1. pytest基本介绍
pytest是一个功能强大且易于使用的 Python 测试框架，用于编写单元测试、集成测试和功能测试。它提供了丰富的功能和灵活的用法，使得编写和运行测试变得简单而高效。
--------------->>>>>
pytest框架优点：
❶ 简单易用：
pytest的语法非常简洁清晰，对于编写测试用例来说非常友好，几乎可以在几分钟内上手。❷ 自动发现测试：
pytest能够自动发现项目中的测试文件和测试函数，无需手动编写繁琐的配置。❸ 丰富的断言库：
pytest内置了丰富的断言库，可以轻松地进行测试结果的判断。❹ 支持参数化测试：
pytest支持参数化测试，能够快速地对多组输入进行测试。❺ 插件丰富：
pytest有着丰富的插件生态系统，可以通过插件扩展各种功能，比如覆盖率测试、测试报告生成等。
安装
可以在pychram中手动安装，也可以使用如下pip命令安装：
pip install pytest效验是否安装成功，可以使用如下命令：
pytest --version终端看到一个版本号 说明安装成功了
2. pytest的基本使用
2.1 pytest的组成部分
pytest由两部分组成：
❶ 用例主体部分（通常单独放在一个py文件）：主体部分写测试用例
❷ 用例运行语句（通常放在一个main文件）：执行测试用例
一个简单的示例如下：
用例主体文件：test_lesson1.py
"""
用例主体部分：
定义1个用例的函数，需要带上test关键字
与之前的函数不同的是：在pytest框架下，可以不写调用语句，也可以执行函数的内容
"""
#主体例子1：
def test_case():
print("用例被运行")
#主体例子2：烤鸭1.0
def test_duck():
print("-----烤鸭店利润计算器开始⼯作------")
price1 = int(input("请输⼊烤鸭的进货价：")) # input传递来的值，都是str
price2 = int(input("请输⼊烤鸭的售卖价："))
num = int(input("请输⼊今天卖出的烤鸭数量："))
result = (price2 - price1) * num
print("今天的烤鸭利润是{}元".format(result))用例执行文件：main.py
pytest 通过一个list接受参数，所以调用main函数时()里加上[]
#用例执行语句：
import pytest
pytest.main(["-s"])运行main.py文件，执行结果如下：
2.2 pytest运⾏时携带的参数
-s ：
表示开启终端交互，其作⽤是可以让打印的内容输出显示在终端中，或者可以在终端中与⽤例中的输⼊操作进⾏交互
例如上面的代码--用例2，是通过输入输出完成代码运行的，我们看看不加-s的效果：
-v：
表示详细输出更详细的输出，包括每个测试⽤例的详细结果和其他相关信息，例如测试⽤例所在的模块、⽂件路径等。
还是上面的代码，加上-v后的终端显示效果：
2.3pytest的⽤例命名规则
在 pytest 中，有关测试⽤例和测试⽂件的命名规则有⼀些常⻅的约定。
以下是 pytest 的命名规则的⼀些建议和最佳实践：
❶ 测试⽂件的命名：
● 测试⽂件应以 "test_" 开头或以 "_test" 结尾。
这样 pytest 可以⾃动识别并执⾏这些⽂件中的测试⽤例。
例如： test_login.py 或 user_test.py 。
--->>
● 使⽤有意义的名称来描述被测试的功能或模块。
例如： test_authentication.py 或 test_user_management.py 。
--------------------------------->>>
❷ 测试⽤例的命名：
● 测试⽤例函数应以 "test" 开头。这样 pytest 可以⾃动识别并执⾏这些函数作为测试⽤例。
例如： def test_login_success(): 或 def test_add_product_to_cart(): 。
--->>
● 建议使⽤下划线 _ 分隔单词，⽽不是使⽤空格或其他特殊字符。例如： def test_calculate_total_amount(): 或 def test_validate_user_permissions(): 。
--->>
● 使⽤有意义的名称来描述测试的⽬的和预期结果。
例如： test_login_success() 测试登录功能的成功场景， test_calculate_total_amount() 测试计算总⾦额的功能。
--------------------------------->>>
❸ 测试类的命名（可选）：
● 如果使⽤类来组织测试⽤例，可以使⽤驼峰命名法（CamelCase）为测试类命名，且开头需为Test开头。例如： class TestLogin: 或 class TestUserManagement: 。
--->>
● 测试类中的测试⽤例函数仍然应遵循以 "test" 开头的命名规则。
pytest运行代码运行规则
第一步：当你运行了这段指令之后，它就会在你当前运行指令的文件相对同级目录中 找符合test_开头 或者test_结尾的py文件;或者再往下层找 第二步：然后再找文件中test开头的函数，或者先找Test开头的类，再找类中Test开头的函数； 然后将通过上述方案中找到的所有用例依次执行；
本地运行示例如下：
m2文件夹下有2个py文件、一个main执行文件
与这两个py文件目录同级的还有一个‘testcase’文件夹，里面还有2个py文件
