Automation / Tutorial 11

Python 与 pytest 测试开发教程

从“会执行测试步骤”走到“能把业务规则写成可重复、可维护、可诊断的测试代码”。

10 个章节商城交易案例Python + pytest

先把测试场景翻译成代码结构

业务先于语法

一条测试从需求到证据

业务规则库存与优惠

测试数据输入与前置

执行动作下单或退款

分层断言响应与状态

失败证据日志和报告

商城下单业务链

用户购买商品时，系统先校验库存和优惠，再创建订单并发起支付；支付成功后扣减库存，取消或售后时进入退款。你会把这条链拆成小函数、小对象和独立用例。

HTTP 状态码只说明请求处理结果。下面的成功示例统一使用 200，但业务成功与否仍要检查响应体中的业务码、状态和金额。

掌握写测试真正需要的 Python

最小必要集

业务数据与 Python 类型

类型	商城用途	示例
dict	订单请求、接口响应	order["status"]
list	商品明细、优惠券集合	items[0]
Decimal	金额计算	Decimal("99.90")
dataclass	结构固定的业务对象	Order(id, amount)

order.py

from dataclasses import dataclass
from decimal import Decimal

@dataclass(frozen=True)
class Order:
    order_id: str
    status: str
    paid_amount: Decimal

def payable_amount(price: Decimal, quantity: int, discount: Decimal) -> Decimal:
    if quantity <= 0:
        raise ValueError("quantity must be positive")
    return max(price * quantity - discount, Decimal("0.00"))

学习顺序

先会变量、集合、条件、循环和函数。
再用类型标注表达输入输出，用 dataclass 表达订单。
金额必须使用 Decimal，避免浮点误差。
异常只表示调用不能正常继续，不要拿字符串代替业务状态。

写出第一条可执行 pytest 用例

Arrange Act Assert

用例保持一个清晰因果

Arrange准备价格和优惠

Act计算实付

Assert检查业务结果

test_order.py

from decimal import Decimal
from order import payable_amount

def test_当库存充足且优惠有效时_实付金额正确():
    price = Decimal("100.00")
    quantity = 2
    discount = Decimal("20.00")

    actual = payable_amount(price, quantity, discount)

    assert actual == Decimal("180.00")

运行命令

python -m venv .venv
# Windows PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install pytest
python -m pytest -q

断言业务结果，也验证异常边界

失败要可读

商城场景的可验证结果

场景	预期
当库存充足且优惠有效时，提交订单	返回 200，响应体 businessCode=SUCCESS，实付金额正确
当优惠券过期时，提交订单	返回 200，响应体拒绝优惠且不创建订单
当支付重复回调时，处理回调	返回 200，响应体确认已处理，订单只变更一次
当退款金额超过实付金额时，申请退款	返回 200，响应体业务失败且不生成退款单

响应体与异常断言

import pytest

def test_当下单成功时_检查响应体而不只看HTTP状态(order_client):
    response = order_client.create({"skuId": "SKU-1", "quantity": 1})
    assert response.status_code == 200
    body = response.json()
    assert body["businessCode"] == "SUCCESS"
    assert body["data"]["status"] == "PENDING_PAYMENT"

def test_当购买数量为零时_拒绝计算():
    with pytest.raises(ValueError, match="quantity must be positive"):
        payable_amount(Decimal("10.00"), 0, Decimal("0.00"))

用 Fixture 管理前置、清理和依赖

资源有生命周期

Fixture 作用域选择

scope	复用范围	适合内容
function	每条用例	独立订单、库存
module	当前文件	只读商品目录
session	整次运行	HTTP 客户端、报告配置

conftest.py

import pytest

@pytest.fixture
def available_sku(inventory_api):
    sku_id = inventory_api.create_sku(stock=10)
    yield sku_id
    inventory_api.archive_sku(sku_id)

@pytest.fixture
def paid_order(order_api, available_sku):
    order = order_api.create_and_pay(available_sku)
    yield order
    order_api.cancel_if_possible(order["orderId"])

