import pytest 　　   　　   　　 @pytest.mark.dependency()               # 被依赖的用例同样需要装饰 　　 def test_01(): 　　     print(“用户注册”) 　　     assert 1 == 0 　　  　　  　　 @pytest.mark.dependency(depends=[“test_01”])        # depends 列表中接收需要依赖的用例名称，如果依赖多个，则直接将用例名称写入到列表即可 　　 def test_02(): 　　     print(“用户登录”) 　　  　　 if __name__ == ‘__main__’: 　　     pytest.main([“test_demo.py”])

=========================== short test summary info =========================== 　　FAILED test_demo.py::test_01 – assert 1 == 0 　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===================

　　执行结果为一个失败，一个跳过；

　　第二种用法通过给用例设立别名尽心依赖；

import pytest 　　   　　  　　 @pytest.mark.dependency(name=’test’)               # name 设置别名 　　 def test_01(): 　　     print(“用户注册”) 　　     assert 1 == 0 　　  　　   　　 @pytest.mark.dependency(depends=[“test”])        # depends 填写依赖的别名 　　 def test_02(): 　　     print(“用户登录”) 　　  　　  　　 if __name__ == ‘__main__’: 　　     pytest.main([“test_demo.py”])

=========================== short test summary info =========================== 　　FAILED test_demo.py::test_01 – assert 1 == 0 　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===============================

　　执行结果与上面一样

　　第三种用法，通过pytest对方法的完全限定名进行依赖，怎么知道完全限定名是什么？

test_demo.py::test_01 FAILED                                             [ 50%]　　　　　　# 加粗部分就是pytest对用例的完全限定名 　　test_demo.py::test_02 SKIPPED (test_02 depends on test)                  [100%]

import pytest 　　def test_01(): 　　    print(“用户注册”) 　　    assert 1 == 0 　　@pytest.mark.dependency(depends=[“test_demo.py::test_01”])  　　def test_02(): 　　    print(“用户登录”) 　　if __name__ == ‘__main__’: 　　    pytest.main([“test_demo.py”])

=========================== short test summary info =========================== 　　FAILED test_demo.py::test_01 – assert 1 == 0 　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===============================

　将两个或多个用例之间建立依赖关系，可以用pytest的第三方插件：pytest-dependency

依赖关系亦称"逻辑关系"。在项目管理中，指表示两个活动(前导活动和后续活动)中一个活动的变更将会影响到另一个活动的关系。通常活动之间的依赖关系包括强制依赖关系(所做工作中固有的依赖关系)、可自由处理的依赖关系(由项目队伍确定的依赖关系)和外部依赖关系(项目活动与非项目活动之间的依赖关系)三种形式。

例如:一个类使用另一个类的对象作为操作的参数，一个类用另一个类的对象作为它的数据成员，一个类向另一个类发消息等，这样的两个类之间都存在依赖关系。

在UML的类图中，用带箭头的虚线连接有依赖关系的两个类，箭头指向独立的类。在虚线上可以带一个版类标签，具体说明依赖的种类。

三层架构分别为表现层、业务逻辑层、数据访问层。

三层架构各层之间的依赖关系是：

1、表现层依赖业务逻辑层以实现业务数据处理。

2、业务逻辑层依赖数据访问层来读取数据库中的数据或将处理结果存入数据库中。

3、而数据访问层与表现层的依赖刚好相反。

其实使用三层架构开发的重点在业务逻辑层的实现。

在实际使用pytest编写测试用例脚本时，会需要用到两个或多个测试在实际使用pytest编写测试用例脚本时，会需要用到两个或多个测试用例依赖运行，就比如登录的时候我们需要先注册，那登录的用例就需要依赖注册的用例。我们想要登录条件很简单可直接通过pytest.mark.skip装饰器完成。但是想要判断注册用例是否通过，根据是否通过执行登录的用例就要将两个用例之间建立依赖关系。

将两个或多个用例之间建立依赖关系，我们需要用到一个pytest的第三方插件：pytest-dependency

实际使用

import pytest　　 def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　 def test_02():　　 print("用户登录")　　 if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

这样肯定会在执行完第一个用例后报错，那如果第二个用例需要依赖注册，那肯定登录的用例以及后面的用例全部执行失败;

