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前言：如果想分布式执行用例，用例设计必须遵循以下原则：
1、用例之间都是独立的，
2、用例a不要去依赖用例b
3、用例执行没先后顺序，
4、随机都能执行每个用例都能独立运行成功每个用例都能重复运行，不影响其它用例
这跟就我们平常多个人工测试一样，用例都是独立的，可以随机分配不同人员执行，互相不依赖，用例之间也不存在先后顺序

一、pytest-parallel
　　安装： pip install pytest-parallel
　　常用参数配置：
　　--workers=n：多进程运行需要加此参数， n是进程数。默认为1
　　--tests-per-worker=n：多线程需要添加此参数，n是线程数
　　如果两个参数都配置了，就是进程并行，每个进程最多n个线程，总线程数：进程数*线程数
　　注意：在windows上进程数永远为1。
需要使用 if name == “main”:，在dos中运行会报错

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
# @project : API_Service
# @File    : test_1.py
# @Date    : 2021/6/15 3:07 下午
# @Author  : 李文良# demo：
import pytestdef test_01():print('测试用例1操作')def test_02():print('测试用例2操作')def test_03():print('测试用例3操作')def test_04():print('测试用例4操作')def test_05():print('测试用例5操作')def test_06():print('测试用例6操作')def test_07():print('测试用例7操作')def test_08():print('测试用例8操作')if __name__ == "__main__":pytest.main(["-s", "test_1.py",'--workers=2', '--tests-per-worker=4'])

二、pytest-xdist
　　安装：pip install pytest-xdist
　　不支持多线程
　　常用参数配置：
　　-n=*：*代表进程数
多cpu并行执行用例，直接加个-n参数即可，后面num参数就是并行数量，比如num设置为3
-n auto 自动侦测系统里的CPU数目
-n num 指定运行测试的处理器进程数

三、对比说明
pytest-parallel比pytst-xdist相对好用，功能支持多。
pytst-xdist不支持多线程，而pytest-parallel支持python3.6及以上版本，如果想做多进程并发在linux或者mac上做，在Windows上不起作用（Workers=1），如果做多线程linux/mac/windows平台都支持，进程数为workers的值。
pytest-parallel常用配置命令如下
–workers (optional) *：多进程运行需要加此参数， *是进程数。默认为1。
–tests-per-worker (optional) *：多线程运行， *是每个worker运行的最大并发线程数。默认为1
pytest test.py --workers 3：3个进程运行
pytest test.py --tests-per-worker 4：4个线程运行
pytest test.py --workers 2 --tests-per-worker 4：2个进程并行，且每个进程最多4个线程运行，即总共最多8个线程运行。

四、特别注意
1、pytest-parallel的workers参数在windows系统下永远是1，在linux和mac下可以取不同值。
2、pytest-parallel加了多线程处理后，最后执行时间是运行时间最长的线程的时间。
3、在windows下想用多进程的选pytst-xdist；想用多线程的选pytest-parallel

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