Fixture 提供状态，不替用例隐藏业务动作。测试退款可以依赖“已支付订单”，但“申请退款”仍应清楚写在测试正文中。

用参数化覆盖边界，不复制用例

一个规则一组数据

优惠边界参数化

import pytest
from decimal import Decimal

@pytest.mark.parametrize(
    ("total", "coupon", "expected"),
    [
        ("99.99", "20.00", "99.99"),
        ("100.00", "20.00", "80.00"),
        ("100.01", "20.00", "80.01"),
    ],
    ids=["below-threshold", "at-threshold", "above-threshold"],
)
def test_当订单金额接近门槛时_优惠计算正确(total, coupon, expected):
    actual = apply_coupon(Decimal(total), Decimal("100.00"), Decimal(coupon))
    assert actual == Decimal(expected)

参数化检查

每一组数据都验证同一条规则。
ids 能直接说明失败边界。
不要把完全不同的业务流程塞进一个巨型参数表。
0、1、门槛前后、最大值和非法值都要有依据。

把数据驱动和数据工厂分开

默认有效，按需覆盖

factories.py

from copy import deepcopy

DEFAULT_ORDER = {
    "skuId": "SKU-1",
    "quantity": 1,
    "couponCode": None,
    "addressId": "ADDR-1",
}

def order_payload(**overrides):
    payload = deepcopy(DEFAULT_ORDER)
    payload.update(overrides)
    return payload

def test_当库存不足时_响应体返回明确原因(order_client):
    response = order_client.create(order_payload(quantity=999))
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()["businessCode"] == "OUT_OF_STOCK"

外部 JSON/CSV 适合大量稳定数据；业务组合更适合工厂函数。数据来源不应把断言、流程和清理逻辑藏起来。

用 Mock 控制边界，不伪造整个世界

只替换外部依赖

退款服务的可控单元边界

测试发起退款

退款规则真实执行

支付网关Mock 返回

断言金额与调用

支付网关 Mock

def test_当支付网关退款成功时_订单进入退款中(mocker):
    gateway = mocker.Mock()
    gateway.refund.return_value = {"success": True, "refundId": "R-1"}
    service = RefundService(gateway)

    result = service.apply(order_id="O-1", amount="80.00")

    assert result.status == "REFUNDING"
    gateway.refund.assert_called_once_with("O-1", "80.00")

Mock 证明的是“你的代码怎样处理约定响应”，不能证明真实支付服务一定符合约定。下一阶段仍需要契约测试和真实联调。

让日志、失败信息和报告形成证据链

先能定位再谈重试

pytest.ini

[pytest]
addopts = -ra --strict-markers
log_cli = true
log_cli_level = INFO
markers =
    smoke: 核心交易冒烟
    regression: 完整业务回归

运行与报告

python -m pytest -m smoke -q
python -m pytest --junitxml=reports/junit.xml
python -m pytest --html=reports/report.html --self-contained-html

失败时至少留下

用例名和参数 ID。
环境、版本和执行时间。
订单号、商品号、支付号或退款号。
响应状态、业务码和必要响应体。
调用栈与清理结果；日志中不得输出令牌或支付敏感信息。

组织项目并完成一次小型测试开发

可维护交付

推荐目录

tests/
  unit/                  # 金额和状态规则
  api/                   # 订单、库存、支付、退款接口
  conftest.py            # 共享 Fixture
clients/                 # HTTP 与业务客户端
factories/               # 测试数据工厂
pytest.ini
requirements-test.txt

练习：完成商城交易测试包

为金额计算写正常、边界和异常测试。
用 Fixture 创建库存商品和已支付订单，并保证精确清理。
用参数化覆盖优惠门槛前、门槛值和门槛后。
Mock 支付超时，验证订单不会被错误标记为已支付。
调用下单接口时检查 HTTP 200 和响应体业务结果。
为重复支付回调和超额退款各写一条“当……时，……”用例。
输出 JUnit 报告并故意制造失败，确认订单号和参数可定位。
按 unit、api、smoke 标记运行，记录每层耗时。

代码清楚

函数职责单一
金额使用 Decimal
类型表达业务
异常边界明确

用例可信

名称描述因果
数据互相隔离
断言业务结果
Mock 边界明确

工程可运行

目录职责清楚
命令可重复
报告可追溯
敏感信息不入日志

你已经能用 pytest 表达业务规则。下一步把这些能力扩展到可维护的接口自动化工程。

继续学习接口自动化测试