添加依赖关系

import pytest　　 @pytest.mark.dependency() # 被依赖的用例同样需要装饰　　 def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　 @pytest.mark.dependency(depends=["test_01"]) # depends 列表中接收需要依赖的用例名称，如果依赖多个，则直接将用例名称写入到列表即可　　 def test_02():　　 print("用户登录")　　 if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

=========================== short test summary info ===========================　　FAILED test_demo.py::test_01 - assert 1 == 0　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===================　　执行结果为一个失败，一个跳过;

第二种用法通过给用例设立别名尽心依赖;

import pytest　　 @pytest.mark.dependency(name='test') # name 设置别名　　 def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　 @pytest.mark.dependency(depends=["test"]) # depends 填写依赖的别名　　 def test_02():　　 print("用户登录")　　 if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

=========================== short test summary info ===========================　　FAILED test_demo.py::test_01 - assert 1 == 0　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===============================

执行结果与上面一样

第三种用法，通过pytest对方法的完全限定名进行依赖，怎么知道完全限定名是什么?

test_demo.py::test_01 FAILED [ 50%]　　　　　　# 加粗部分就是pytest对用例的完全限定名　　test_demo.py::test_02 SKIPPED (test_02 depends on test) [100%]

import pytest　　def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　@pytest.mark.dependency(depends=["test_demo.py::test_01"])　　def test_02():　　 print("用户登录")　　if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

=========================== short test summary info ===========================　　FAILED test_demo.py::test_01 - assert 1 == 0　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===============================

插件依赖的应用很灵活，一个用例可以依赖其他用例也可以被其他用例依赖。很多使用的方法可以在操作中进行尝试。运行，就比如登录的时候我们需要先注册，那登录的用例就需要依赖注册的用例。我们想要登录条件很简单可直接通过pytest.mark.skip装饰器完成。但是想要判断注册用例是否通过，根据是否通过执行登录的用例就要将两个用例之间建立依赖关系。

将两个或多个用例之间建立依赖关系，我们需要用到一个pytest的第三方插件：pytest-dependency

官网：https://pytest-dependency.readth ... ge.html#basic-usage

# 下载插件　　pip install pytest-dependency

实际使用

import pytest　　 def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　 def test_02():　　 print("用户登录")　　 if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

这样肯定会在执行完第一个用例后报错，那如果第二个用例需要依赖注册，那肯定登录的用例以及后面的用例全部执行失败;

添加依赖关系

import pytest　　 @pytest.mark.dependency() # 被依赖的用例同样需要装饰　　 def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　 @pytest.mark.dependency(depends=["test_01"]) # depends 列表中接收需要依赖的用例名称，如果依赖多个，则直接将用例名称写入到列表即可　　 def test_02():　　 print("用户登录")　　 if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

=========================== short test summary info ===========================　　FAILED test_demo.py::test_01 - assert 1 == 0　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===================　　执行结果为一个失败，一个跳过;

第二种用法通过给用例设立别名尽心依赖;

import pytest　　 @pytest.mark.dependency(name='test') # name 设置别名　　 def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　 @pytest.mark.dependency(depends=["test"]) # depends 填写依赖的别名　　 def test_02():　　 print("用户登录")　　 if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

=========================== short test summary info ===========================　　FAILED test_demo.py::test_01 - assert 1 == 0　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===============================

执行结果与上面一样

第三种用法，通过pytest对方法的完全限定名进行依赖，怎么知道完全限定名是什么?

test_demo.py::test_01 FAILED [ 50%]　　　　　　# 加粗部分就是pytest对用例的完全限定名　　test_demo.py::test_02 SKIPPED (test_02 depends on test) [100%]

import pytest　　def test_01():　　 print("用户注册")　　 assert 1 == 0　　@pytest.mark.dependency(depends=["test_demo.py::test_01"])　　def test_02():　　 print("用户登录")　　if __name__ == '__main__':　　 pytest.main(["test_demo.py"])

=========================== short test summary info ===========================　　FAILED test_demo.py::test_01 - assert 1 == 0　　================== 1 failed, 1 skipped in 0.23s ===============================

插件依赖的应用很灵活，一个用例可以依赖其他用例也可以被其他用例依赖。很多使用的方法可以在操作中进行尝试。

用 @pytest.mark.dependency()对所依赖的用例进行标记，使用@pytest.mark.dependency(depends=["测试用例名称"]) 引用依赖,测试用例名称可以是多个

用例多存在多个依赖时，只要存在一个依赖失败，被依赖用例就跳过，所有依赖成功才执行