- 🔧 零配置启动 - 5分钟快速上手，无需复杂配置
- 📦 丰富的内置功能 - HTTP客户端、断言、数据驱动、Mock服务器
- 🎨 优雅的API设计 - 链式调用，代码简洁易读
- 🔍 增强断言引擎 - 基于JMESPath的强大查询和Schema验证
- 📊 数据驱动测试 - Excel、CSV、JSON、YAML多格式支持
- 🎭 内置Mock服务器 - 轻量级Mock服务，支持复杂场景
- ⚡ 性能测试 - 负载测试、压力测试、性能监控
- 🌍 多环境管理 - 开发、测试、生产环境无缝切换
- 🔌 插件化扩展 - 灵活的插件机制，支持自定义扩展
- 📈 全面监控 - 详细的日志记录和性能指标
- 🛡️ 安全可靠 - 认证支持、敏感数据保护
from src.client.base_client import BaseClient
from src.utils.assertion import assert_success_response
from src.utils.environment import get_base_url
class TestUserAPI:
def setup_method(self):
self.client = BaseClient(get_base_url())
def test_create_user(self):
user_data = {"name": "张三", "email": "zhangsan@example.com"}
response = self.client.post("/users", json=user_data)
# 基于JMESPath的链式断言，优雅简洁
(assert_success_response(response, 201)
.assert_jmespath("data.name", "张三")
.assert_jmespath("data.email", "zhangsan@example.com")
.assert_response_time(2.0, response.elapsed.total_seconds()))from src.utils.data_driver import data_driver
# 生成测试数据
template = {
"name": "faker.name",
"email": "faker.email",
"phone": "faker.phone_number"
}
test_users = data_driver.generate_test_data(template, count=10)
@pytest.mark.parametrize("user_data", test_users)
def test_batch_create_users(self, user_data):
response = self.client.post("/users", json=user_data)
assert_success_response(response, 201)from src.utils.mock_server import MockServer, create_mock_response
# 启动Mock服务器
mock_server = MockServer(port=8888)
mock_server.add_rule(
"GET", "/api/users/123",
create_mock_response(200, {"id": 123, "name": "张三"})
).start()from src.utils.performance import load_test
def api_request():
return requests.get("https://api.example.com/users")
# 负载测试：10个并发用户，100个请求
metrics = load_test(api_request, concurrent_users=10, total_requests=100)
print(f"平均响应时间: {metrics.avg_response_time}s")
print(f"QPS: {metrics.requests_per_second}")# 克隆项目
git clone https://github.com/ljxpython/pytest_framework.git
cd pytest-framework
# 安装依赖（推荐使用Poetry）
poetry install && poetry shell
# 或使用pip
pip install -r requirements.txt编辑 conf/settings.yaml：
boe: # 开发环境
API:
base_url: "https://httpbin.org"
timeout: 30
DEBUG: true# 运行示例测试
pytest tests/examples/ -v
# 生成Allure报告
pytest --alluredir=output/allure-result
allure generate output/allure-result -o output/allure-report --clean打开 output/allure-report/index.html 查看详细测试报告。
| 文档类型 | 链接 | 描述 |
|---|---|---|
| 📖 快速开始 | docs/quick-start/ | 5分钟快速上手指南 |
| 🏗️ 架构设计 | docs/architecture/ | 框架架构和设计理念 |
| 📋 用户指南 | docs/user-guide/ | 详细功能使用指南 |
| 🔧 API参考 | docs/api-reference/ | 完整API文档 |
| 💡 最佳实践 | docs/best-practices/ | 测试最佳实践 |
| 🔌 扩展开发 | docs/extension/ | 插件和扩展开发 |
# tests/examples/basic_example.py
class TestBasicAPI:
"""基础API测试示例"""
def test_get_users(self):
