Menu

6 NAJLEPSZYCH struktur testowych Pythona (zaktualizowana lista w 2021 r.)

  • Główny
  • Inny
  • 6 NAJLEPSZYCH struktur testowych Pythona (zaktualizowana lista w 2021 r.)

top 6 best python testing frameworks

Wypróbuj Nasz Instrument Do Eliminowania Problemów

Ten samouczek wyjaśnia, w jaki sposób Python może być używany do programowania testów oraz zawiera listę funkcji i porównania najlepszych struktur testowych języka Python:

Dzięki powszechnemu zastosowaniu sztucznej inteligencji Python stał się popularnym językiem programowania.

Czy lista połączona z java jest podwójnie połączona

W tym samouczku omówimy, w jaki sposób Python może być używany do programowania testów wraz z niektórymi platformami testowymi opartymi na Pythonie.

Zaczynajmy!!

=> Sprawdź WSZYSTKIE samouczki Pythona tutaj.

Struktury testowe Pythona

Czego się nauczysz:

Co to jest Python?

Zgodnie z tradycyjną definicją, Python jest interpretowanym, ogólnym językiem programowania wysokiego poziomu, który pomaga programistom w pisaniu zarządzalnego i logicznego kodu zarówno dla małych, jak i dużych projektów.

Niektóre z zalet Pythona to:

  • Brak kompilacji powoduje szybkie wykonanie cyklu Edycja-Test-Debugowanie.
  • Łatwe debugowanie
  • Obszerna biblioteka pomocy
  • Łatwa do nauczenia struktura danych
  • Wysoka wydajność
  • Praca drużynowa

Praca w Pythonie

Praca w Pythonie

  • Interpreter odczytuje kod Pythona z pliku źródłowego i sprawdza go pod kątem błędu składniowego.
  • Jeśli kod jest wolny od błędów, interpreter konwertuje kod na jego odpowiednik „kod bajtowy”.
  • Ten kod bajtowy jest następnie przesyłany do maszyny wirtualnej języka Python (PVM), gdzie kod bajtowy jest ponownie kompilowany pod kątem ewentualnych błędów.

Co to jest testowanie w Pythonie?

  • Testowanie automatyczne to dobrze znany kontekst w świecie testów. To tutaj plany testów są wykonywane przy użyciu skryptu zamiast człowieka.
  • Python zawiera narzędzia i biblioteki, które obsługują automatyczne testowanie Twojego systemu.
  • Przypadki testowe Pythona są stosunkowo łatwe do napisania. Wraz ze wzrostem wykorzystania Pythona, popularne stają się również oparte na Pythonie struktury automatyzacji testów.
= >> Skontaktuj się z nami zasugerować listę tutaj.

Lista struktur testowania języka Python

Poniżej wymieniono kilka frameworków testowania języka Python, które powinieneś znać.

  1. Robot
  2. PyTest
  3. Unittest
  4. DocTest
  5. Nos 2
  6. Świadczyć

Porównanie narzędzi testujących w języku Python

Podsumujmy szybko te ramy w krótkiej tabeli porównawczej:

Licencja Część Kategoria Kategoria
Cecha szczególna
pytest.warns () spodziewane_ ostrzeżenie: oczekiwanie (, dopasowanie)Ostrzeganie za pomocą funkcji
Robot

Logo robota

Darmowe oprogramowanie
(Licencja ASF}
Ogólne biblioteki testowe Pythona.Testy akceptacyjnePodejście do testowania oparte na słowach kluczowych.
PyTest

Logo PyTest		Darmowe oprogramowanie (licencja MIT)Samodzielny, pozwala na kompaktowe zestawy testowe.Testów jednostkowychSpecjalne i proste urządzenie klasy ułatwiające testowanie.
unittest

Logo UnitTest		Darmowe oprogramowanie (licencja MIT)Część standardowej biblioteki Pythona.Testów jednostkowychSzybkie zbieranie testów i elastyczne wykonywanie testów.
DocTest