相当于是通过一个main执行文件同时执行m2文件夹所有的py文件中的测试用例
运行main.py文件，终端显示的执行顺序如下：
2.4 pytest的常⽤运⾏⽅式
main文件代码运行
上面已经学习过main文件中使用main函数来执行用例，main函数接收的两参数，以及不同参数执行后，终端展示内容的不同；
如果我们有多个用例的py文件、多条用例，看运行的情况的总概述：可以不传参数
当一个用例的项目中，有很多用例的py文件时，可以把main文件写在项目的根目录下
就可以通过main函数的执行，依次执行所有py文件的用例
例如：我的项目文件名是m3，里面有子目录文件 ，把main文件放在m3的下级目录中就可以
执行后的终端显示：
换成 pytest.main(["-s"])执行后的终端显示：
pytest命令⾏运
快速定位到自己要执行的用例目录下的终端：
方式1：点击要执行的项目文件夹右键 --> Open In --> Terminal
方式2：使用cd命令，进入要执行的用例目录
除了用main文件运行用例，还可以在Terminal终端用命令来执行用例：
● 终端输入pytest：同等于在main文件的pytest.main([]) ● 终端输入pytest -s：同等于在main文件的pytest.main(["-s"]) ● 终端输入pytest -s -v：同等于在main文件的pytest.main(["-s","-v"])；终端的空格 = 逗号 ● 终端输入pytest -sv：同等于在main文件的pytest.main(["-sv"]); -s -v的缩写 ● 终端输入pytest -vs：同等于在main文件的pytest.main(["-vs"]); -s -v的缩写 -------------->>>> ● 指定用例运行： 终端输入pytest test_01.py::Test01::test001 -sv：同等于在main文件的pytest.main(["test_01.py::Test01::test001", "-vs"])；详解看下面指定运行介绍
终端输入pytest执行效果：
终端输入pytest -s执行效果：
终端输入pytest -s -v执行效果：
-s -v可以缩写成 -sv，或者-vs，v和s不分先后：
pytest指定运⾏⽤例
像上面的m3用例目录下，有很多不同的模块，当我们只需要执行某一模块的用例、或者某一个模块的某个类、或者某个类下面的某个用例，就可以进行指定：
① 指定运行其中一个模块的用例：
pytest 模块名
如果需要显示输入内容，再加上-s即可：
pytest 模块名 -s
② 指定运行某个模块中的某个类：
pytest 模块名::函数名/类名 #（双冒号表示模块中的下一层）
③ 指定运行某个模块中的某个类下面的某个用例：
pytest 模块名::函数名::类名指定m3文件夹下 -> test_01这个模块 -> Test01这个类 -> 下面的test002这个用例
在main文件中指定模块下类下面的某个用例：
写法和终端差不多，只是多了标识符、双引号、逗号
④ 指定文件夹运行用例：
pytest.main(["文件名","-sv"])指定m3文件夹下 -> testcase这个文件夹下的所有用例
指定文件夹下的子级文件的用例运行：
pytest.main(["文件名/子文件夹名","-sv"])
指定文件夹下 -> 子级文件 - > 模块中的某个用例运行：
pytest.main(["文件名/子文件夹名/模块名::用例名","-sv"])
pytest运⽤-k筛选⽤例
筛选用例，一般以用例名作为筛选条件，配合筛选关键词“-k”使用即可
例如：筛选用例名包含 040的用例执行
pytest.main(["-k","040","-vs"]) # main文件的写法
pytest -k 040 -vs # 终端命令行的写法
2.5 pytest的前置和后置处理
模块级别的setup 和 teardown
在pytest 中，可以使⽤ setup 和 teardown 函数来定义测试⽤例的前置和后置操作。
❶ setup 函数：它会在每个测试⽤例执⾏之前运⾏，⽤于设置测试环境和准备测试数据。
❷ teardown 函数：它会在每个测试⽤例执⾏之后运⾏，⽤于清理测试环境和资源。
------------->>>
setup全称：setup_moduleteardown全称：teardown_moduleps：
● 代码中尽可能前置、后置写统一，要么都带上module，要么都不写
● setup、teardown 与setup_module、teardown_module同时出现，会导致前置和后置竞争，导致可能其中一个不会在终端显示出来。
一个简单的示例如下：
def setup():
# 前置操作
print("执行前置操作")
def teardown():
# 后置操作
print("执行后置操作")
def test_example():
# 测试用例
print("执行测试用例")执行顺序：
先执行setup
再执行test_example
最后执行teardown
函数级别的setup 和 teardown
setup_function：函数级别的前置操作(函数即用例)teardown_function：函数级别的后置操作(函数即用例)函数级别的前置、后置操作，每一个用例开始执行的的前后都会执行一次前、后置操作
# test_002.py
def setup_module(): # ---> setup
# 前置操作
print("执行模块级别前置操作")