"""获取用户列表"""
response = self.client.get("/users")
assert_success_response(response)
assert len(response.json()["data"]) > 0
def test_create_user(self):
"""创建用户"""
user_data = {"name": "测试用户", "email": "test@example.com"}
response = self.client.post("/users", json=user_data)
assert_success_response(response, 201)# tests/examples/advanced_example.py
class TestAdvancedFeatures:
"""高级功能示例"""
@pytest.mark.parametrize("user_data", load_test_data("users.json"))
def test_data_driven(self, user_data):
"""数据驱动测试"""
response = self.client.post("/users", json=user_data)
(assert_success_response(response, 201)
.assert_json_path("$.data.name", user_data["name"])
.assert_schema(USER_SCHEMA))
@pytest.mark.performance
def test_performance(self):
"""性能测试"""
metrics = load_test(
lambda: self.client.get("/users"),
concurrent_users=10,
total_requests=100
)
assert metrics.avg_response_time < 1.0
assert metrics.error_rate < 0.01pytest-framework/
├── 📁 conf/ # 配置管理
│ ├── config.py # 配置管理器
│ ├── constants.py # 常量定义
│ └── settings.yaml # 环境配置
├── 📁 src/ # 核心源码
│ ├── 📁 client/ # HTTP客户端
│ │ ├── base_client.py # 基础客户端
│ │ └── base_auth.py # 认证处理
│ ├── 📁 model/ # 数据模型
│ │ ├── auto_pytest.py # 测试模型
│ │ └── modelsbase.py # 基础模型
│ └── 📁 utils/ # 工具类库
│ ├── assertion.py # 增强断言
│ ├── data_driver.py # 数据驱动
│ ├── environment.py # 环境管理
│ ├── mock_server.py # Mock服务器
│ ├── performance.py # 性能测试
│ └── log_moudle.py # 日志管理
├── 📁 tests/ # 测试用例
│ ├── conftest.py # pytest配置
│ ├── 📁 examples/ # 示例测试
│ ├── 📁 test_user/ # 用户模块测试
│ └── 📁 test_goods/ # 商品模块测试
├── 📁 docs/ # 项目文档
├── 📁 output/ # 测试输出
│ ├── 📁 allure-result/ # Allure原始数据
│ └── 📁 allure-report/ # Allure报告
├── 📄 main.py # 主入口文件
├── 📄 pytest.ini # pytest配置
├── 📄 pyproject.toml # 项目配置
└── 📄 README.md # 项目说明
- 低学习成本 - 基于pytest，测试工程师快速上手
- 高开发效率 - 丰富的内置功能，减少重复代码
- 强大的断言 - 支持复杂的数据验证场景
- 完善的报告 - Allure集成，美观的测试报告
- 多环境支持 - 开发、测试、生产环境配置管理
- 团队协作 - 统一的代码规范和最佳实践
- CI/CD集成 - 无缝集成Jenkins、GitHub Actions
- 可扩展架构 - 插件机制支持定制化需求
- 并发执行 - 支持多进程并行测试
- 连接复用 - HTTP连接池提升性能
- 内存优化 - 大数据量测试场景优化
- 性能监控 - 实时监控测试执行性能
| 技术 | 版本 | 用途 |
|---|---|---|
| Python | 3.8+ | 核心开发语言 |
| Pytest | 8.0+ | 测试框架 |
| JMESPath | 1.0+ | JSON查询语言（核心技术栈） |
| Requests | 2.32+ | HTTP客户端 |
| Allure | 2.13+ | 测试报告 |
| Dynaconf | 3.2+ | 配置管理 |
| Faker | 29.0+ | 测试数据生成 |
| Loguru | 0.7+ | 日志管理 |
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 启动时间 | < 2s | 框架初始化时间 |
| 并发支持 | 100+ | 最大并发用户数 |
| 内存占用 | < 100MB | 基础运行内存 |
| 测试速度 | 100+/min | 每分钟执行测试数 |
我欢迎所有形式的贡献！无论是：
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- 💡 功能建议 - 有好想法请告诉我们
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git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
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