Logo Doctest		Darmowe oprogramowanie (licencja MIT)Część standardowej biblioteki Pythona.Testów jednostkowychPython Interactive Shell dla wiersza poleceń i dołączonej aplikacji.
Nos 2

Logo nosa		Darmowe oprogramowanie
(Licencja BSD)
Niesie najnowsze funkcje z dodatkowymi funkcjami i wtyczkami.unittest rozszerzenieDuża liczba wtyczek.
Świadczyć

Potwierdź logo		Darmowe oprogramowanie
(Licencja ASF)
Zawiera funkcje unittest i nos z dodatkowymi funkcjami i wtyczkami.unittest rozszerzeniePrzetestuj ulepszenie wykrywania.

(Skróty: MIT = Massachusetts Institute of Technology (1980), BSD = Dystrybucja oprogramowania Berkeley (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004) )

Zaczynajmy!!

1) Robot

  • Najpopularniejszym Robot Framework jest open-source'owy framework do Automation Testing oparty na Pythonie.
  • Ten framework jest w całości opracowany w Pythonie i jest używany do Testy akceptacyjne i T jest napędzany rozwojem. Styl słów kluczowych jest używany do pisania przypadków testowych w środowisku Robot.
  • Robot jest zdolny do obsługi Java i .Net, a także obsługuje testowanie automatyzacji na wielu platformach, takich jak Windows, Mac OS i Linux dla aplikacji komputerowych, aplikacji mobilnych, aplikacji internetowych itp.
  • Oprócz testów akceptacyjnych Robot jest również używany do Robotic Process Automation (RPA).
  • Pypeć (Instalator pakietów dla języka Python) jest wysoce zalecany do instalacji programu Robot.
  • Zastosowanie składni danych tabelarycznych, testowanie oparte na słowach kluczowych, bogate biblioteki i zestawy narzędzi oraz testowanie równoległe to tylko niektóre z mocnych cech programu Robot, które sprawiają, że jest on popularny wśród testerów.

Przykład:

*** Settings *** Library SeleniumLibrary *** Variables *** ${SERVER} localhost:7272 ${BROWSER} Firefox ${DELAY} 0 ${VALID USER} demo ${VALID PASSWORD} mode ${LOGIN URL} http://${SERVER}/ ${WELCOME URL} http://${SERVER}/welcome.html ${ERROR URL} http://${SERVER}/error.html *** Keywords *** Open Browser To Login Page Open Browser ${LOGIN URL} ${BROWSER} Maximize Browser Window Set Selenium Speed ${DELAY} Login Page Should Be Open Title Should Be Login Page Go To Login Page Go To ${LOGIN URL} Login Page Should Be Open Input Username (Arguments) ${username} Input Text username_field ${username} Input Password (Arguments) ${password} Input Text password_field ${password} Submit Credentials Click Button login_button Welcome Page Should Be Open Location Should Be ${WELCOME URL} Title Should Be Welcome Page

Oto próbka Nieudane wykonanie testu.

Robot - testy zakończone niepowodzeniem

Oto próbka Pomyślne wykonanie testu.

Robot - Pomyślne testy

Pakiety / metody:

Nazwa pakietu Pracujący Import pakietu
biegać()Aby przeprowadzić testy.z przebiegu importu robota
run_cli ()Aby uruchomić testy z argumentem wiersza poleceń.z importu robota run_cli
odbić się ()Przetwarzanie wyjścia testowego.z rebota importu robota

Link do API: Podręcznik użytkownika programu Robot Framework
Link do pobrania: Robot

# 2) PyTest

  • PyTest to platforma testowa oparta na języku Python o otwartym kodzie źródłowym, która jest ogólnie uniwersalna, ale szczególnie przeznaczona dla Testy funkcjonalne i API.
  • Pypeć (Instalator pakietu dla Pythona) jest wymagany do instalacji PyTest.
  • Obsługuje prosty lub złożony kod tekstowy do testowania API, baz danych i interfejsów użytkownika.
  • Prosta składnia jest pomocna w łatwym wykonywaniu testów.
  • Bogate wtyczki i jest w stanie uruchamiać testy równolegle.
  • Potrafi uruchomić dowolny podzbiór testów.

