ptestx 1.7.0

综合测试框架 - 用于管理测试环境、测试对象和测试用例的完整生命周期

ptest

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ptest 想解决的，不只是“把测试跑起来”。

它更想解决测试工程师在真实工作里反复遇到、却很少被一个工具完整接住的那些事情：

• 一个服务终于装起来了，但环境怎么收口、怎么清理，没人管
• 问题测出来了，可现场没留下来，下次想复现只能从头再配
• 被测对象、测试数据、执行记录、日志、报告都散在不同脚本和目录里
• 同一个问题修复前后要反复验证，却很难回到接近当时的状态

很多时候，痛点不在于“写一条 case”，而在于：

怎么把一个真实产品准备好、跑起来、测下去、留住现场、再干净地收回来。

这就是 ptest 当前在做的事情。

它现在能做什么

ptest 当前已经建立起一条比较完整的测试主线：

• 初始化受管工作区
• 安装并管理被测对象
• 绑定测试用例并执行
• 生成执行记录、报告和问题记录
• 在失败时尽量保留现场，并提供恢复入口
• 在结束后对对象和环境做清理收口

它不是只想做一个“测试命令执行器”，而是想成为一个测试生命周期框架。

先说清楚一个名字问题

你在下面会频繁看到两个名字同时出现：

• 项目名：ptest
• PyPI 包名：ptestx

这不是文档写错了，而是发布时必须这样处理：

• 仓库和产品名称仍然是 ptest
• 但 PyPI 上的 ptest 名称已存在
• 所以发布包名使用的是 ptestx
• 安装完成后，命令行入口仍然是：
  • ptest

也就是说，第一次使用时请这样理解：

pip install ptestx
ptest --version

下面案例里出现的大量 ptest ... 命令，都是安装完成后的正常用法。

一个真实案例

为了避免只停留在抽象描述层面，我们提供了一个可重复执行的真实案例：

MySQL 全生命周期实践

它会在受管工作区里完成：

install -> start -> use -> stop -> uninstall

这条链路不只是验证 MySQL 能不能用，也在验证 ptest 自己是否真的具备：

• 受管目录隔离
• 对象生命周期管理
• 失败现场沉淀
• 停止与卸载后的清理能力

当前这个案例基于：

• MySQL Community Server 8.4.8 LTS
• 本地固定安装包资产
• 受管工作区
• host runtime backend

也就是说，ptest 会管理目录、配置、状态、记录和清理边界；
真实 mysqld 进程运行在宿主执行环境能力之上。

现在这条主案例里的数据库测试流程，也已经明确展开成：

• 显式创建数据库
• 显式选择数据库
• 建表
• CRUD

这样案例更接近测试工程师真实验证数据库产品时的操作节奏，而不是由框架静默代做业务库准备。

为什么这个案例重要

很多工具能演示“连上一个数据库，跑一条 SQL”。
但测试工程师真正需要的，往往是下面这整件事：

1. 把被测产品准备起来
2. 把依赖带齐
3. 跑一条真实测试链路
4. 出问题时把上下文留下来
5. 结束后别把机器和环境弄脏

MySQL 主案例的价值就在这里：

它不是一个漂亮的命令示例，而是一条真实工作流。

快速看一眼它怎么运行

如果你已经通过 pip install ptestx 安装了 ptest，可以直接使用 ptest 命令。

ptest init --path ~/ptest/mysql-demo
cd ~/ptest/mysql-demo

ptest obj install mysql mysql_demo \
  --package-path ~/.ptest/assets/mysql/8.4.8/mysql-server_8.4.8-1ubuntu24.04_amd64.deb-bundle.tar \
  --dependency-asset ~/.ptest/assets/mysql/8.4.8/deps/libaio1t64_xxx_amd64.deb \
  --dependency-asset ~/.ptest/assets/mysql/8.4.8/deps/libnuma1_xxx_amd64.deb \
  --port 13319

ptest obj start mysql_demo
ptest case run mysql_crud_case

上面这组命令故意写成“先进入工作区，再逐步操作”的形式。
因为对测试工程师来说，更常见的不是“一条命令从头跑到尾”，而是：

• 先把对象装起来
• 启动对象
• 分几次添加和执行不同用例
• 过程中反复看状态、看问题记录、看报告
• 最后再决定什么时候停止和卸载

如果你是在源码仓库里开发或验证，使用 uv run ptest ... 会更稳，因为它会明确使用当前项目环境。

这组命令会把你带进一个真实场景：

• MySQL 安装
• MySQL 启动
• 后续继续做 CRUD 测试
• 再根据需要查看记录、停服务、卸载对象

如果你只想先快速理解这条链路，直接看这里：

• MySQL 全生命周期实践
• MySQL Full Lifecycle Walkthrough

如果你更像一个真实测试工程师那样，一步一步创建环境、安装对象、跑 CRUD、查看记录，再手动停止和卸载对象，也建议直接从这篇文档开始。里面已经按分步操作方式重写了。

当前边界

为了避免说得太满，这里也把当前边界说清楚。

• ptest 当前已经能很好地管理工作区隔离和对象生命周期
• 对于 SQLite 这类轻量对象，这已经足够
• 对于 MySQL 这类真实服务对象，当前主案例采用的是 host runtime backend
• 这意味着执行环境需要允许：
  • 真实进程启动
  • TCP 端口绑定
  • 动态库加载

如果当前环境不支持这些能力，框架会尽量在启动前给出明确提示，而不是等到运行中再抛一个模糊错误。

换句话说：

我们现在已经能把真实服务对象纳入受管流程，但还没有把“任意环境下的强隔离运行”当成已经完成的承诺。

从哪里开始

如果你第一次接触 ptest，建议按这个顺序看：

1. 快速开始
2. MySQL 全生命周期实践
3. Python API 指南
4. 环境管理说明

如果你关心架构和设计：

• 架构文档
• 开发文档

安装

当前 PyPI 包名为 ptestx，安装后使用的命令仍然是 ptest：

pip install ptestx
ptest --version

如果你在源码仓库里工作，建议直接使用：

uv sync
uv run ptest --version

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ptest 想做的，不只是帮你把测试跑完。
它更想帮你把对象管起来，把问题留住，把现场找回来。