01、聲明

在介紹pytest-xdist時，不講任何原理，需要看原理的請移至官方：https://pypi.org/project/pytest-xdist/

當我們自動化測試用例非常多的時候， 一條條按順序執行會非常慢，pytest-xdist的出現就是為了讓自動化測試用例可以分布式執行，從而節省自動化測試時間，pytest-xdist是屬于進程級別的并發。

pytest-xdist插件在測試過程中可以使我們的測試用例一起并行測試，運行情況是根據你運行環境存在多個CPU，運行過程中可以進行組合測試運行，從而縮短我們的測試時間。

1、pytest-xdist插件安裝

只需要在終端中運行如下命令：

pip install pytest-xdist

2、pytest-xdist執行用例的條件

需滿足以下條件：

• 每一條用例必須是獨立的。用例之間沒有依賴關系，用例可以完全獨立運行【獨立運行】

• 每一條用例沒有特定的執行順序，就是每條用例都要遵循隨機執行【隨機執行】

• 每條用例的測試結果不能影響到其他的測試用例。【不影響其他用例】

pytest-sdist?與?pytest-parallel的小區別

• pytest-xdist在win中調用的是多進程，而parallel在win中調用的是多線程，win中只有單進程

• pytest-xdist調用時，會使session執行多次，算是一個win的bug，但是官方給出的解決方案是，使用filelock鎖

• 使用parallel時，在win中調用多線程，但是allure報告不支持多線程，allure是集成報告，根據session來集成，所以就是出現一個線程一個報告

3、pytest-xdist使用方法

pytest -n x

n：表示使用并行參數
x：表示需要啟動多少個分布式，也即使用CPU的個數

• n auto：可以自動檢測到系統的CPU核數；從測試結果來看，檢測到的是邏輯處理器的數量

• 使用auto等于利用了所有CPU來跑用例，此時CPU占用率會特別高

說明：建議最多使用1/2的CPU個數來進行執行，消耗資源太多，導致電腦太卡

接下來看實例：

在終端中分別輸入并執行：pytest -vs、pytest -vs -n 2

從結果可以看出，不是用分布式運行測試用例，總共用時10.71秒
?

那么接下來我們使用分布式進行運行用例，看看他運行的時間：

可以看出使用分布式運行用例，同時有2個線程進行執行用例，時間為6.08秒，縮短了很多的時間。

4、pytest-xdist自定義執行模式

按照同一個作用域方法來分組，然后將每個測試組發給可以執行的worker，確保同一個組的測試用例在同一個進程中執行:

--dist=loadscope #每個worker按類執行
示例：pytest -v -n 3 --dist=loadscope test_demo.py

按照同一個文件名來分組，然后將每個測試組發給可以執行的worker，確保同一個組的測試用例在同一個進程中執行：

--dist=loadfile #每個worker按文件執行
示例：pytest -v -n 3 --dist = loadfile test_xdist.py test_xdist_02.py test_xdist_03.py

將每個用例，分別發給所有的執行器worker，相當于開了幾個執行器worker，同一個用例就執行幾遍：

--dist=each
示例：pytest -v -n 3 --dist = each test_xdist.p

將待運行的用例隨機發給可用的執行器worker，用例執行順序隨機的，目前默認采用這種方式：

--dist=load 和 --dist==no
示例：pytest -v -n 3 --dist = load test_xdist.py

5、如何讓scope=session的fixture在test session中僅僅執行一次

pytest-xdist是讓每個worker進程執行屬于自己的測試用例集下的所有測試用例，這意味著在不同進程中，不同的測試用例可能會調用同一個scope范圍級別較高（例如session）的fixture，該fixture則會被執行多次，這不符scope=session的預期。

雖然pytest-xdist沒有內置的支持來確保會話范圍的夾具僅執行一次，但是可以通過使用鎖定文件進行進程間通信來實現。

import pytestfrom filelock import FileLock@pytest.fixture(scope="session",autouse=True)def login(tmp_path_factory, worker_id):# 如果是單機運行 則運行這里的代碼塊【不可刪除、修改】if worker_id == "master":"""【自定義代碼塊】這里就寫你要本身應該要做的操作，比如：登錄請求、新增數據、清空數據庫歷史數據等等"""uuid_value = uuid.uuid1()token = uuid_value.hexprint("fixture:請求登錄接口，獲取token", token)os.environ['token'] = token# 如果測試用例有需要，可以返回對應的數據，比如 tokenreturn token# 如果是分布式運行# 獲取所有子節點共享的臨時目錄，無需修改【不可刪除、修改】root_tmp_dir = tmp_path_factory.getbasetemp().parent# 【不可刪除、修改】fn = root_tmp_dir / "data.json"# 【不可刪除、修改】with FileLock(str(fn) + ".lock"):# 【不可刪除、修改】if fn.is_file():# 緩存文件中讀取數據，像登錄操作的話就是 token 【不可刪除、修改】token = json.loads(fn.read_text())print(f"讀取緩存文件，token 是{token} ")else:"""【自定義代碼塊】跟上面 if 的代碼塊一樣就行"""uuid_value = uuid.uuid1()token = uuid_value.hexprint("fixture:請求登錄接口，獲取token", token)# 【不可刪除、修改】fn.write_text(json.dumps(token))print(f"首次執行，token 是{token} ")# 最好將后續需要保留的數據存在某個地方，比如這里是 os 的環境變量os.environ['token'] = tokenreturn token

• 示例只需要執行一次login（因為它是只需要執行一次來定義配置選項，等等）

• 當第一次請求這個fixture時，則會利用FileLock僅產生一次fixture數據

• 當其他進程再次請求這個fixture時，則會從文件中讀取數據

最后感謝每一個認真閱讀我文章的人，看著粉絲一路的上漲和關注，禮尚往來總是要有的，雖然不是什么很值錢的東西，如果你用得到的話可以直接拿走！

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