关于python playwright出报告问题

结合GPT给出回答如下请题主参考
如果你使用 pytest-html 来生成测试报告，它默认会生成一个汇总的报告，它会显示你的测试运行结果，其中包括总的测试数、通过的测试数、失败的测试数等等。它不会展示每一条测试用例的详细信息。

如果你希望在报告中输出每个测试用例的详细信息，包括每个测试用例的名称、状态、执行时间、日志信息等等，你可以使用 pytest-allure-adaptor。这个插件可以生成一个 Allure 测试报告，其中包括每个测试用例的详细信息，例如请求的 URL、请求参数、响应状态码、响应文本等等。你也可以使用 pytest-screenshot 插件来生成截图并在报告中展示。

如果你使用的是 playwright，它本身不提供测试报告的功能。你需要使用一个测试框架来运行你的测试，并使用一个测试报告插件来生成测试报告，例如 pytest-html、pytest-allure-adaptor 等等。同样，你也可以使用 pytest-screenshot 来生成截图并在报告中展示。

总之，你需要使用一个测试报告插件来生成测试报告，并在测试用例中添加必要的代码，以便在测试报告中展示每个测试用例的详细信息。

能贴txt里上传吗，图片太模糊了重影

pytest-html 是一个用于生成测试报告的插件，可以提供详细的测试结果和统计信息。对于你提到的想要逐条出报告，显示访问了哪个地址或截取了哪张图等需求，可以使用以下方法来实现：

使用 Test Case 的描述：在编写测试用例时，为每个测试用例添加描述，描述该测试用例所访问的地址或截取的图像等相关信息。在测试报告中会显示这些描述信息，方便查看每个测试用例的详细执行情况。

使用自定义注释或标签：可以在测试用例的代码中添加自定义注释或标签来说明该测试用例的特殊操作或访问的特定地址。在测试报告中可以根据这些注释或标签来进行筛选和显示，从而只展示相关的信息。

结合截图功能：如果你使用的测试框架支持截图功能，可以在测试用例执行过程中捕获差异图像，并将其保存。然后在测试报告中添加相关的图像显示，以便查看测试结果的差异。

以上方法可以结合使用，以便在测试报告中提供更详细和有用的信息，以便更好地理解和分析测试结果。你可以根据自己的需求选择合适的方法来扩展测试报告的内容。

docker中安装部署pytest+playwright+allure生成自动化测试报告
可以参考下

docker中安装部署pytest+playwright+allure生成自动化测试报告（第二篇）_allure docker_灰灰灰灰灰子的博客-CSDN博客 从下载镜像源到本地打开自动生成的allure报告_allure docker https://blog.csdn.net/m0_72775367/article/details/129691658

【以下回答由 GPT 生成】

解决方案

为了优化python playwright报告的生成方式，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了playwright库。可以通过运行以下命令来安装：

   pip install playwright

2. 导入必要的库：

   python import playwright import os from PIL import Image from skimage.metrics import structural_similarity

3. 初始化playwright并启动浏览器：

   python with playwright.sync_playwright() as p: browser = p.chromium.launch() context = browser.new_context() page = context.new_page()

4. 创建一个函数来执行每个测试用例并生成报告。在该函数中，你需要执行以下操作：

   • 打开网页并访问指定的URL。

   • 进行你的测试用例操作。

   • 将页面保存为截图。

   • 比较截图与预期的图像，计算图像之间的差异。

   • 更新报告并添加测试用例的结果、访问的URL和图像差异等信息。

   以下是一个示例函数：

   ```python def run_test_case(url, expected_screenshot_path): # 打开网页并访问URL page.goto(url)

   # 进行测试用例操作
   # ...
   
   # 保存页面截图
   actual_screenshot_path = 'actual_screenshot.png'
   page.screenshot(path=actual_screenshot_path)
   
   # 比较截图与预期图像，计算图像之间的差异
   expected_image = Image.open(expected_screenshot_path)
   actual_image = Image.open(actual_screenshot_path)
   (score, diff) = structural_similarity(expected_image, actual_image, full=True)
   
   # 更新报告并添加测试用例的结果、URL和图像差异等信息
   report_text = f"URL: {url}\n"
   report_text += f"Passed: {score > 0.9}\n"
   report_text += f"Difference: {100-score*100}%\n"
   report_text += "-----------------------------\n"
   # 追加报告内容到报告文件中
   report_file_path = 'test_report.txt'
   with open(report_file_path, 'a') as report_file:
       report_file.write(report_text)
   
   # 清理截图文件
   os.remove(actual_screenshot_path)
   

   ```

5. 为了使用该函数执行每个测试用例，你可以创建一个包含测试用例URL和预期截图路径的列表，然后在一个循环中遍历列表，并调用该函数。例如：

   ```python test_cases = [ {'url': 'http://example.com', 'expected_screenshot_path': 'expected_screenshot_1.png'}, {'url': 'http://example.org', 'expected_screenshot_path': 'expected_screenshot_2.png'}, # ... ]

   for test_case in test_cases: run_test_case(test_case['url'], test_case['expected_screenshot_path']) ```

完成上述步骤后，你将能够逐个测试用例地显示结果，并将访问的URL和截取的图像以及图像差异等信息添加到报告中。

请注意，图像差异比较功能需要额外的库支持。在这里，我们使用了scikit-image库中的structural_similarity函数来计算结构相似性指数（SSIM）。你可以使用以下命令安装该库：

pip install scikit-image

【相关推荐】

• 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：pytest之html报告
• 除此之外, 这篇博客: pytest（二）中的 7.–html 生成html测试报告(前提安装插件：pytest-html ) 部分也许能够解决你的问题。

# 进行测试用例操作
# ...
# 保存页面截图
actual_screenshot_path = 'actual_screenshot.png'
page.screenshot(path=actual_screenshot_path)
# 比较截图与预期图像，计算图像之间的差异
expected_image = Image.open(expected_screenshot_path)
actual_image = Image.open(actual_screenshot_path)
(score, diff) = structural_similarity(expected_image, actual_image, full=True)
# 更新报告并添加测试用例的结果、URL和图像差异等信息
report_text = f"URL: {url}\n"
report_text += f"Passed: {score > 0.9}\n"
report_text += f"Difference: {100-score*100}%\n"
report_text += "-----------------------------\n"
# 追加报告内容到报告文件中
report_file_path = 'test_report.txt'
with open(report_file_path, 'a') as report_file:
    report_file.write(report_text)
# 清理截图文件
os.remove(actual_screenshot_path)

可以使用Python的logging库来记录日志，也可以使用pytest提供的caplog fixture 来捕获日志。