Przykład:

import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed'

Aby uruchomić test, użyj py.test Komenda.

Zrzut ekranu w celach informacyjnych:

PyTest

(wizerunek źródło )

Pakiety / metody:

Funkcjonować Parametry Pracujący
pytest.approx () spodziewany,
rel = brak,
abs = brak,
nan_ok = Fałsz		Potwierdź, że dwie liczby lub dwie
zestawy liczb są w przybliżeniu
równe pewnym różnicom.
pytest.fail () msg (str)
pytrace (bool)		Jeśli wykonanie testu nie powiedzie się jawnie, zostanie wyświetlony komunikat.
pytest.skip () allow_module_level (bool)Pomiń wykonywanie testu z wyświetlonym komunikatem.
pytest.exit () msg (str)
kod powrotu (int)		Zakończ proces testowania.
pytest.main () args = Brak
plugins = Brak		Zwróć kod zakończenia po zakończeniu wykonywania testu w procesie.
pytest.raises () oczekiwany_ wyjątek: oczekiwanie (, dopasowanie)Potwierdź, że wywołanie bloku kodu zgłasza oczekiwany_ wyjątek lub zgłasza wyjątek niepowodzenia

Jeśli chcesz uzyskać dostęp do testu zapisanego w określonym pliku, używamy poniższego polecenia.

py.test

Osprzęt Pytest: Pytest Fixture służy do uruchamiania kodu przed wykonaniem metody testowej, aby uniknąć powtórzeń kodu. Jest to zasadniczo używane do inicjowania połączenia z bazą danych.

Możesz zdefiniować urządzenie PyTest, jak pokazano poniżej.

@pytest.fixture

Twierdzenie: Asercja to warunek, który zwraca prawdę lub fałsz. Wykonywanie testów zatrzymuje się, gdy asercja nie powiedzie się.

Poniżej podano przykład:

def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55)

Link do API: Pytest API
Link do pobrania: Pytest

# 3) Unittest

  • Unittest jest pierwszym opartym na Pythonie zautomatyzowane ramy testów jednostkowych który został zaprojektowany do współpracy ze standardową biblioteką Pythona.
  • Obsługuje ponowne użycie kombinezonów testowych i organizację testów.
  • Został zainspirowany przez JUnit i obsługuje automatyzację testów, w tym kolekcje testów, niezależność testów, kod konfiguracyjny testów itp.
  • Jest również nazywany jako PyUnit.
  • Unittest2 to zestawienie dodatkowych nowych funkcji dodanych do Unittest.

Standardowy przepływ pracy Unittest:

  • Zaimportuj moduł Unittest w kodzie programu.
  • Możesz zdefiniować własną klasę.
  • Utwórz funkcje wewnątrz zdefiniowanej klasy.
  • Umieść unittest.main (), która jest główną metodą na dole kodu, aby uruchomić przypadek testowy.

Przykład:

import unittest //Import unittest module// def add(x,y): return x + y class Test(unittest.TestCase): //Define your class with testcase// def addition(self): self.assertEquals(add(4,5),9) //Function inside class// if __name__ == '__main__': unittest.main() //Insert main() method//

Zrzut ekranu w celach informacyjnych:

unittest

(wizerunek źródło )

Pakiety / metody:

metoda Pracujący
addTest () Dodaj metodę testową w zestawie testów.
Ustawiać() Wywoływane przed wykonaniem metody testowej w celu przygotowania instalacji testowej.
zburzyć() Wywoływana po wykonaniu metody testowej, nawet jeśli test zgłosi wyjątek.
setUpClass () Wywoływane po testach w klasie indywidualnej.
tearDownClass () Wywoływane po testach w klasie indywidualnej.
biegać() Uruchom test z wynikami.
odpluskwić() Uruchom test bez wyniku.
Odkryć() Znajduje wszystkie moduły testowe w podkatalogach z określonego katalogu.
assertEqual (a, b) Aby przetestować równość dwóch obiektów.
asserTrue / assertFalse (warunek) Aby przetestować warunek logiczny.

