以下是关于 pytest-mock 的深度解析，涵盖核心功能、最佳实践和高级用法，帮助您高效利用 Mock 进行单元测试：一、pytest-mock 的核心优势1. 与传统 unittest.mock 对比集成度需手动导入通过 mocker fixture 自动注入作用域管理需手动 patch.stop()自动清理 Mock（函数作用域）Pytest 生态兼容部分功能冲突原生支持 Pytest 插件体系代码简洁性较高冗余更简洁的链式调用2. 安装与基础使用 pip install pytest-mock def test_with_mock(mocker): # 自动注入 mocker ...

以下是关于 pytest-cov 的深度解析，涵盖安装配置、核心功能、高级用法以及常见问题解决方案，帮助您高效生成和分析测试覆盖率报告：一、快速入门1. 安装 pip install pytest-cov # 安装插件 2. 基本使用 # 运行测试并生成控制台报告 pytest --cov=my_package tests/ # 同时生成HTML报告 pytest --cov=my_package --cov-report=html tests/ 二、核心功能详解1. 覆盖率测量维度lines行覆盖率（默认）85% (17/20 lines)branch分支覆盖率（if/else 路径...

在使用 pytest-xdist 进行并行测试时，数据污染（如共享数据库/文件被多个进程同时修改）是一个常见问题。以下是系统化的解决方案，结合不同场景的代码示例：一、数据污染的根本原因共享存储污染多进程同时写入同一文件文件内容错乱或丢失数据库竞争并行测试插入/删除同表数据主键冲突、脏读、测试结果不可预测环境变量冲突并行修改全局环境变量配置被意外覆盖缓存污染多进程共享内存缓存（如 Redis）缓存数据被其他测试篡改二、解决方案与代码实践1. 隔离测试数据（核心策略）方案A：动态生成唯一数据 import uuid def test_user_creation(db_connection): ...

设计一个高效的测试Pipeline需要结合分层策略、自动化工具和流程优化。以下是分步骤的详细设计方案，附具体示例和最佳实践：一、明确测试策略1. 测试金字塔分层 pie title 测试比例 "单元测试" : 70 "集成测试" : 20 "E2E测试" : 10 单元测试：快速验证函数/模块（Jest, Pytest）集成测试：验证模块间交互（TestNG, RestAssured）E2E测试：覆盖核心用户流程（Cypress, Selenium）2. 环境规划单元测试无需外部依赖无API测试Moc...

在 GitLab CI/CD 中，内置变量（Predefined Variables） 是系统自动提供的环境变量，用于获取上下文信息、控制流程行为。以下是分类整理的常用内置变量及其用途：一、核心变量（最常用）CItrue标记当前运行在CI环境中CI_COMMIT_REF_NAMEmain分支名或标签名CI_COMMIT_SHAa1b2c3d4...当前提交的完整SHACI_COMMIT_SHORT_SHAa1b2c3d提交SHA前8位CI_JOB_ID123456当前Job的唯一IDCI_JOB_NAMEbuild当前Job名称CI_PIPELINE_ID7890当前Pipeline的IDCI...

在 GitLab CI/CD 中，流程控制主要通过 条件判断、阶段依赖、人工干预 等机制实现，以下是 7 种核心流程控制方法及具体示例：一、条件执行（rules）最灵活的流程控制方式，支持 if/changes/exists 等规则： test: script: pytest rules: - if: $CI_COMMIT_BRANCH == "main" # 仅main分支执行 - if: $CI_MERGE_REQUEST_ID # MR时执行 - changes: ...

在 GitLab 中，变量管理是 CI/CD 流程的核心功能之一，用于安全地存储和传递配置参数、密钥或环境信息。以下是 GitLab 变量管理的 7 种实现方式 和最佳实践：一、变量定义层级GitLab 变量支持 四级作用域，优先级从高到低：Job 变量（在 .gitlab-ci.yml 的 Job 内定义）Project 变量（项目设置中定义）Group 变量（群组设置中定义）Instance 变量（管理员全局设置）二、变量设置方法1. 项目级变量（UI设置）路径：项目 → Settings → CI/CD → Variables → Add variable关键选项： Protect va...

