在 pytest 教學 一文，我們學會如何利用 pytest 更輕鬆地撰寫 Python 的測試程式，但 pytest 所提供的方便功能不僅僅如此，pytest 還有許多好用的 plugins 能夠利用，使用得當的話，將可增加開發效率。

剛好 15 amazing pytest plugins 中提到不少實用的 pytest plugins, 本文就將其中 7 項進行簡介。

隨著專案的規模越來越大，測試的效率及測試工具的有效運用也會成為開發團隊很重要的需求之一。

剛好有人介紹一款不錯的測試報表產生工具 Allure ，除了支援支援 Java, Javascript, Ruby, PHP, .Net, Scala, Python 等多種程式語言之外，連 pytest , behave 等 Python 常見的測試套件也都有整合，故以此文記錄一下這款不錯的報表產生工具。

軟體測試的覆蓋率(coverage)也是衡量測試品質的其中一項重要指標，如果是使用 pytest 作為測試框架(framework)的話，可以安裝 pytest-cov 衡量覆蓋率的高低。

最近看了一篇文章 Timing Tests in Python for Fun and Profit ，這篇文章蠻值得一讀的，主要是陳述如何透過紀錄測試案例(test case)的執行時間找到需要改善測試速度的測試案例(其實也可能發現執行效率不好的程式)。

不過個人較常使用的是 pytest ，所以就另外花了些時間看如何在 pytest 做到一樣的事情。

建議本文的閱讀者可以先看過 Python unittest 了解基本觀念之後再閱讀本文。

俗話說的好：「不學測試，無以立。」想寫得一手好程式就從測試著手。

雖然 Python 內建 unittest，但畢竟還是有些許不便之處。基於不重新造輪的哲學，就來學一套坊間人人稱頌的pytest 吧！