top 6 best python testing frameworks
Dieses Tutorial erklärt, wie Python für die Testprogrammierung verwendet werden kann, und listet die Funktionen und den Vergleich der wichtigsten Python-Test-Frameworks auf:
Mit der weit verbreiteten Anwendung der künstlichen Intelligenz ist Python zu einer beliebten Programmiersprache geworden.
In diesem Tutorial wird beschrieben, wie Python zusammen mit einigen Python-basierten Test-Frameworks für die Testprogrammierung verwendet werden kann.
Lasst uns beginnen!!
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Was du lernen wirst:
Was ist Python?
Gemäß der traditionellen Definition ist Python eine interpretierte allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene, mit der Programmierer verwaltbaren und logischen Code für kleine und große Projekte schreiben können.
Einige der Vorteile von Pythons sind:
- Keine Kompilierung bewirkt die schnelle Ausführung des Edit-Test-Debug-Zyklus.
- Einfaches Debuggen
- Umfangreiche Support-Bibliothek
- Einfach zu erlernende Datenstruktur
- Hohe Produktivität
- Gruppenarbeit
Arbeiten in Python
- Der Interpreter liest den Python-Code aus der Quelldatei und untersucht ihn auf einen Syntaxfehler.
- Wenn der Code fehlerfrei ist, konvertiert der Interpreter den Code in den entsprechenden 'Byte-Code'.
- Dieser Bytecode wird dann an die Python Virtual Machine (PVM) übertragen, wo der Bytecode erneut auf Fehler kompiliert wird.
Was ist Python-Test?
- Automatisierte Tests sind in der Testwelt ein bekannter Kontext. Hier werden die Testpläne mithilfe eines Skripts anstelle eines Menschen ausgeführt.
- Python enthält die Tools und Bibliotheken, die automatisierte Tests für Ihr System unterstützen.
- Python-Testfälle sind vergleichsweise einfach zu schreiben. Mit der zunehmenden Verwendung von Python werden auch Python-basierte Testautomatisierungs-Frameworks immer beliebter.
Liste der Python-Test-Frameworks
Im Folgenden finden Sie einige Python-Test-Frameworks, die Sie kennen sollten.
- Roboter
- PyTest
- Gerätetest
- DocTest
- Nase2
- Bezeugen
Vergleich der Python-Testwerkzeuge
Fassen wir diese Frameworks schnell in einer kurzen Vergleichstabelle zusammen:
| Lizenz | Teil von | Kategorie | Kategorie Besondere Funktion | |
|---|---|---|---|---|
| pytest.warns () | expected_warning: Erwartung (, Übereinstimmung) | Warnung mit den Funktionen aktivieren | ||
Roboter  | Gratis Software (ASF-Lizenz} | Generische Python-Testbibliotheken. | Abnahmetests | Keyword-gesteuerter Testansatz. |
PyTest  | Freie Software (MIT Lizenz) | Stand Alone, ermöglicht kompakte Testsuiten. | Unit Testing | Spezielle und einfache Vorrichtung zur Erleichterung des Testens. |
Gerätetest  | Freie Software (MIT Lizenz) | Teil der Python-Standardbibliothek. | Unit Testing | Schnelle Testsammlung und flexible Testausführung. |
DocTest  | Freie Software (MIT Lizenz) | Teil der Python-Standardbibliothek. | Unit Testing | Python Interactive Shell für die Eingabeaufforderung und die inklusive Anwendung. |
Nase2  | Gratis Software (BSD-Lizenz) | Trägt unittest Funktionen mit zusätzlichen Funktionen und Plugins. | unittest Erweiterung | Eine große Anzahl von Plugins. |
Bezeugen  | Gratis Software (ASF-Lizenz) | Trägt Unittest- und Nasenfunktionen mit zusätzlichen Funktionen und Plugins. | unittest Erweiterung | Verbesserung der Testerkennung. |
(Abbreviations: MIT = Massachusetts Institute of Technology (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004) )
Lasst uns beginnen!!
# 1) Roboter
- Das beliebteste Robot Framework ist ein Open-Source-Framework für Automatisierungstests, das auf Python basiert.
- Dieses Framework wurde vollständig in Python entwickelt und wird für verwendet Abnahmetests und T. is-getriebene Entwicklung. Der Schlüsselwortstil wird verwendet, um Testfälle im Robot-Framework zu schreiben.
- Der Roboter kann Java und .NET ausführen und unterstützt auch Automatisierungstests auf plattformübergreifenden Plattformen wie Windows, Mac OS und Linux für Desktopanwendungen, mobile Anwendungen, Webanwendungen usw.