( Uwaga: unittest.mock () to biblioteka do testowania w Pythonie, która umożliwia zastępowanie części systemu obiektami pozorowanymi. Rdzeń pozorowana klasa pomaga łatwo stworzyć zestaw testów).

Link do API: Unittest API
Link do pobrania: Unittest

# 4) DocTest

  • Doctest to moduł, który jest zawarty w standardowej dystrybucji Pythona i służy do Białoskrzynkowe testy jednostkowe.
  • Wyszukuje interaktywne sesje Pythona, aby sprawdzić, czy działają one dokładnie tak, jak jest to wymagane.
  • Wykorzystuje selektywne możliwości Pythona, takie jak ciągi dokumentacyjne, interaktywna powłoka Pythona i introspekcja w języku Python (określanie właściwości obiektów w czasie wykonywania).
  • Podstawowe funkcje:
    • Aktualizuję docstring
    • Wykonywanie testów regresji
  • Funkcje testfile () i testmod () służą do zapewnienia podstawowego interfejsu.

Przykład:

def test(n): import math if not n >= 0: raise ValueError('n must be >= 0') //number should be 0 or greater than 0 if math.floor(n) != n: raise ValueError('n must be exact integer') //Error when number is not an integer if n+1 == n: raise OverflowError('n too large') //Error when number is too large r = 1 f = 2 while f <= n: //Calculate factorial r *= f f += 1 return r if __name__ == '__main__': import doctest //Import doctest doctest.testmod() //Calling the testmod method

Zrzut ekranu w celach informacyjnych:

doctest

(wizerunek źródło )

Pakiety / funkcje :

Funkcjonować Parametry
nos.tools.intest (func) Metodę lub funkcję można nazwać testem.
doctest.testfile () nazwa pliku (mendatory)
(, module_relative)
(, nazwa) (, pakiet)
(, globs) (, verbose)
(, zgłoś) (, flagi opcji)
(, extraglobs) (, podnieś_on_error)
(, parser) (, kodowanie)
doctest.testmod () m) (, nazwa) (, globs)
(, verbose) (, report)
(, flagi opcji)
(, extraglobs)
(, raise_on_error)
(, exclude_empty)
doctest.DocFileSuite () * ścieżki, (moduł_relatywny) (, pakiet) (, setUp) (, tearDown) (, globs) (, flagi opcji) (, parser) (, kodowanie)
doctest.DocTestSuite () (moduł) (, globs) (, extraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, checker)

Uwaga: Aby sprawdzić interaktywne przykłady w pliku tekstowym, możemy użyć funkcji testfile ();

doctest.testfile (“example.txt”)

Możesz bezpośrednio uruchomić test z wiersza poleceń za pomocą;

python factorial.py

Link do API: DocTest API
Link do pobrania: Doctest

# 5) Nos 2

  • Nose2 jest następcą Nose i jest oparty na Pythonie Struktura testów jednostkowych które mogą uruchamiać Doctests i UnitTests.
  • Nose2 opiera się na unittest stąd jest określany jako przedłużyć unittest lub unittest za pomocą wtyczki, która została zaprojektowana tak, aby testowanie było proste i łatwiejsze.
  • Nose korzysta z testów zbiorczych z unittest.testcase i obsługuje wiele funkcji do pisania testów i wyjątków.
  • Nose obsługuje instalacje pakietów, klasy, moduły i złożone inicjalizacje, które można zdefiniować za jednym razem, zamiast często pisać.

