Flaky 是 nose 自动重试 flaky 测试的插件。事实上，有时候某些测试需要依赖于组件，不可能 100% 的可靠，Flaky 不会删除这些测试，或者标记 @skip ，而是会自动的重试测试。
想任何的 nose 插件一样，Flaky 可以通过命令行执行：
nosetests --with-flaky
把一个测试标记为 flaky ，只需要加个 @flaky()：
@flakydef test_something_that_usually_passes(self): value_to_double = 21 result = get_result_from_flaky_doubler(value_to_double) self.assertEqual(result, value_to_double * 2, 'Result doubled incorrectly.')
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根据实验要求了解了一下Flaky Test，看了相关的文献，然后发现了一个易懂的总结性文章《“投降论”和“速胜论”都不可取，消除Flaky Tests是一场持久战》作者（原创）：独孤球是 原文链接 这里只摘录内容，对于图片以及关注类信息均不上传，并添加了新内容：相关论文的链接地址。 如有侵权，请联系博主以便删除。 1. 什么是Flaky Tests？ Flaky Tests作为一个软件工程术语，目
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首先安装pytest-rerunfailures插件，之后加上注解@pytest.mark.flaky(returns=2) reruns：代表 当case 执行失败的时候 回溯失败case的次数 reruns_delay : 代表 回溯case的 间隔时间 如果不是服务器或者程序自身并发限制导致的问题 而是case本身的问题 也会rerun import random import pytest
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【注意】flaky和pytest-rerunfailures好像不能同时安装。否则flaky不好使。 测试过程中，你是否遇到过这样的情况： 1、大部分时间里测试都是通过的，只是偶尔会失败 2、测试偶尔失败的原因是，你的测试中使用了不是很稳定的第三方模块，你没有办法去提高第三方模块的稳定性 3、测试失败之后，往往重新执行测试，测试就能通过。 如果你使用的是nose或者py.test编写和执行测试，对
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作者：行云创新 孙春景 在谈 flaky test 之前，我们先谈谈作为工程师经常遇见的几个问题： 您是否遇到过在测试软件或者应用程序时，都是相同的输入，有时候通过有时候又不通过？ 您是否遇到过对相同的代码进行相同的测试会产生不同的结果？ 如果您是一个测试工程师提交一个严重bug时，却在研发那没法重现，您是否感受到来自开发的轻视？ … 没错，这种每次运行相同的代码或者应用程序，却产生了不同的结果，
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Flaky的字面意思是“古怪”、“离奇”的意思，在这里有不可理解、不可靠的含义。Flaky Tests是一种不可靠的测试现象：即在同样的软件代码和配置环境下，得不到确定(有时成功、有时失败)的测试结果。理想情况下，测试结果应该是一致的(Consistent)。一段代码要么就符合预期的运行结果，通过测试；要么就与预期结果不符，测试失败。然而，实际上的质量保证测试会出现完全同样的代码和配置会出现不一致
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在软件测试领域，Flaky test 是指那些在多次执行中产生不一致结果的测试用例。具体来说，这些测试用例在某些情况下可以成功通过测试，而在其他情况下则会失败，即使是相同的测试环境和测试数据。 Flaky test 可能是由于多种原因引起的，如测试代码中存在的竞态条件、网络延迟或不稳定的测试环境、测试数据的变化等。这些因素可能导致测试结果的随机性，从而使得 Flaky test 在不同的执行中表现
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执行失败了的用例可以按照一定频率去跑多次，频率+次数。 reruns=2 重跑次数 reruns_delay=2 频率 import pytest import os import allure @pytest.mark.flaky(reruns=2,reruns_delay=2) #只有失败的用例才重跑 @pytest.mark.parametrize('a', [1
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英文原文：http://emberjs.com/guides/testing/test-runners/ 当运行测试时，可以在很多种不同的方案里选取最适合工作流的方案。找到一种摩擦最低的运行测试的方案非常重要，因为测试是一项经常要做的事情。 浏览器 运行测试的最简单的方法是直接在浏览器中打开页面。下面将展示如何加入一个qunit的测试harness给应用，并可以针对其运行测试： 首先，从这里获取一
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自动化测试 如果你想构建可靠的高质量的软件，自动化测试将是你工具箱里面非常关键的一个部分，它帮助你减少手工测试的代价，提高你的开发小组重构已有代码的能力。 自动化测试的类型 并非所有的自动化测试都是相似的，他们通常在作用域、实现方式和执行时间上有所差异，我把他们分成三种类型的测试：单元测试、集成测试和功能测试。 单元测试用于测试你代码的最小单元，在基于java的项目中这个单元就是一个方法(met
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传统的接口自动化测试成本高，大量的项目没有使用自动化测试保证接口的质量，仅仅依靠手动测试，是非常不可靠和容易出错的。 YApi 为了解决这个问题，开发了可视化接口自动化测试功能，只需要配置每个接口的入参和对 RESPONSE 断言，即可实现对接口的自动化测试，大大提升了接口测试的效率。 第一步，测试集合 使用 YApi 自动化测试，第一步需要做得是创建测试集合和导入接口,点击添加集合创建，创建完成
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1 测试内容 1.1 视觉人员测试 1.2 产品经理测试 1.3 测试人员测试 2 测试工具 2.1 UI 测试工具 2.1.1 TestComplete 2.1.2 RobotFramework 2.1.3 Katalon Studio 参考
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在 Hyperf 里测试默认通过 phpunit 来实现，但由于 Hyperf 是一个协程框架，所以默认的 phpunit 并不能很好的工作，因此我们提供了一个 co-phpunit 脚本来进行适配，您可直接调用脚本或者使用对应的 composer 命令来运行。自动化测试没有特定的组件，但是在 Hyperf 提供的骨架包里都会有对应实现。 composer require hyperf/testi
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自动化测试 Clojure里面主要的主要自动化测试框架是clojure core里面自带的。下面的代码演示了它的一些主要特性： (use 'clojure.test) ; Tests can be written in separate functions. (deftest add-test ; The "is" macro takes a predicate, arguments to
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早在2013年的时候，Selenium官方宣布，Selenium新的版本会在圣诞节的时候发布。但是，他们并没有说哪一个圣诞节发布。 转眼的三年过去了，目前已经发布到Selenium3.0 beta4版本，这将会是Selenium3.0正式版本前的最后一个测试版本。 尽管我对Selenium3.0比较失望（本以为它会集成移动端的自动化测试）。但是，它还是做了一些变动。 Selenium3.0
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如果你有兴趣在 iOS 系统上的 Safari 浏览器或者 Android 系统上的 Chrome 浏览器进行网页自动化的话 ，Appium可以帮助你。你只要正常地写 WebDriver 测试，通过特别的设置，可以把 Appium 当成 Selenium 服务来运行。 模拟器上的移动端Safari浏览器 首先，确定你的 Safari 开发者模式开启，移动调试端口打开。 如果你需要用模拟器或真实设备