不管是UI自动化测试用例还是API的自动化测试用例，在编写的使用都需要注意每个测试用例执行的独立性，也就是说编写的每个测试用例都是互相不依赖的，这样就不会因为A执行失败了导致B也执行失败，具体参考API测试用例编写规范的文章。当编写的测试用例很多的时候，就需要考虑它的执行效率。在Pytest测试框架中提供了pytest-xdist可以并发执行测试用例，来提升测试用例的执行速度。通常的情况下，测试用例的执行都是依据一定的规则来按顺序进行执行，这样的结果是每次执行的时候有的资源就只能被一个测试用例占用，而达不到测试用例执行的时候资源的共享，插件pytest-xdist插件可以很好的解决这个问题，一方面资源达到共享，基于第一点的考虑，也就达到了第二点的提升了测试执行的效率。

在这里就以具体的案例为主，被测试代码源码为：

#!/usr/bin/python3
#coding:utf-8
import  pytest
import  time as t


def add(a,b):
   try:
      return a+b
   except Exception as e:
      return e.args[0]

@pytest.mark.parametrize('a,b,result',[
      (1,1,2),
      (1.0,1.0,2.0),
      (1, 1.0, 2.0),
      (1,0,1),
      ('','',''),
      ('hi ','wuya','hi wuya'),
      (0, '', "unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'"),
      (1,'hi',"unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'"),
       (1.0,'wuya',"unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'"),
])
def test_add(a,b,result):
   t.sleep(1)
   assert  add(a,b)==result

执行命令:

pytest -v test_time.py

执行后，输出的结果信息显示执行时间为9秒多，如下图所示：

下面结合插件pytest-xdist来执行，执行的时候指定一定运行的处理器进程数，可以在小于9秒的时间内执行完如上的测试代码，执行命令为：

pytest -v -n 4 test_time.py

执行后，执行的结果信息如下图所示：

依据如上的信息可以看到，它的执行速度为4秒多，大大的提升了测试执行的效率。

当然在使用pytest-xdist插件的时候，需要具体的指定运行处理器进程数，也可以使用-n auto来指定执行CPU的数目，具体执行命令为：

pytest -v -n auto test_time.py

执行后，它的结果信息为：

在实际的案例中，一般不建议指定太多的处理器进程数，并不一定说指定太多的处理器进程数它的效率就高，太高因为也是占用一定的资源内耗，反而导致执行的效率降低，如刚才的案例，指定为50，执行耗时反而大于9秒，见如下结果信息：

pytest-xdist插件也可以很完美的和pytest-html整合起来来生成基于HTML的测试报告，如案例中的，期望执行后自动生成测试报告，执行的命令为：

pytest -v -n 4 --html=report.html test_time.py

执行后，会在当前的目录下生成report.html的测试报告，如下图所示：

最后：福利

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