittest因其基础性及二次开发的便利性而深受开发者喜爱。然而，pytest以其简洁、灵活的用例编写规则和丰富的插件集，成为了现代开发者的优选。接下来，我们将深入探讨unittest与pytest在用例编写规则、用例前置和后置、断言、iappx5源码报告、失败重跑、参数化、用例分类执行等方面的区别。

       ### 用例编写规则

       对于unittest，测试文件需导入unittest模块，测试类需继承unittest.TestCase，测试方法以“test_”开头，并在测试类中调用unittest.main()。而pytest则更加灵活，测试文件名可遵循“test_”开头或“_test”结尾，测试方法同样以“test_”开头，测试类以"Test"开头命名，提供更简洁的测试结构。

       ### 用例前置和后置

       unittest提供setUp/tearDown方法，适用于所有用例。而pytest则支持模块级、函数级、类级、方法级的setup/teardown，提供了更精细的控制粒度，实现更加灵活的前置和后置操作。

       ### 断言

       unittest提供了多种断言方法，如assertEqual、assertIn等。相比之下，pytest采用更简洁的assert表达式，减少了冗余代码。

       ### 报告

       unittest通常使用HTMLTestRunnerNew库生成测试报告，而pytest则提供更多的gitlab源码管理注意报告选项，如pytest-HTML、allure插件，支持更丰富的报告展示和分析。

       ### 失败重跑

       unittest自身不支持失败重跑，而pytest通过pytest-rerunfailures插件实现了用例执行失败后的自动重跑。

       ### 参数化

       对于参数化测试，unittest依赖于ddt库，而pytest则直接使用@pytest.mark.parametrize装饰器，提供了更简洁的参数化实现。

       ### 用例分类执行

       unittest默认执行所有用例，通过加载测试套件可以实现部分用例的执行。而pytest通过在测试类和方法上使用@pytest.mark标记，配合命令行参数，可以实现更灵活的用例分类执行。

       ### 总结

       综上所述，unittest提供了基础的测试框架，适用于对测试流程有严格控制和二次开发需求的场景。而pytest则以其简洁的语法、丰富的插件集和更灵活的测试控制，成为追求高效和快速迭代的开发者的首选。无论是从用例编写、执行效率、还是报告生成的角度看，pytest都展示了其在现代测试框架领域的优势。

Python接口自动化之yaml配置文件

       在先前的Python接口自动化测试系列文章中，我们探讨了“Python接口自动化之数据驱动”，其中涉及了openpyxl操作excel并结合ddt实现数据驱动的相关内容。

       在接口自动化测试过程中，配置文件的运用是不可或缺的，比如数据库信息、漫画付费系统源码账号信息、域名等都需要通过配置文件来存储。

       在众多配置文件类型中，yaml文件以其简洁的操作和强大的功能，成为了一种流行的选择。相较于ini或conf等配置文件，yaml文件更加简洁，且易于操作，能够存放多种类型的数据。

       本文将主要介绍yaml语法的使用、yaml数据的存储方式以及如何封装类来读写yaml配置文件。

       一、yaml介绍及使用

        yaml简介

       YAML语言的设计目标是方便人类读写，本质上是一种通用的数据串行化格式。

       YAML语言非常灵活，几乎可以看作是JSON的超集。除了支持注释、换行符分隔、多行字符串、裸字符串以及更灵活的类型系统之外，YAML还支持引用文件，以避免代码重复。

        yaml语法规则

       基本语法规则如下：

        yaml数据结构

       ▌对象

       Map（属性和值）（键值对）的形式：

       key:(空格)value：表示一对键值对，空格不可省略。

       一行写法：相当于JSON格式：

       ▌数组

       一组连词线开头的行，构成一个数组。数组前加有 “-” 符号，符号与值之间需用空格分隔。

       一行写法：相当于JSON：

       ▌纯量

       单个的、不可再分的值。（如：字符串、bool值、整数、浮点数、时间、日期、null等）

       二、yaml配置文件的使用

        yaml配置文件准备

       在项目下新建一个目录config，在目录下新建一个文件config.yaml。

       在config.yaml配置文件中写入数据库配置。

        yaml配置文件格式校验

       对于刚开始接触yaml的同学，可能对yaml格式的掌握不够熟练，容易出现格式错误。这里推荐一个在线网站，用于校验我们写的yaml文件格式是否正确。

       在线地址：

       bejson.com/validators/y...

