Pytest框架如何使用？
一、Pytest框架如何使用？
Pytest框架使用起来非常简单，它只需要一些很少的准备工作就可以开始使用。首先，我们需要在我们的项目中安装pytest库，这可以通过Python包管理器pip来实现。
然后，我们需要创建一个文件来存放测试用例，文件的名字以test_开头，如test_user.py。
接下来，我们就可以在该文件中编写测试代码，并使用pytest命令来执行测试。
最后，pytest会显示执行的测试用例和它们的结果，以便快速发现问题并修复。
二、pytest框架封装思路？
pytest框架封装就是结构化地编写测试用例，将测试流程以及测试用例按照一定的模式进行组织。步骤如下：1、设计测试策略。确定测试是需要编写测试用例还是自动化测试框架，选择并根据测试的要求定义测试框架，策略的好坏会影响到测试的质量。2、准备测试需求。结合测试的要求，把测试需求细分为功能测试用例、回归测试用例等，定义测试类型分类（白盒、黑盒），并由测试组根据需求编写测试用例。3、构建pytest框架。自己编写setup()、teardown()函数，写出测试函数，确定测试环境，定义执行记录、HTML报告和日志等，并执行结果输出格式设置，把测试用例、回归测试用例、自动化测试框架编写成pytest模块。4、执行测试用例。完成pytest框架的设计之后就可以执行测试用例了，执行测试用例，并输出测试结果。5、结果分析。根据测试结果，对测试的覆盖情况、错误类型进行分析，并及时分析出现错误的原因和解决方案，及时处理，保证持续交付的质量。
三、pytest基础库有哪些？
pytest是Python的一种单元测试框架，与Python自带的unittest测试框架类似。Pytest使用依赖第三方库pytest，安装pytest: pip install -U pytest
四、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
五、面试如何介绍pytest框架？
在面试中，介绍pytest框架可以提高你被录用的机会。
pytest框架是一个非常实用的python测试框架，它具有易读性，易维护性且易扩展性等特点，能够帮助 python 开发人员更高效，更全面地测试代码，使得代码更加健壮可靠。
如果你要在面试中介绍 pytest 框架，需要讲解 pytest 的安装， pytest 的用途与优势， pytest 的 fixture（前置条件）用法， pytest 常用命令行参数，乃至于通过 pytest 进行性能测试优化等内容。
通过准确简洁的介绍，展现出对 pytest 框架的理解和熟练运用，可以为你在面试中获得更多的加分点。
六、pytest更改用例名称？
#setUP 还有 tearDown就是用来做工作的不是么 class myTest(unittest.TestCase): def setUp(self): demo1() def tearDown(self): demo2()
七、pytest 哪个公司开发的？
是微软公司开发的一款非常强大的开源自动化测试工具。
八、pytest如何实现参数关联？
Python中函数参数的传递是通过“赋值”来传递的,函数参数的接收传递有四种形式： 1. F(arg1,arg2,...) 2. F(arg2=,arg3=...) 3. F(*arg1) 4. F(**arg1) 第1 种方式是最“传统”的方式：一个函数可以定义不限个数参数，参数(形式参数)放在跟在函数名后面的小括号中，各个参数之间以逗号隔开。用这种方式定义的函数在调用的时候也必须在函数名后的小括号中提供相等个数的值(实际参数)，不能多也不能少，而且顺序还必须相同。也就是说形参和实参的个数必须一致，而且想给形参1的值必须是实参中的第一位，形参与实参之间是一一对应的关系，即“形参1=实参1 形参2=实参2...”。很明显这是一种非常不灵活的形式。比如："def addOn(x,y): return x + y"，这里定义的函数addOn，可以用addOn(1,2)的形式调用，意味着形参x将取值1,主将取值2。addOn(1,2,3)和addOn (1)都是错误的形式。 第2种方式比第1种方式好一点，在定义的时候已经给各个形参定义了默认值。因此，在调用这种函数时，如果没有给对应的形式参数传递实参，那么这个形参就将使用默认值。比如：“def addOn(x=3,y=5): return x + y”，那么addOn(6,5)的调用形式表示形参x取值6，y取值5。此外，addOn(7)这个形式也是可以的，表示形参x取值7，y取默认值5。这时候会出现一个问题，如果想让x取默认值，用实参给y赋值怎么办?前面两种调用形式明显就不行了，这时就要用到Python中函数调用方法的另一大绝招 ──关健字赋值法。可以用addOn(y=6)，这时表示x取默认值3，而y取值6。这种方式通过指定形式参数可以实现可以对形式参数进行“精确攻击”，一个副带的功能是可以不必遵守形式参数的前后顺序，比如：addOn(y=4,x=6)，这也是可以的。这种通过形式参数进行定点赋值的方式对于用第1种方式定义的函数也是适用的。 上面两种方式定义的形式参数的个数都是固定的，比如定义函数的时候如果定义了5个形参，那么在调用的时候最多也只能给它传递5个实参。但是在实际编程中并不能总是确定一个函数会有多少个参数。第3种方式就是用来应对这种情况的。它以一个*加上形参名的方式表示，这个函数实际参数是不一定的，可以是零个，也可以是N个。不管是多少个，在函数内部都被存放在以形参名为标识符的tuple中。比如： 对这个函数的调用addOn() addOn(2) addOn(3,4,5,6)等等都是可以的。 与第3种方式类似，形参名前面加了两个*表示，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中。这时候调用函数必须采用key1=value1、key2=value2...的形式。比如： 1. def addOn(**arg): 2. sum = 0 3. if len(arg) == 0: return 0 4. else: 5. for x in arg.itervalues(): 6. sum += x 7. return sum 那么对这个函数的调用可以用addOn()或诸如addOn(x=4,y=5,k=6)等的方式调用。 上面说了四种函数形式定义的方式以及他们的调用方式，是分开说的，其实这四种方式可以组合在一起形成复杂多样的形参定义形式。在定义或调用这种函数时，要遵循以下规则： 1. arg=必须在arg后 2. *arg必须在arg=后 3. **arg必须在*arg后 在函数调用过程中，形参赋值的过程是这样的： 首先按顺序把“arg”这种形式的实参给对应的形参 第二，把“arg=”这种形式的实参赋值给形式 第三，把多出来的“arg”这种形式的实参组成一个tuple给带一个星号的形参 第四，把多出来的“key=value”这种形式的实参转为一个dictionary给带两个星号的形参。 听起来好复杂，实际是是很简单的。很直观，来看例子： 1. def test(x,y=5,*a,**b): 2. print x,y,a,b 就这么一个简单函数，来看看下面对这个函数调用会产生什么结果： test(1) ===> 1 5 () {} test(1,2) ===> 1 2 () {} test(1,2,3) ===> 1 2 (3,) {} test(1,2,3,4) ===> 1 2 (3,4) test(x=1) ===> 1 5 () {} test(x=1,y=1) ===> 1 1 () {} test(x=1,y=1,a=1) ===> 1 1 () {'a':1} test(x=1,y=1,a=1,b=1) ===> 1 1 () {'a':1,'b':1} test(1,y=1) ===> 1 1 () {} test(1,2,y=1) ===> 出错，说y给赋了多个值 test(1,2,3,4,a=1) ===> 1 2 (3,4) {'a':1} test(1,2,3,4,k=1,t=2,o=3) ===> 1 2 (3,4) {'k':1,'t':2,'o':3}
九、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
十、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。