Przykład:

from mynum import * import nose def test_add_integers(): assert add(5, 3) == 8 def test_add_floats(): assert add(1.5, 2.5) == 4 def test_add_strings(): nose.tools.assert_raises(AssertionError, add, 'paul', 'carol') // To throw one of the expected exception to pass if __name__ == '__main__': nose.run()

Zrzut ekranu w celach informacyjnych:

Nos 2

Pakiety / metody:

metoda Parametry Pracujący
nos.tools.ok_ (wyrażenie, msg = brak) Skrót do potwierdzenia.
nos.tools.ok_ (a, b, msg = brak) Skrót do „assert a == b,
„% R! =% R”% (a, b)
nos.tools.make_decorator (func) Replikacja metadanych dla danej funkcji.
nos. narzędzia. unosi się (*wyjątek) Aby rzucić jeden z oczekiwanych wyjątków, aby przejść.
nos.tools.timed (limit) Określenie terminu, w którym test powinien zostać zaliczony.
nos.tools.with_setup (konfiguracja = Brak, porzucenie = Brak) Aby dodać metodę konfiguracji do funkcji testowej.
nos.tools.nottest (func) Metody lub funkcji nie można nazwać testem.

Link do API: Wtyczki do Nose2
Link do pobrania: Nos 2

# 6) Złóż świadectwo

  • Testify został zaprojektowany, aby zastąpić unittest i nos. Testify ma bardziej zaawansowane funkcje niż unittest.
  • Testify jest popularny jako implementacja testów semantycznych w języku Java (łatwa do nauczenia i implementacji specyfikacji testowania oprogramowania).
  • Działający Zautomatyzowana jednostka, integracja i testowanie systemu łatwiej jest zeznawać.

funkcje

  • Prosta składnia do metody mocowania.
  • Improwizowane odkrywanie testów.
  • Konfiguracja na poziomie klasy i metoda rozłączania urządzeń.
  • Rozszerzalny system wtyczek.
  • Łatwe w obsłudze narzędzia testowe.

Przykład:

from testify import * class AdditionTestCase(TestCase): @class_setup def init_the_variable(self): self.variable = 0 @setup def increment_the_variable(self): self.variable += 1 def test_the_variable(self): assert_equal(self.variable, 1) @suite('disabled', reason='ticket #123, not equal to 2 places') def test_broken(self): # raises 'AssertionError: 1 !~= 1.01' assert_almost_equal(1, 1.01, threshold=2) @teardown def decrement_the_variable(self): self.variable -= 1 @class_teardown def get_rid_of_the_variable(self): self.variable = None if __name__ == '__main__': run()

Zrzut ekranu w celach informacyjnych:

Świadczyć

(wizerunek źródło )

Pakiety / metody:

Nazwa pakietu Pracujący Import paczek
zapewniać Zapewnia wszechstronne narzędzia do testowania systemu.import „github.com/stretchr/testify/assert”
drwić Przydatne do testowania obiektów i wywołań.import „github.com/stretchr/testify/mock”
wymagać Działa tak samo, jak potwierdzanie, ale zatrzymuje wykonywanie testów, gdy testy kończą się niepowodzeniem.import „github.com/stretchr/testify/require”
po Zapewnia logikę tworzenia struktury i metod zestawu testów.import „github.com/stretchr/testify/suite”

Link do API: Pliki pakietu Testify
Link do pobrania: Świadczyć

Dodatkowe ramy testowania języka Python

Do tej pory sprawdziliśmy najpopularniejsze środowisko testowania języka Python. Jest ich kilka więcej nazw na tej liście, które mogą stać się popularne w przyszłości.

# 7) Zachowuj się

  • Zachowanie jest określane jako BDD (rozwój oparty na zachowaniu) framework testowy, który jest również używany do Testowanie czarnoskrzynkowe . Behave używa języka naturalnego do pisania testów i współpracuje z ciągami znaków Unicode.
  • Katalog zachowań zawiera pliki funkcji które mają format zwykłego tekstu, wyglądają jak język naturalny i Implementacje krokowe w Pythonie .