       三、yaml配置文件读写

       python中读取yaml文件前需要安装pyyaml和导入yaml模块。

        安装pyYaml

       在python中读取yaml文件，需要用到第三方模块PyYaml。

       安装命令：

       pip install pyYaml

        yaml模块源码解析

       从yaml模块中提取出load、dump函数。

       load:

       将yaml流转化为python字典；

       dump:

       将python对象转化为yaml流；

        读写yaml配置文件

       将读写yaml配置文件的类进行封装。

       在common目录下新建一个文件，config_handler.py用于读写yaml。

       config_handler.py

       运行结果为：

       写入到config1.yaml的数据。

       config1.yaml

       总结：本文主要介绍yaml语法、yaml储存数据，封装类读取yaml配置文件。

Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？

       前言

       在进行自动化测试时，编写测试用例会使用到单元测试模块，其中Python中常见的单元测试模块包括unittest、pytest、nose等。其中，unittest和pytest是被提及最多的两个框架，本文将通过简单介绍，对比这两者在断言、用例执行规则、前后置操作、测试报告、参数化功能、失败重跑、跳过用例等方面的主要区别。

       unittest

       unittest框架是Python内置的单元测试框架，广泛应用于各种项目中。它基于JUnit框架设计，支持多种自动化测试用例编写、前置条件和后置数据清理功能。unittest能将多个测试用例组织到测试集中，生成测试报告。

       pytest

       pytest是基于Python的单元测试框架，是对unittest的扩展，更加简洁、方便，支持第三方插件，可以高效完成测试工作。pytest也支持unittest的代码框架内容。

       区别

       从以下几个方面对比unittest和pytest的主要区别：

       断言

       unittest采用自身携带的断言函数，如assertEqual、assertTrue、assertFalse等。而pytest使用Python内置的assert语句进行断言。

       用例执行规则

       unittest要求测试类继承unittest.TestCase，测试用例以test开头，执行顺序按ASCII排序，不能指定特定用例顺序。unittest提供多种方法（如TestCase、TestSuite、TestLoder、TextTestRunner）来方便测试用例编写和执行。

       pytest则要求测试文件名以test_开头，类名以Test开头，测试用例同样以test_开头。执行顺序默认从上到下，可以通过第三方插件定制。执行用例无需导入模块，通过命令行即可执行。

       前后置操作

       unittest支持setup()和tearDown()方法控制用例前后置操作，setupclass()和teardownclass()方法控制类级别操作。pytest支持模块级别（setup_module，teardown_module）、函数级别（setup_function，teardown_function）等操作，通过fixture和装饰器灵活使用。

       测试报告

       unittest没有自带测试报告，需依赖第三方插件（如HTMLTestRunner、BeautifulReport）生成报告。pytest同样没有自带报告，可使用第三方插件（如pytest-html、allure-pytest）生成详细报告。

       参数化功能

       unittest不支持参数化，需借助第三方库（如DDt）实现。pytest支持参数化，可通过@pytest.mark.parametrize或@pytest.fixture（params）实现。

       失败重跑

       unittest不支持用例失败后的自动重跑机制，而pytest通过第三方插件（如pytest-rerunfailures）实现用例重跑。

       跳过用例

       两者都有跳过用例的功能，unittest通过skip或skipif实现，pytest通过skip或skipif实现，允许在条件满足时跳过用例。

       实战演示

       通过请求天气和查询身份证接口的测试用例，分别使用unittest和pytest框架进行参数化测试、跳过用例的实现，并通过生成测试报告进行对比。

       总结

       综上所述，unittest提供基础的单元测试功能，而pytest在unittest的基础上进行了增强和扩展，支持更多的第三方插件，使得测试编写更为灵活和高效。对于初学者，建议先学习unittest，了解其源码后，再逐步接触pytest。

Python 自动化测试框架unittest与pytest的区别，你知道多少？

       Python自动化测试框架unittest与pytest的比较

       unittest和pytest在测试框架中各有特点，主要区别体现在用例编写、条件管理、参数化、断言、执行流程、失败重跑和报告生成等方面：

       unittest的用例格式较为复杂，不兼容某些插件，但二次开发较为方便；而pytest则以简洁著称，支持unittest风格的测试，兼容性好，且拥有丰富的插件如flask插件支持失败重跑和xdist插件支持并行执行，效率更高。

       在前置和后置条件管理上，unittest遵循特定的执行顺序，而pytest则提供更为灵活的fixture功能，如自定义级别和共享模式。

       参数化方面，unittest通过ddt实现数据驱动测试，而pytest直接使用pytest.mark.parametrize进行多组数据的测试。

       下面通过实例展示unittest和pytest在前后置条件和参数化的不同：

       unittest的前后置执行顺序明显，而pytest的模块级、类级和函数级前置后置更为灵活。

       pytest的fixture功能允许自定义全局前置和后置操作，提高测试效率。

       总的来说，pytest凭借其简洁的语法、良好的兼容性和丰富的插件，更适合现代自动化测试需求。如果你正在寻找更高效、便捷的测试框架，pytest可能是更好的选择。