def teardown_module(): # ---> teardown
# 后置操作
print("执行模块级别后置操作")
def test_example1():
# 测试用例1
print("执行测试用例test_example1")
def test_example2():
# 测试用例2
print("执行测试用例test_example2")
def setup_function():
# 函数级别的前置操作
print("执行函数级别的前置操作")
def teardown_function():
# 函数级别的后置操作
print("执行函数级别的后置操作")
执行结果：
类级别的setup 和 teardown
● setup_class：类级别的前置操作
● teardown_class：类级别的后置操作
setup_class 和 teardown_class ：在测试类的开始和结束时运⾏
但是需要加上默认的‘@classmethod’装饰器，才会被识别为类级别的前、后置操作
------------>>>
类级别的前、后置操作固定写法格式如下：
# file name：test003.py
class TestClass:
@classmethod
def setup_class(cls):
# 类级别的前置操作
print("执行类级别的前置操作")
@classmethod
def teardown_class(cls):
# 类级别的后置操作
print("执行类级别的后置操作")
def test0021(self):
print("执行测试用例test0021")
def test0022(self):
print("执行测试用例test0022")
方法级别的setup 和 teardown
● setup_method：方法级别的前置操作
● teardown_method：方法级别的后置操作
setup_method 和 teardown_method ：在每个测试⽅法的开始和结束时运 ⾏
# file name：test_004.py
class TestClass:
def setup_method(self, method):
# 方法级别的前置操作
print("执行方法级别的前置操作")
def teardown_method(self, method):
# 方法级别的后置操作
print("执行方法级别的后置操作")
def test_example1(self):
# 测试用例1
print("执行测试用例test_example1")
def test_example2(self):
# 测试用例2
print("执行测试用例test_example2")
def test_example3(self):
# 测试用例3
print("执行测试用例test_example3")
类级别的前、后置，与方法级别的前、后置一起使用，执行顺序：
先执行类级别的前置操作
再逐个执行每个测试用例，执行每个用例的同时都会执行一次方法级别的前、后置操作
最后执行类级别的后置操作
# file name：test_005.py
class TestClass:
def setup_method(self, method):
# 方法级别的前置操作
print("执行方法级别的前置操作")
def teardown_method(self, method):
# 方法级别的后置操作
print("执行方法级别的后置操作")
def test_example1(self):
# 测试用例1
print("执行测试用例test_example1")
def test_example2(self):
# 测试用例2
print("执行测试用例test_example2")
def test_example3(self):
# 测试用例3
print("执行测试用例test_example3")
@classmethod
def setup_class(cls):
# 类级别的前置操作
print("执行类级别的前置操作")
@classmethod
def teardown_class(cls):
# 类级别的后置操作
print("执行类级别的后置操作")
模块的前后置操作案例
# file name：test_duck40.py（烤鸭店4.0版本）
def setup():
# 模块的前置操作，用例开始执行之前先打印出一句开始的提示语
print("---烤鸭店系统开始工作---")
def teardown():
# 模块的后置操作，用例执行结束后，打印出一句结束的提示语
print("---即将退出烤鸭店系统---")
def test_duck_4_0():
projects = {} # 装多个商品
while True:
oper_type = input("1 - 录入商品\n2 - 查询商品\n3 - 退出\n请做出你的选择：")
if oper_type == "1":
pro_list = []
# 录入逻辑
print(">>>准备开始录入商品<<<")
load_txt = ["请输入商品名:", "请输入商品的成本价：", "请输入商品的产地：", "请输入商品的生产日期："]
for i in load_txt:
name1 = input("{}".format(i))
pro_list.append(name1)
projects[pro_list[0]] = pro_list
elif oper_type == "2":
# 查询逻辑
print(projects)