Link do API: Podręcznik użytkownika Behave
Link do pobrania: Zachowywać się

# 8) Sałata

  • Sałata jest przydatna do Testowanie rozwoju oparte na zachowaniu . To sprawia, że ​​proces testowania jest łatwy i skalowalny.
  • Sałata zawiera takie kroki jak:
    • Opisywanie zachowania
    • Definicja kroków w Pythonie.
    • Uruchomienie kodu
    • Modyfikacja kodu w celu przejścia testu.
    • Uruchomienie zmodyfikowanego kodu.
  • Kroki te są wykonywane od 3 do 4 razy, aby oprogramowanie było wolne od błędów, a tym samym poprawiło jego jakość.

Link do API: Dokumentacja sałaty
Link do pobrania: Sałata

Często zadawane pytania i odpowiedzi

Rzućmy okiem na niektóre z najczęściej zadawanych pytań na ten temat:

P # 1) Dlaczego Python jest używany do automatyzacji?

Odpowiedź: Ponieważ „Python zawiera narzędzia i biblioteki, które obsługują automatyczne testowanie w Twoim systemie”, istnieje kilka innych powodów, dla których Python jest używany do testowania.

  • Python jest zorientowany obiektowo i funkcjonalny, co pozwala programistom stwierdzić, czy funkcja i klasy są odpowiednie zgodnie z wymaganiami.
  • Python oferuje bogatą bibliotekę przydatnych pakietów do testowania po zainstalowaniu „Pipa”.
  • Funkcje bezstanowe i prosta składnia są pomocne przy tworzeniu czytelnych testów.
  • Python pełni rolę pomostu między przypadkiem testowym a kodem testowym.
  • Python obsługuje dynamiczne pisanie typu kaczego.
  • Oferuje dobrze skonfigurowane IDE i dobre wsparcie dla frameworka BDD.
  • Bogata obsługa wiersza poleceń jest pomocna przy ręcznym sprawdzaniu.
  • Prosta i dobra struktura, modułowość, bogaty zestaw narzędzi i pakiety mogą być przydatne do tworzenia skal.

Pytanie 2) Jak skonstruować test w Pythonie?

Odpowiedź: Zanim utworzysz test w Pythonie, powinieneś rozważyć dwie rzeczy, jak podano poniżej.

  • Który moduł / część systemu chcesz przetestować?
  • Z jakiego typu testów się decydujesz (czy to testy jednostkowe, czy testy integracyjne)?

Ogólna struktura testu w języku Python jest tak samo prosta, jak inne, w których decydujemy o składnikach testów, takich jak - dane wejściowe, kod testu do wykonania, dane wyjściowe i porównanie wyników z oczekiwanymi wynikami.

P # 3) Które narzędzie do automatyzacji jest napisane w języku Python?

Odpowiedź: Buildout to narzędzie do automatyzacji, które zostało napisane i rozszerzone w Pythonie i służy do automatyzacji składania oprogramowania. Buildout można zastosować we wszystkich fazach oprogramowania, od opracowania po wdrożenie.

To narzędzie opiera się na 3 podstawowych zasadach:

  • Powtarzalność: Stwierdza, że ​​konfiguracja projektu opracowana w tym samym środowisku powinna dawać ten sam rezultat niezależnie od ich historii.
  • Komponowanie: Usługa oprogramowania powinna obejmować narzędzia do samokontroli i powinna skonfigurować system monitorowania podczas wdrażania produktu.
  • Automatyzacja: Wdrażanie oprogramowania powinno być wysoce zautomatyzowane i oszczędzać czas.

Q # 4) Czy Python może być używany z Selenium?

Odpowiedź: Tak. Język Python jest używany z Selenium do przeprowadzania testów. Python API jest pomocny w łączeniu się z przeglądarką przez Selenium. Kombinacja Python Selenium może być używana do pisania testów funkcjonalnych / akceptacyjnych przy użyciu Selenium WebDriver.