- Neben den Abnahmetests wird Robot auch für die Robotic Process Automation (RPA) verwendet.
- Pip (Package Installer für Python) wird für die Installation von Robotern dringend empfohlen.
- Die Verwendung von tabellarischer Datensyntax, schlüsselwortgesteuerten Tests, umfangreichen Bibliotheken und Toolsets sowie parallelen Tests sind einige der Hauptmerkmale von Robot, die es bei Testern beliebt machen.
Beispiel:
*** 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 Hier ist ein Beispiel von Testausführung fehlgeschlagen.
Hier ist ein Beispiel von Erfolgreiche Testausführung.
Pakete / Methoden:
| Paketnamen | Arbeiten | Paketimport |
|---|---|---|
| Lauf() | Tests ausführen. | vom Roboterimportlauf |
| run_cli () | So führen Sie Tests mit dem Befehlszeilenargument aus | vom Roboterimport run_cli |
| bounce () | Testausgabe verarbeiten. | vom Roboterimport-Rebot |
Link zur API: Robot Framework Benutzerhandbuch
Download-Link: Roboter
# 2) PyTest
- PyTest ist ein Open-Source-Python-basiertes Testframework, das im Allgemeinen universell einsetzbar ist, jedoch speziell für Funktions- und API-Tests.
- Pip Für die PyTest-Installation ist (Package Installer for Python) erforderlich.
- Es unterstützt einfachen oder komplexen Textcode zum Testen von APIs, Datenbanken und Benutzeroberflächen.
- Eine einfache Syntax ist hilfreich für eine einfache Testausführung.
- Rich Plugins und kann Tests parallel ausführen.
- Kann eine bestimmte Teilmenge von Tests ausführen.
Beispiel:
import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed' Um den Test auszuführen, verwenden Sie die py.test Befehl.
Screenshot als Referenz:
(Bild Quelle ))
Pakete / Methoden:
| Funktion | Parameter | Arbeiten |
|---|---|---|
| pytest.approx () | erwartet, rel = Keine, abs = Keine, nan_ok = Falsch | Stellen Sie sicher, dass zwei oder zwei Zahlen Zahlenmengen sind ungefähr gleich einigen Unterschieden. |
| pytest.fail () | msg (str) Pytrace (Bool) | Wenn der ausführende Test explizit fehlschlägt, wird die Meldung angezeigt. |
| pytest.skip () | allow_module_level (bool) | Überspringen Sie den ausführenden Test mit der angezeigten Meldung. |
| pytest.exit () | msg (str) Rückkehrcode (int) | Beenden Sie den Testprozess. |
| pytest.main () | args = Keine Plugins = Keine | Geben Sie den Exit-Code zurück, sobald die Ausführung des laufenden Tests abgeschlossen ist. |
| pytest.raises () | expected_exception: Erwartung (, Übereinstimmung) | Stellen Sie sicher, dass ein Codeblockaufruf eine erwartete Ausnahme auslöst oder eine Fehlerausnahme auslöst |
Wenn Sie auf einen Test zugreifen möchten, der in einer bestimmten Datei geschrieben ist, verwenden wir den folgenden Befehl.
py.test Pytest Fixture: Pytest Fixture wird verwendet, um Code auszuführen, bevor die Testmethode ausgeführt wird, um eine Wiederholung des Codes zu vermeiden. Dies wird im Wesentlichen zum Initialisieren der Datenbankverbindung verwendet.
Sie können das PyTest-Gerät wie unten gezeigt definieren.
@pytest.fixtureBehauptung: Assertion ist die Bedingung, die true oder false zurückgibt. Die Testausführung wird beendet, wenn die Zusicherung fehlschlägt.
Unten ist ein Beispiel angegeben:
def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55) Link zur API: Pytest API
Download-Link: Pytest
# 3) Unittest
- Unittest ist das allererste Python-basierte automatisiertes Unit-Test-Framework Das wurde entwickelt, um mit der Python-Standardbibliothek zu arbeiten.
- Unterstützt die Wiederverwendung von Testanzügen und Testorganisation.
- Es wurde von JUnit inspiriert und unterstützt die Testautomatisierung, einschließlich Testsammlungen, Testunabhängigkeit, Setup-Code für Tests usw.
- Es wird auch als bezeichnet PyUnit.
- Unittest2 ist ein Backport mit zusätzlichen neuen Funktionen, die dem Unittest hinzugefügt wurden.