在 GitLab CI/CD 中，"编程"主要通过 .gitlab-ci.yml 配置文件实现，结合 Shell 脚本、变量、模板和条件逻辑来构建灵活的自动化流程。以下是 GitLab CI 编程的核心要点和示例：一、基础结构每个 GitLab CI Pipeline 由 Stages 和 Jobs 组成： stages: - build - test - deploy job1: stage: build script: - echo "Building..." 二、变量编程1. 定义变量 variables: AP...

在 YAML 文件中定义和使用变量主要依赖于 锚点（Anchors）、别名（Aliases） 和 合并键（Merge Keys），但不同工具（如 GitLab CI、Ansible、Kubernetes）会扩展自己的变量语法。以下是通用方法和常见场景的详解：一、YAML 原生变量定义（锚点与别名）YAML 本身不支持动态变量，但可通过 锚点（&） 和 别名（*） 实现静态复用： # 定义锚点（类似变量） defaults: &default_settings timeout: 60 retries: 3 # 使用别名引用 job1: <<: *defa...

在 GitLab CI/CD 中，变量（Variables）是配置 Pipeline 行为的关键元素，可用于传递环境参数、密钥或动态值。以下是 定义变量 的 5 种方式及其详细用法：一、在 .gitlab-ci.yml 中直接定义1. 全局变量（所有 Job 可用） variables: APP_VERSION: "1.0.0" # 普通变量 DB_URL: "postgres://user:pass@db:5432" ARTIFACT_PATH: "dist/" jobs: build: ...

CI/CD Pipeline 的编写语言取决于所使用的工具，不同工具采用不同的语法风格，但大多基于 YAML、Groovy 或 特定DSL（领域特定语言）。以下是主流工具的详细分类：一、基于 YAML 的 Pipeline1. GitHub Actions语法语言：YAML特点： 使用 workflow.yml 文件定义流程内置丰富的官方 Actions（可复用的模块）2. GitLab CI/CD语法语言：YAML特点： 文件名为 .gitlab-ci.yml支持动态环境、父子Pipeline等高级特性3. Azure Pipelines语法语言：YAML特点： 文件名为 azure-pip...

以下是针对主流CI/CD工具（GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins）的Pipeline核心语法详解，包含关键概念、语法结构和实用示例：一、Pipeline通用核心概念触发器（Trigger）定义何时运行Pipeline（代码推送、定时任务、手动触发等）阶段（Stage/Job）逻辑分组，如 build → test → deploy步骤（Step）每个阶段内的具体操作（执行命令、调用插件等）二、GitHub Actions 核心语法1. 基本结构 name: CI Pipeline on: [push] # 触发器 ...

设计一个高效的自动化测试Pipeline需要结合技术选型、流程编排和团队协作。以下是分步骤的详细设计方案，附具体示例和最佳实践：一、明确测试策略（设计前必做）确定测试金字塔比例示例：70%单元测试（快速） → 20%API测试 → 10%UI测试（覆盖核心流程）识别关键路径优先测试登录/支付等核心业务流环境需求单元测试：无需真实环境 | UI测试：需要隔离的测试环境二、Pipeline阶段设计（以GitHub Actions为例） name: CI/CD Pipeline on: [push, pull_request] jobs: build: runs-on: ubuntu-...

商城接口自动化：Mitmproxy代理录制实战指南一、环境准备与配置1. 安装与启动 # 安装mitmproxy（Python 3.6+） pip install mitmproxy # 启动录制代理（端口8080） mitmdump -w mall_recording.mitm -p 8080 # 查看可用接口 mitmproxy --help 2. 客户端代理配置手机WiFi设置手动代理，服务器=电脑IP，端口=8080，安装CA证书浏览器安装Proxy SwitchyOmega插件，配置HTTP/HTTPS代理=127.0.0.1:8080命令行使用curl -x http://1...