P # 5) Czy Selenium z Pythonem jest dobre?

Odpowiedź: Istnieje kilka powodów, dla których Selenium i Python są uważane za dobre połączenie:

  • Selenium ma najsilniejszy zestaw narzędzi do obsługi automatyzacji szybkich testów.
  • Selenium oferuje dedykowane funkcje testowe do testowania aplikacji internetowych, które pomagają zbadać rzeczywiste zachowanie aplikacji.
  • Natomiast Python jest językiem skryptowym wysokiego poziomu, opartym na obiektach i przyjaznym dla użytkownika z prostą strukturą słów kluczowych.

Teraz, jeśli chodzi o używanie Selenium z Pythonem, ma kilka zalet, jak podano poniżej.

  • Łatwy do zakodowania i odczytania.
  • Interfejs API Pythona jest niezwykle przydatny do łączenia się z przeglądarką za pośrednictwem Selenium.
  • Selenium wysyła standardowe polecenia Pythona do różnych przeglądarek, niezależnie od ich odmian konstrukcyjnych.
  • Python jest stosunkowo prosty i kompaktowy niż inne języki programowania.
  • Python jest wyposażony w dużą społeczność, która wspiera tych, którzy są nowicjuszami w używaniu Selenium z Pythonem do przeprowadzania testów automatyzacji.
  • Jest to darmowy i otwarty język programowania przez cały czas.
  • Selenium WebDriver to kolejny mocny powód do używania Selenium z Pythonem. Selenium WebDriver ma silną obsługę powiązań dla łatwego interfejsu użytkownika Pythona.

P # 6) Jakie są sposoby wyboru najlepszego frameworka testowego Pythona?

Odpowiedź: Przy wyborze najlepszego frameworka testowego Pythona należy wziąć pod uwagę poniższe punkty:

  • Jeśli jakość i struktura skryptów spełnia Twoje cele. Skrypt programistyczny powinien być łatwy do zrozumienia / utrzymania i wolny od wad.
  • Struktura programistyczna Pythona odgrywa ważną rolę w wyborze frameworka testowego, na który składają się - atrybuty, instrukcje, funkcje, operatory, moduły i standardowe pliki bibliotek.
  • Jak łatwo możesz generować testy i w jakim stopniu można je ponownie wykorzystać?
  • Metoda przyjęta do testowania / wykonywania modułów testowych (techniki uruchamiania modułów).

Pytanie 7) Jak wybrać najlepszy framework do testowania języka Python?

Odpowiedź: Zrozumienie zalet i ograniczeń każdego frameworka jest lepszym sposobem na wybranie najlepszego frameworka testowania Pythona. Pozwól nam zbadać -

Ramy robota:

Zalety:

  • Podejście oparte na słowach kluczowych pomaga tworzyć czytelne przypadki testowe w łatwiejszy sposób.
  • Wiele interfejsów API
  • Łatwa składnia danych testowych
  • Obsługuje równoległe testowanie przez Selenium Grid.

Ograniczenia:

  • Tworzenie niestandardowych raportów HTML w programie Robot jest dość trudne.
  • Mniejsze wsparcie dla testów równoległych.
  • Wymaga Pythona 2.7.14 i nowszych.

Pytest:

Zalety:

  • Obsługuje kompaktowy zestaw testów.
  • Nie ma potrzeby używania debugera ani żadnego jawnego dziennika testów.
  • Wiele urządzeń
  • Rozszerzalne wtyczki
  • Łatwe i proste tworzenie testów.
  • Możliwość tworzenia przypadków testowych z mniejszą liczbą błędów.

Ograniczenia:

  • Nie jest kompatybilny z innymi frameworkami.

Unittest:

Zalety:

  • Nie ma potrzeby stosowania dodatkowego modułu.
  • Łatwy do nauczenia dla testerów na poziomie początkującym.
  • Proste i łatwe wykonanie testów.
  • Szybkie generowanie raportów testowych.