Standard-Workflow von Unittest:
- Importieren Sie das Unittest-Modul in den Programmcode.
- Sie können Ihre eigene Klasse definieren.
- Erstellen Sie Funktionen innerhalb der von Ihnen definierten Klasse.
- Platzieren Sie unittest.main (), die Hauptmethode am Ende des Codes, um den Testfall auszuführen.
Beispiel:
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// Screenshot als Referenz:
(Bild Quelle ))
Pakete / Methoden:
| Methode | Arbeiten |
|---|---|
| addTest () | Fügen Sie die Testmethode in die Testsuite ein. |
| installieren() | Wird vor der Ausführung der Testmethode aufgerufen, um die Testinstallation vorzubereiten. |
| niederreißen() | Wird nach der Ausführung der Testmethode aufgerufen, auch wenn der Test eine Ausnahme auslöst. |
| setUpClass () | Wird nach Tests in einer einzelnen Klasse aufgerufen. |
| tearDownClass () | Wird nach Tests in einer einzelnen Klasse aufgerufen. |
| Lauf() | Führen Sie den Test mit den Ergebnissen aus. |
| debuggen() | Führen Sie den Test ohne Ergebnis aus. |
| Entdecken() | Findet alle Testmodule in Unterverzeichnissen aus dem jeweiligen Verzeichnis. |
| assertEqual (a, b) | Um die Gleichheit zweier Objekte zu testen. |
| asserTrue / assertFalse (Bedingung) | Boolesche Bedingung testen. |
(( Hinweis: unittest.mock () ist eine Bibliothek für Python-Tests, mit der Systemteile durch Scheinobjekte ersetzt werden können. Der Kern Scheinklasse hilft beim einfachen Erstellen einer Testsuite.)
Link zur API: Unittest API
Download-Link: Gerätetest
# 4) DocTest
- Doctest ist ein Modul, das in der Standarddistribution von Python enthalten ist und für das verwendet wird White-Box-Unit-Test.
- Es wird nach interaktiven Python-Sitzungen gesucht, um zu überprüfen, ob sie genau wie erforderlich funktionieren.
- Es nutzt selektive Python-Funktionen wie Docstrings, die interaktive Python-Shell und Python-Introspektion (Bestimmen der Eigenschaften von Objekten zur Laufzeit).
- Kernfunktionen:
- Docstring aktualisieren
- Regressionstests durchführen
- Die Funktionen testfile () und testmod () dienen zur Bereitstellung der Basisschnittstelle.
Beispiel:
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 Screenshot als Referenz:
(Bild Quelle ))
Pakete / Funktionen ::
| Funktion | Parameter | |
|---|---|---|
| nas.tools.intest | (func) | Methode oder Funktion kann als Test bezeichnet werden. |
| doctest.testfile () | Dateiname (Bettelei) (, module_relative) (, Name) (, Paket) (, globs) (, ausführlich) (, report) (, optionflags) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, Parser) (, Codierung) | |
| doctest.testmod () | m) (, Name) (, Globs) (, ausführlich) (, Bericht) (, Optionsflags) (, Extraglobs) (, raise_on_error) (, exclude_empty) | |
| doctest.DocFileSuite () | * Pfade, (Modul_Relativ) (, Paket) (, SetUp) (, TearDown) (, Globs) (, Optionsflags) (, Parser) (, Codierung) | |
| doctest.DocTestSuite () | (Modul) (, Globs) (, Extraglobs) (, Testfinder) (, SetUp) (, TearDown) (, Checker) |
Hinweis: Zum Überprüfen interaktiver Beispiele in der Textdatei können wir die Funktion testfile () verwenden.
doctest.testfile (“example.txt”)Sie können den Test direkt über die Befehlszeile mit ausführen.
python factorial.py Link zur API: DocTest API
Download-Link: Doctest
# 5) Nase2
- Nose2 ist der Nachfolger von Nose und basiert auf Python Unit Testing Framework das kann Doctests und UnitTests ausführen.
- Nose2 basiert auf Gerätetest daher wird es als bezeichnet verlängern unittest oder am wenigsten mit dem Plugin, das entwickelt wurde, um das Testen einfach und einfacher zu machen.
- Nose verwendet kollektive Tests aus unittest.testcase und unterstützt mehrere Funktionen zum Schreiben von Tests und Ausnahmen.
- Nose unterstützt Paket-Fixtures, Klassen, Module und komplexe Initialisierungen, die gleichzeitig definiert werden müssen, anstatt häufig zu schreiben.