po_name = input("请输入要查询的商品名:")
print("你要查询的商品是：{}".format(projects[po_name]))
# 烤鸭 -- 直接给我烤鸭信息
elif oper_type == "3":
break
else:
print("无法别操作，请重新输入")
continueimport pytest
pytest.main(["-k", "test_duck40", "-vs"])main文件执行结果：
2.6 pytest的标签使⽤
在Pytest中，标签（也称为标记）是⼀种⽤于对测试⽤例进⾏分类或分组的机制。
通过为测试⽤例添加标签，可以在运⾏测试时选择性地执⾏特定标签的测试⽤例，从⽽ ⽅便地控制测试的范围和⽬标。
可以理解为：标签也是用来做过滤的一种方式。
------------------------------------------------------------------------->>>
Pytest的标签功能基于装饰器来实现。
可以使⽤ @pytest.mark 装饰器为测试函数或测试类添加标签。
常⻅的⽤法是在测试函数或测试类上⽅添加装饰器，并指定相应的标签。
------------------------------------------------------------------------->>>
mark后不同关键字的含义：
--------->>>
@pytest.mark.skip：标记测试函数为跳过测试，并提供跳过的原因。这在你想要暂时跳过某些测试的情况下很有用，比如某个功能尚未实现或者有缺陷需要修复。
--------->>>
@pytest.mark.xfail：标记预期失败的测试。这表示你预期该测试会失败，但你想要运行它并收集结果。你可以提供失败的原因。
--------->>>
@pytest.mark.parametrize：使用参数化标记来标记测试函数，并提供参数化的值。这样测试函数将会根据提供的参数值运行多次，每次运行时使用不同的参数值。--------->>>
@pytest.mark.somke：通常用于标记快速运行、覆盖基本功能、且对整体系统影响较小的测试。Smoke 测试旨在快速验证系统的基本功能是否正常，通常在每次代码提交后都会运行，以便快速发现潜在的问题。
--------->>>
@pytest.mark.slow： 通常用于标记运行较慢、覆盖范围较广、对整体系统影响较大的测试。Slow 测试可能包括集成测试、端到端测试、性能测试等，需要更长的时间来执行。
--------->>>
自定义标签：
@pytest.mark.任意标签内容：但是不能有中文、不能以数字开头；自定义标签mu
@pytest.mark.somke：
仅运行文件中包含somke标签的测试用例
# file name：test001.py
import pytest
@pytest.mark.smoke
def test_login():
# 测试登录功能
assert True
@pytest.mark.regression
def test_registration():
# 测试注册功能
assert True
@pytest.mark.smoke
def test_add_to_cart():
# 测试添加到购物车功能
assert True
@pytest.mark.regression
def test_checkout():
# 测试结账功能
assert True
@pytest.mark.skip #标记为跳过的用例
def test001():
print("001")
@pytest.mark.hailey
def test_test_002():
print("添加一个标签后然后运行")somke执行：
pytest -vs -m smoke # 终端命令行的写法
pytest.main(["-vs", "-m", "smoke"]) # main文件的写法
@pytest.mark.skip：
跳过标记为skip的测试用例(不执行)，源码还是使用上面的'test001.py'代码
@pytest.mark.自定义标签：
源码还是使用上面的'test001.py'代码，指定自定义标签的用例运行，用例执行：
pytest -vs -m hailey # 终端命令行的写法
pytest.main(["-vs", "-m", "hailey"]) # main文件的写法but，执行后报错了：
配置pytest.ini ⽂件
在项⽬根⽬录下的 pytest.ini ⽂件中可以指定全局标记，以应⽤于整个项⽬：
iniCopy code
[pytest] [pytest]
markers =
smoke: Run smoke tests
regression: Run regression tests
hailey: 这是对标签的解释配置完成后，重新执行一下：
标签的逻辑筛选
逻辑分为四种：是、非、或、和 是：pytest.main(["-vs", "-m", "hailey"]) -->> pytest -m 'hailey' -vs 非：pytest.main(["-m", "not hailey", "-vs"]) -->> pytest -m 'not hailey' -vs 或：pytest.main(["-vs", "-m", "hailey or smoke"]) 终端：-->> pytest -m 'hailey or smoke' -vs 和：pytest.main(["-vs", "-m", "hailey and smoke"]) 终端：-->> pytest -m 'hailey and smoke' -vs以下示例，仍使用上面的'test001.py'代码