Ograniczenia

  • Nazewnictwo snake_case w Pythonie i camelCase w JUnit powoduje trochę zamieszania.
  • Niejasny cel kodu testowego.
  • Wymaga dużej ilości kodu standardowego.

Doctest:

Zalety:

  • Dobra opcja do wykonywania małych testów.
  • Dokumentacja testów w ramach metody zawiera również dodatkowe informacje o działaniu metody.

Ograniczenia

  • Porównuje tylko wydruk. Każda zmiana sygnału wyjściowego spowoduje błąd testu.

Nos 2:

Zalety:

  • Nose 2 obsługuje więcej konfiguracji testowych niż unittest.
  • Zawiera pokaźny zestaw aktywnych wtyczek.
  • Inny interfejs API niż unittest, który zawiera więcej informacji o błędzie.

Ograniczenia:

  • Podczas instalowania wtyczek innych firm musisz zainstalować narzędzie konfiguracyjne / pakiet dystrybucyjny, ponieważ Nose2 obsługuje Python 3, ale nie obsługuje wtyczek innych firm.

Świadczyć:

Zalety:

  • Łatwe do zrozumienia i użytkowania.
  • Można łatwo tworzyć testy jednostkowe, integracyjne i systemowe.
  • Łatwe do zarządzania i wielokrotnego użytku komponenty testowe.
  • Dodawanie nowych funkcji do Testify jest łatwe.

Ograniczenia:

  • Początkowo Testify został opracowany w celu zastąpienia unittest i Nose, ale proces tranzytu go do pytest jest włączony, dlatego zaleca się, aby użytkownicy unikali używania Testify w kilku nadchodzących projektach.

Behave Framework:

Zalety:

  • Łatwe wykonywanie wszystkich typów przypadków testowych.
  • Szczegółowe rozumowanie i myślenie
  • Przejrzystość wyników QA / Dev.

Ograniczenia:

  • Obsługuje tylko testowanie czarnych skrzynek.

Ramy sałaty:

Zalety:

  • Prosty język do tworzenia wielu scenariuszy testowych.
  • Pomocne w przypadku przypadków testowych opartych na zachowaniu do testów czarnoskrzynkowych.

Ograniczenia:

  • Zdecydowanie wymaga silnej koordynacji między programistami, testerami i interesariuszami.

Możesz wybrać najlepszą platformę testową Pythona, biorąc pod uwagę powyższe zalety i ograniczenia, które pomogą opracować kryteria odpowiednie dla Twoich potrzeb biznesowych.

P # 8) Który framework jest najlepszy dla automatyzacji Python?

Odpowiedź: Rozważając zalety i ograniczenia, możemy uznać typ testowania za jedną z miar wyboru najlepszego frameworka testowego:

  • Testy funkcjonalności: Robot, PyTest, Unittest
  • Testowanie oparte na zachowaniu: Zachowaj się, Sałata

Robot to najlepszy framework dla tych, którzy są nowicjuszami w testowaniu w Pythonie i chcą solidnego startu.

Wniosek

Subunit, Trial, Test resources, Sancho, Testtools to kilka innych nazw dodanych do listy Python Testing Framework. Jednak jest tylko kilka narzędzi, które zostały spopularyzowane do tej pory, ponieważ testowanie w Pythonie jest stosunkowo nową koncepcją wprowadzoną w świecie testowym.

Firmy pracują nad ulepszeniem tych narzędzi, aby były łatwe do zrozumienia i przeprowadzania testów. Dzięki bogatym i precyzyjnym urządzeniom klas, wtyczkom i pakietom te narzędzia mogą stać się dobrze zorientowane i preferowane do przeprowadzania testów w języku Python.

W międzyczasie wspomniane powyżej frameworki, od unittest do Testify, zapewniają niezbędne wsparcie i usługi w celu osiągnięcia zamierzonej wydajności systemu.

= >> Skontaktuj się z nami zasugerować listę tutaj.

rekomendowane lektury

^