Beispiel:
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() Screenshot als Referenz:
Pakete / Methoden:
| Methode | Parameter | Arbeiten |
|---|---|---|
| nas.tools.ok_ | (Ausdruck, msg = Keine) | Verknüpfung zu behaupten. |
| nas.tools.ok_ | (a, b, msg = Keine) | Verknüpfung zu 'assert a == b, '% R! =% R'% (a, b) |
| nase.tools.make_decorator | (func) | Replizieren von Metadaten für die angegebene Funktion. |
| nase.tools.raises | (*Ausnahme) | Eine der erwarteten Ausnahmen zu werfen, um zu bestehen. |
| nas.tools.timed | (Grenze) | Festlegen des Zeitlimits, innerhalb dessen der Test bestanden werden soll. |
| nas.tools.with_setup | (Setup = Keine, Teardown = Keine) | Hinzufügen einer Setup-Methode zu einer Testfunktion. |
| nase.tools.nottest | (func) | Methode oder Funktion kann nicht als Test bezeichnet werden. |
Link zur API: Plugins für Nose2
Download-Link: Nase2
# 6) Zeugnis geben
- Testify wurde entwickelt, um Unittest und Nase zu ersetzen. Testify bietet erweiterte Funktionen gegenüber unittest.
- Testify ist beliebt als Java-Implementierung von semantischen Tests (einfach zu erlernende und implementierende Softwaretestspezifikation).
- Durchführen Automatisierte Einheit, Integration und Systemtests ist leichter zu bezeugen.
Eigenschaften
- Einfache Syntax zur Fixture-Methode.
- Improvisierte Testerkennung.
- Einrichtungs- und Abreißvorrichtungsmethode auf Klassenebene.
- Erweiterbares Plugin-System.
- Einfach zu handhabende Testdienstprogramme.
Beispiel:
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() Screenshot als Referenz:
(Bild Quelle ))
Pakete / Methoden:
| Paketnamen | Arbeiten | Paketimport |
|---|---|---|
| behaupten | Bietet umfassende Testtools für den Systemtest. | 'github.com/stretchr/testify/assert' importieren ' |
| spotten | Nützlich, um Ihre Objekte und Anrufe zu testen. | 'github.com/stretchr/testify/mock' importieren |
| benötigen | Funktioniert wie beim Bestätigen, stoppt jedoch die Testausführung, wenn Tests fehlschlagen. | 'github.com/stretchr/testify/require' importieren ' |
| nach dem | Es bietet Logik zum Erstellen der Struktur und der Methoden der Testsuite. | 'github.com/stretchr/testify/suite' importieren |
Link zur API: Paketdateien von Testify
Download-Link: Bezeugen
Zusätzliches Python-Test-Framework
Bisher haben wir das beliebteste Python Testing Framework getestet. Es gibt nur wenige Weitere Namen auf dieser Liste, die in Zukunft populär werden könnten.
# 7) Benimm dich
- Benehmen wird bezeichnet als BDD (Behavior Driven Development) Test-Framework, das auch für verwendet wird Black-Box-Test . Behave verwendet die natürliche Sprache zum Schreiben von Tests und arbeitet mit Unicode-Zeichenfolgen.
- Verhalten Verzeichnis enthält Feature-Dateien die ein Klartextformat haben, sieht aus wie natürliche Sprache und Python-Schritt-Implementierungen .
Link zur API: Verhalten Benutzerhandbuch
Download-Link: Sich verhalten
# 8) Salat
- Kopfsalat ist nützlich für Verhaltensgesteuerte Entwicklungstests . Dies macht den Testprozess einfach und skalierbar.
- Kopfsalat umfasst Schritte wie:
- Verhalten beschreiben
- Schritte Definition in Python.
- Code ausführen
- Code ändern, um den Test zu bestehen.
- Ausführen des geänderten Codes.
- Diese Schritte werden drei- bis viermal ausgeführt, um die Software fehlerfrei zu machen und dadurch ihre Qualität zu verbessern.
Link zur API: Salatdokumentation
Download-Link: Salat
Häufig gestellte Fragen und Antworten
Werfen wir einen Blick auf einige der häufigsten FAQs zu diesem Thema.
F # 1) Warum wird Python für die Automatisierung verwendet?
Antworten: Da 'Python mit den Tools und Bibliotheken geliefert wird, die automatisierte Tests für Ihr System unterstützen', gibt es mehrere andere Gründe, warum Python zum Testen verwendet wird.