非：
是：
或：
和：
but，执行报错了？
和的逻辑是，必须同时满足两个或多个条件，所以给自定义标签的这条用例上再加上smoke标签；
同一条用例，可以标记多个标签
再运行即可：
2.7 pytest的conftest的使⽤
当使⽤ Pytest 进⾏测试时， conftest.py 是⼀个特殊的⽂件，⽤于管理测试⽤例中 需要通⽤数据传递。
下⾯是⼀些简单的例⼦来说明 conftest.py 的使⽤。
@pytest.fixture装饰器
定义⼀个简单的夹具（fixture）：
# file name：conftest.py
import pytest
@pytest.fixture
def setup_data():
return [1, 2, 3, 4, 5]在 conftest.py 中定义了⼀个名为 setup_data 的夹具。
这个夹具可以在测试用例的模块(test_001.py)中被使⽤，如下所示：
# file name：test_001.py
def test_sum(setup_data): #这里接收的参数是ttconftest.py 中定义的函数
#断言求和的值等于15
assert sum(setup_data) == 15
def test_traversal(setup_data): #这里接收的参数也是ttconftest.py 中定义的函数
#断言i对应的数字变量存在于setup_data函数中
for i in setup_data:
assert i in setup_data然后执行上面的两条测试用例(test_001.py)：
通过上面代码的示例中，我们可以看出：
pytest.fixture 是 Pytest 测试框架中的⼀个装饰器，⽤于定义测试⽤例中需要共 享的资源、数据或设置的函数。
它可以在测试⽤例执⾏之前、之后或在每个测试⽤例 之前、之后运⾏，并提供⼀种⽅便的⽅式来管理测试⽤例的前置条件和后置操作。
---------->>>
使⽤ pytest.fixture 装饰器，可以创建⼀个被 Pytest ⾃动调⽤的函数，该函数可以为测试⽤例提供所需的初始化步骤或共享的数据。这个函数可以返回⼀个值，该值将作为参数传递给测试⽤例函数。
通过使⽤ pytest.fixture ，目的是为了更⽅便地管理测试⽤例的前置条件和后置操 作，实现测试数据的共享和代码的重⽤，从⽽使测试代码更加简洁、可维护和可扩展。
pytest.fixture的参数
pytest.fixture 装饰器可以接受⼀些参数，⽤于配置和定制 fixture 函数的⾏为。
以下是⼀些常⽤的参数：
❶ scope ：指定 fixture 的作⽤域。可以设置为以下⼏个值之⼀：
● function （默认值）：每个测试函数都会调⽤⼀次 fixture(与前置一样)
● class ：每个测试用例的类都会调⽤⼀次 fixture。
● module ：每个测试模块都会调⽤⼀次 fixture。
● session：整个测试会话只会调⽤⼀次 fixture。
● yield：每个测试函数都会调⽤⼀次 fixture(与后置一样)
❷ params ：参数化 fixture，可以根据不同的参数值⽣成多个独⽴的 fixture 实例。 可以传递⼀个可迭代对象，每个元素都会作为参数值调⽤ fixture。
❸ autouse ：⾃动使⽤ fixture，⽆需在测试函数中显式声明使⽤该 fixture。可以 设置为 True 或 False 。
❹ name ：为 fixture 指定⼀个⾃定义名称，⽤于在测试报告和⽇志中标识 fixture。
❺ 其他参数：可以根据需要添加其他⾃定义参数，供 fixture 函数使⽤。
pytest.fixture参数为autouse：
基于一条用例，设置自动调用前置、后置
# file name：conftest.py
import pytest
@pytest.fixture
def data():
return [1, 2, 3, 4, 5, 6]
@pytest.fixture(autouse=True) # autouse自动调用
def auto_print():
print("这里是自动调用的前置")
yield
print("这里是自动调用的后置")# 测试用例file name：test_002.py
def test00(data):
print(data)执行结果：
用例：
# 测试用例file name：test_002.py
def test00(data):
print(data)
def test01():
print("用例01运行了")
def test02():
print("用例02运行了")基于多条用例的执行效果：
可以理解为是基于用例级别的自动调用前、后置操作
pytest.fixture参数为scope：
基于模块级别设置为自动调用前置、后置，设置参数为scope = 'module'即可
# file name：conftest.py
import pytest
@pytest.fixture
def data():
return [1, 2, 3, 4, 5, 6]
@pytest.fixture(autouse=True,scope='module') #设置自动调用、且为模块级别
def auto_print():
print("这里是自动调用的前置")
yield
