从Windows主机在远程Linux计算机上运行部分Python单元测试

我的情况是这样的：

• 我有一个基于windows的服务器程序和一个基于linux的客户端
• 我对linux客户机进行了许多测试，这些客户机在本地linux机器上运行，并且需要在本地linux机器上运行
• 我需要从windows server机器上运行一些代码，这些代码将向linux客户端发送一些消息。然后，应在linux客户机上执行测试，以验证这些消息的效果

因此，在windows主机上运行的典型测试用例如下所示：

test_example_message(self):
    # has to be executed locally on windows server
    send_message(EXAMPLE, hosts)
    # has to be executed locally on linux clients
    for host in hosts:
        verify_message_effect(EXAMPLE, host)

我发现，pytest xdist以某种方式能够做到这一点

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我是否有关于如何使用它的好教程或代码示例？

我的最终设计使用ssh和多处理而不是xdist（在execute_tc（）函数中）：

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我认为您已经更改了执行测试用例的方法，以执行特定的测试用例。

到目前为止我找到的一些资源：；；；anothore one（捷克语）：[horejsek.blog]（）这看起来相当令人讨厌！我个人认为你应该在单元测试中嘲笑主持人之间的交流，但是如果你真的想这样做，你也可以在你的linux机器上使用

ssh@python execute\u-verification.py

简单地执行你的验证脚本，然后用

check\u-output

捕获这个脚本的输出，并在你的windows主机上验证返回值。@flazzarini是的，我最终决定编写我自己的“堆栈”，使用ssh在多个线程/进程中执行。（在我的例子中，并行化是至关重要的）。经过一些研究，我发现无论如何我都需要使用xdist（也就是说，编写远程执行堆栈）。好的，您可以在这里回答自己的问题。我发现这个示例在处理ssh时特别有用：我总是觉得分布式/ssh集成测试很有趣（并没有很好的文档记录或博客）。感谢您的更新。我使用SSH（Paramiko）来实现这一点。我正在测试一个大系统，太大而无法模拟，太大而无法“启动运行测试并销毁”。（我们没有模拟，我们有不断检查或回滚实验室到已知状态的脚本）。我使用Paramiko（SSH）来“在服务器A上执行操作，等待，然后检查服务器B上的状态（它使用来自A的下游数据）。如果我从零开始，我可能倾向于使用Spur.py而不是Paramiko。“函数”根据“平台”参数负责具体执行的操作。

def test_函数（result_dict，platform，[server，…）：if platform='windows'：result\u dict['windows']=do\u sth\u local（）其他：result\u dict[platform]=ssh\u execute（'remote\u func'，server）

import multiprocessing
import test_functions

def test_example_message(self):
"""Example test case"""
    # to get IPs, usernames, passwords, other required data
    config = get_test_config('example_message')
    # will take care of threading and executing parts
    result_dict = execute_tc(config)
    # to fail or not to fail. take care of proper reporting
    process_results(result_dict)

def execute_tc(config):
"""Execute test code in parallel"""
    # create shared results dictionary
    manager = multiprocessing.Manager()
    result_dict = manager.dict({})
    # create processes
    processes = []
    for func, platform, args in config:
        function = getattr(test_functions, func)
        worker = multiprocessing.Process(target=function, args=[result_dict, platform, args])
        worker.daemon = True
        worker.start()
        processes.append(worker)

    for process in processes:
        process.join()

    return result_dict

def execute_tc(config):
"""Execute test code in parallel"""
    # create shared results dictionary
    manager = multiprocessing.Manager()
    result_dict = manager.dict({})
    # create processes
    processes = []
    for func, platform, args in config:
        function = getattr(test_functions, func)
        worker = multiprocessing.Process(target=function, args=[result_dict, platform, args])
        worker.daemon = True
        worker.start()
        processes.append(worker)

    for process in processes:
        process.join()

    return result_dict