使用背景:
- 大型测试套件:当你的测试套件非常庞大,包含了大量的测试用例时,pytest-xdist可以通过并行执行来加速整体的测试过程。它利用多个进程或计算机的计算资源,可以显著减少测试执行的时间。
- 高计算资源需求:某些测试场景可能需要大量的计算资源,例如进行复杂的计算、模拟或数据处理。在这种情况下,使用pytest-xdist可以将测试任务分发给多个进程或计算机,以充分利用计算资源,加快测试速度。
- 并行测试需求:当你需要并行执行多个测试用例时,pytest-xdist非常有用。它可以将测试用例分发给多个进程或计算机,同时运行多个测试,从而提高整体的测试效率。
使用前提:
- 测试用例独立性:确保测试用例之间相互独立,不会相互干扰或依赖。由于pytest-xdist并行执行测试用例,测试用例之间的顺序是不确定的。因此,每个测试用例应该独立于其他测试用例,能够以任意顺序执行而不会影响结果。
- 数据共享和同步:如果测试用例之间需要共享数据或进行某种形式的同步操作,确保在使用pytest-xdist时正确处理这些情况。例如,可以使用共享的数据库或文件系统来存储和访问共享数据,或者通过网络进行通信来实现进程或计算机之间的同步。
- 并发问题:并行执行测试用例可能会引发并发问题,例如资源竞争、死锁等。在设计测试用例时,要特别注意并发问题,并采取适当的措施来避免或解决这些问题,例如使用互斥锁、线程安全的数据结构等。
- 结果收集和报告:由于测试用例在多个进程或计算机上执行,因此结果收集和报告的过程可能会有所不同。确保使用适当的机制来收集和汇总测试结果,并生成全面和准确的测试报告。
- 资源合理的分配使用:并行执行测试用例可能会占用大量的计算资源和内存。确保在使用pytest-xdist时,计算资源和内存的分配是合理的,以避免资源耗尽或系统崩溃
使用快速入门:
1. 插件安装
pip3 install pytest-xdist -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
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2. 编写耗时大型用例
# content of test_example.py
import pytest
@pytest.mark.parametrize('input', [1, 2, 3, 4, 5])
def test_square(input):
result = input ** 2
assert result == input * input
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定义了一个名为test_square的测试用例。它使用@pytest.mark.parametrize装饰器来指定多个输入值进行测试。在这个例子中,我们提供了输入值1、2、3、4和5
3. 使用pytest-xdist进行分布式测试,需要在命令行中指定使用的进程数。例如,要使用4个进程进行分布式测试,可以运行以下命令:
pytest -n 4 test_example.py
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-n
参数指定要使用的进程数。在这个例子中,我们使用了4个进程。当你运行上述命令时,pytest-xdist会将测试用例分发给4个进程,并在这些进程上并行执行测试。每个进程将负责执行一部分测试用例。
4. pytest-xdist不仅可以在多进程上运行测试,还可以在多个计算机上进行分布式测试
4.1 安装pytest-xdist插件:首先,确保在所有计算机上都安装了pytest-xdist插件。可以使用pip或conda等包管理工具进行安装。
4.2 配置主机和从机:选择一台计算机作为主机,其他计算机作为从机。在主机和从机上创建一个配置文件(例如pytest.ini或pyproject.toml),并设置以下参数:
# pytest.ini
[pytest]
addopts = -n auto
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4.3 启动从机:在每台从机上运行以下命令,使其准备好接收测试任务:
pytest --dist=loadscope
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4.4 启动主机:在主机上运行以下命令,开始分布式测试:
pytest test_example.py
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使用小结:
1. 并不是并发进程数越多好,-n值越大越好,因为pytest-xdist的并发数量取决于多个因素,如CPU核数(主要),内存,io等计算资源。
2. 测试用例很少,计算并不复杂,徒增繁琐。
3. 测试套件很大时,合理利用pytest-xdist的并发数量将会节约约近一半的时间。
4. pytest-xdist默认是无序执行的,可以通过 --dist 参数来控制顺序