print("这里是自动调用的后置")执行效果：
可以理解为：与上面提到的模块级别的setup 和 teardown函数的作用是一样的（1个模块）
基于用例项目根目录下，多个模块执行的效果(两个模块，共6条用例)：
基于文件级别设置为自动调用前置、后置，设置参数为scope = 'session'即可
文件级别：针对的是用例根目录下的所有用例模块
file name：conftest.py
import pytest
@pytest.fixture
def data():
return [1, 2, 3, 4, 5, 6]
@pytest.fixture(autouse=True,scope='session') #设置自动调用、且为文件级别
def auto_print():
print("这里是自动调用的前置")
yield
print("这里是自动调用的后置")还是两个模块：
执行效果：
基于类级别设置为自动调用前置、后置，设置参数为scope = 'class'即可
但除了声明的类，函数也同样会执行
# file name：conftest.py
import pytest
@pytest.fixture
def data():
return [1, 2, 3, 4, 5, 6]
@pytest.fixture(autouse=True,scope='class') #设置自动调用前、后置，且级别为类
def auto_print():
print("这里是自动调用的前置")
yield
print("这里是自动调用的后置")
执行效果：
pytest.fixture参数化params
在conftest文件中执行参数，传给对应模块的用例
# file name：conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(params=["a", "b", "c"])
def params(request):
return request.param# 用例file name：test_002.py
def test_(params):
print(params)
执行结果：
也可以给参数自定义名称：
2.8 pytest的ini⽂件的使⽤
在上面的'@pytest.mark.自定义标签'这里有提到pytest.ini文件的配置，以下补充ini文件的其他用途以及总结：
● ini文件的作用域：针对的是用例根目录下的所有模块
● 文件名：必须是pytest.ini（新建文件时，选择类型为File）
● 配置文件中都有固定的写法，必须遵从
自定义标签的配置：
上面的标签中有介绍，不定义的话，执行时找不到会报错
iniCopy code
[pytest] [pytest]
markers =
smoke: Run smoke tests
regression: Run regression tests
hailey: 这是对标签的解释详细输入输出的配置：
当我们使用终端命令行来执行时，需要每次都写‘pytest -v -s’，是不行比较麻烦
这时候，就可以在ini文件中配置默认执行的命令：
[pytest]
addopts = -v -s当我们在pytest.ini.py中配置了默认命令后，main文件中就不用再写['-s' ,'-v']
执行用例时会默认带上'-s' ,'-v'，终端也可以显示出明显信息：
终端运行也是，只要输入一个pytest就可以：
配置筛选模块：
[pytest]
addopts = -v -s -k test_001 # 配置筛选模块
配置筛选用例：
[pytest]
addopts = -v -s -k test001
配置指定执行文件：
[pytest]
testpaths = tests/
addopts = -v -s
自定义pytest的命名规则
上面有学习到，pytest的模块名、用例名、类名、函数名，都有指定的默认命名规则，如果没有按照命名规则命名，执行用例的时候就会找不到报错；
那么当我们自定义了模块名、用例名、类名、函数名，想要Python也能够正常运行，就可以在ini文件中进行自定义：
[pytest]
python_files = t_*.py # 定义模块名为t_开头
python_classes = T* # 定义类名为T开头
python_functions = t_* # 定义用例名为t_开头
addopts = -v -s配置完成后，执行正常输出：
配置Pytest中的警告信息
比如，我用一个模块中自定了一个函数
# file name：t_0.py
import pytest
@pytest.mark.func
def t_0():
print("t_0用例被运行")没有在ini文件中配置的时候，运行会有一个警告信息：
不想看见警告信息
处理方式1：在ini文件中声明markers函数
[pytest]
python_files = t_*.py
python_classes = T*
python_functions = t_*
markers =
func:
addopts = -v -s在执行，就不会显示警告信息了：
处理方式2：在ini文件中将pytest的警告信息禁用
[pytest]
python_files = t_*.py
python_classes = T*
python_functions = t_*
; markers =
; func:
addopts = --disable-warnings -v -s
再执行，也不会显示警告信息：区别是，禁用后会统计警告的数量，但不显示警告信息
