目前使用的是：selenium+python+pytest，为减少运行时间，使用了 selenium-grid 并行处理用例，总共两台服务器，所有脚本跑下来还是接近三小时。
现有资源下，还有什么方法提升脚本执行的效率。希望大佬们，不吝赐教。
使用虚拟技术，两台变六台
- selenium 在一台服务器上面可以开多个 session 的，只要你的账号不存在单点登录的限制，理论上你可以设置很多个 session 去同时跑，减少执行时间。
- 从用例执行测试角度入手，看下哪些步骤耗时比较长，尝试优化，降低单条用例的执行时间。
增加硬件资源可以提高效率，不过不是最好的手段。二楼说的对，需要多方面考虑一下：
1，从用例执行的流程分析一下，找到耗时的地方，从减少用例执行步骤，提升用例执行时间如入。如通过接口减少操作步骤，合理安排用例执行顺序，优化元素定位方法等。
2，在保证用例之间低耦合的前提下，多开几个浏览器，并发执行就可以了。
3，合理选择用例集，因为 UI 用例天生比接口慢，所以要合理安排执行的用例集，也能有效地提高执行速度的。
楼上已经提到了，我目前采用的方法是对于个别频繁的步骤首次用 UI 检查，后面的类似操作直接用 api 来完成，把用例分组，多进程开 3 到 4 个浏览器同时来跑。
可以试试用 docker，当然这也要看你内存有多少，能启多少个容器，应该能成倍提高效率
如果不加资源，可以考虑先从以下方面入手：
- 看现有服务器资源利用情况，如果资源利用率不高，先用满
- 审核自动化用例，降低重复检测，精简用例
- 分层，降低 UI 脚本执行比例，提高接口执行比例
xinxjxjxj
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很高兴能对你有所帮助。我目前所在的产品，已经实现 UI case 400 多个，一人维护这 19K 行代码，如果顺序逐次完成，大约需要 3.5 小时。将用例按模块大致分成 3 份（pytest 的 pytest.mark.part1），改成 3 个进程执行，基本上 1 小时 15 分能执行完成，效率提升很多。
赞成 2 楼和 6 楼的观点，再补充个方法，400 个 case 可以再根据业务细化开来，分成多个任务去执行，比如说 400 个 case 分成 10 个小业务去跑，效率提升比较直观 3.5h/10
lam
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既利用了 pytest-xdist 也用了自写的多进程，这样测试报告就能汇总了，其实很简单。大致代码如下：
from multiprocessing import Pool
import pytest
def run_case_part(pytest_lst):
pytest.main(pytest_lst)
def main():
case_lsts = [
['-s', '--alluredir=report/xml_20231009_0829', './cases/', '-n', '2', '--dist=loadfile', '-m', 'p1'],
['-s', '--alluredir=report/xml_20231009_0829', './cases/', '-n', '2', '--dist=loadfile', '-m', 'p1']
]
p = Pool()
for run_lst in case_lsts :
p.apply_async(run_case_part, args=(run_lst,))
p.close()
p.join()
if __name__ == '__main__':
main()
需要按自己要求处理下变量 case_lsts 就差不多了，里面 的 '-n', '2' 表示 2 个进程执行，'--dist=loadfile' 表示每个 py 文件的所有测试都在同一个进程中运行 (这个自己可以取舍，如果单 py 文件中的 case 有关联，建议加上，也可按自己的情况改成 loadgroup 或 loadscope 或其它)