使用背景：

1. 大型测试套件：当你的测试套件非常庞大，包含了大量的测试用例时，pytest-xdist可以通过并行执行来加速整体的测试过程。它利用多个进程或计算机的计算资源，可以显著减少测试执行的时间。
2. 高计算资源需求：某些测试场景可能需要大量的计算资源，例如进行复杂的计算、模拟或数据处理。在这种情况下，使用pytest-xdist可以将测试任务分发给多个进程或计算机，以充分利用计算资源，加快测试速度。
3. 并行测试需求：当你需要并行执行多个测试用例时，pytest-xdist非常有用。它可以将测试用例分发给多个进程或计算机，同时运行多个测试，从而提高整体的测试效率。

使用前提：

1. 测试用例独立性：确保测试用例之间相互独立，不会相互干扰或依赖。由于pytest-xdist并行执行测试用例，测试用例之间的顺序是不确定的。因此，每个测试用例应该独立于其他测试用例，能够以任意顺序执行而不会影响结果。
2. 数据共享和同步：如果测试用例之间需要共享数据或进行某种形式的同步操作，确保在使用pytest-xdist时正确处理这些情况。例如，可以使用共享的数据库或文件系统来存储和访问共享数据，或者通过网络进行通信来实现进程或计算机之间的同步。
3. 并发问题：并行执行测试用例可能会引发并发问题，例如资源竞争、死锁等。在设计测试用例时，要特别注意并发问题，并采取适当的措施来避免或解决这些问题，例如使用互斥锁、线程安全的数据结构等。
4. 结果收集和报告：由于测试用例在多个进程或计算机上执行，因此结果收集和报告的过程可能会有所不同。确保使用适当的机制来收集和汇总测试结果，并生成全面和准确的测试报告。
5.  资源合理的分配使用：并行执行测试用例可能会占用大量的计算资源和内存。确保在使用pytest-xdist时，计算资源和内存的分配是合理的，以避免资源耗尽或系统崩溃

使用快速入门：

　　1. 插件安装

pip3 install pytest-xdist -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

      2.  编写耗时大型用例

 

# content of test_example.pyimport pytest@pytest.mark.parametrize('input', [1, 2, 3, 4, 5])
def test_square(input):result = input ** 2assert result == input * input

定义了一个名为test_square的测试用例。它使用@pytest.mark.parametrize装饰器来指定多个输入值进行测试。在这个例子中，我们提供了输入值1、2、3、4和5

　　3. 使用pytest-xdist进行分布式测试，需要在命令行中指定使用的进程数。例如，要使用4个进程进行分布式测试，可以运行以下命令：

pytest -n 4 test_example.py

  -n参数指定要使用的进程数。在这个例子中，我们使用了4个进程。当你运行上述命令时，pytest-xdist会将测试用例分发给4个进程，并在这些进程上并行执行测试。每个进程将负责执行一部分测试用例。

　4. pytest-xdist不仅可以在多进程上运行测试，还可以在多个计算机上进行分布式测试

　　　　4.1 安装pytest-xdist插件：首先，确保在所有计算机上都安装了pytest-xdist插件。可以使用pip或conda等包管理工具进行安装。

　　　　4.2 配置主机和从机：选择一台计算机作为主机，其他计算机作为从机。在主机和从机上创建一个配置文件（例如pytest.ini或pyproject.toml），并设置以下参数：

# pytest.ini[pytest]
addopts = -n auto

 

　4.3 启动从机：在每台从机上运行以下命令，使其准备好接收测试任务：

pytest --dist=loadscope

　　　　4.4 启动主机：在主机上运行以下命令，开始分布式测试：

pytest test_example.py

使用小结：

1. 并不是并发进程数越多好，-n值越大越好，因为pytest-xdist的并发数量取决于多个因素，如CPU核数(主要)，内存，io等计算资源。

　　2. 测试用例很少，计算并不复杂，徒增繁琐。

　　3.  测试套件很大时，合理利用pytest-xdist的并发数量将会节约约近一半的时间。

　　4. pytest-xdist默认是无序执行的，可以通过 --dist 参数来控制顺序

 

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