- Python ist objektorientiert und funktional, sodass Programmierer feststellen können, ob die Funktion und die Klassen den Anforderungen entsprechen.
- Python bietet eine umfangreiche Bibliothek nützlicher Pakete zum Testen nach der Installation von 'Pip'.
- Zustandslose Funktionen und einfache Syntax sind hilfreich, um lesbare Tests zu erstellen.
- Python spielt die Rolle der Brücke zwischen dem Testfall und dem Testcode.
- Python unterstützt die dynamische Eingabe von Enten.
- Bietet gut konfigurierte IDE und gute Unterstützung für das BDD-Framework.
- Eine umfassende Befehlszeilenunterstützung ist hilfreich, um eine manuelle Überprüfung durchzuführen.
- Einfache und gute Struktur, Modularität, umfangreiches Toolset und Pakete können für die Skalenentwicklung hilfreich sein.
F # 2) Wie strukturiere ich einen Python-Test?
Antworten: Wenn Sie einen Test in Python erstellen, sollten Sie zwei Dinge berücksichtigen, wie unten angegeben.
- Welches Modul / Teil des Systems möchten Sie testen?
- Für welche Art von Test entscheiden Sie sich (ob Unit-Test oder Integrationstest)?
Die Gesamtstruktur des Python-Tests ist so einfach wie bei anderen, bei denen wir die Komponenten von Tests festlegen, z. B. - Eingaben, auszuführender Testcode, Ausgabe und Vergleich der Ausgabe mit den erwarteten Ergebnissen.
F # 3) Welches Automatisierungstool ist in Python geschrieben?
Antworten: Ausbauen ist ein Automatisierungstool, das in Python geschrieben und erweitert wurde und zur Automatisierung der Software-Assemblierung verwendet wird. Buildout kann auf alle Softwarephasen von der Entwicklung bis zur Bereitstellung angewendet werden.
Dieses Tool basiert auf 3 Grundprinzipien:
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- Wiederholbarkeit: Die in derselben Umgebung entwickelte Projektkonfiguration sollte unabhängig von ihrer Historie dasselbe Ergebnis liefern.
- Komponentisierung: Der Softwaredienst sollte Selbstüberwachungstools enthalten und das Überwachungssystem während der Produktbereitstellung konfigurieren.
- Automatisierung: Die Softwarebereitstellung sollte hoch automatisiert und zeitsparend sein.
F # 4) Kann Python mit Selen verwendet werden?
Antworten: Ja. Python-Sprache wird mit Selenium verwendet, um Tests durchzuführen. Die Python-API ist hilfreich, um über Selenium eine Verbindung zum Browser herzustellen. Die Python Selenium-Kombination kann zum Schreiben von Funktions- / Abnahmetests mit Selenium WebDriver verwendet werden.
F # 5) Ist Selen mit Python gut?
Antworten: Es gibt mehrere Gründe, warum Selen und Python als gute Kombination angesehen werden:
- Selen verfügt über das stärkste Toolset zur Unterstützung der schnellen Testautomatisierung.
- Selenium bietet spezielle Testfunktionen zur Durchführung von Webanwendungstests, mit denen das tatsächliche Anwendungsverhalten untersucht werden kann.
- Python ist eine objektbasierte und benutzerfreundliche Skriptsprache auf hoher Ebene mit einer einfachen Schlüsselwortstruktur.
Wenn Sie nun Selenium mit Python verwenden, hat es mehrere Vorteile, wie unten angegeben.
- Einfach zu codieren und zu lesen.
- Die Python-API ist äußerst nützlich, um Sie über Selenium mit dem Browser zu verbinden.
- Selenium sendet Standardbefehle von Python an verschiedene Browser, unabhängig von den Designvarianten.
- Python ist vergleichsweise einfach und kompakt als die anderen Programmiersprachen.
- Python verfügt über eine große Community, die diejenigen unterstützt, die völlig neu darin sind, Selenium mit Python für die Durchführung von Automatisierungstests zu verwenden.
- Es ist eine kostenlose und offene Programmiersprache.
- Selenium WebDriver ist ein weiterer wichtiger Grund für die Verwendung von Selenium mit Python. Selenium WebDriver bietet eine starke Bindungsunterstützung für die einfache Benutzeroberfläche von Python.
F # 6) Was sind die Maßnahmen, um das beste Python-Testframework auszuwählen?
Antworten: Bei der Auswahl des besten Python-Testframeworks sollten die folgenden Punkte berücksichtigt werden:
- Wenn die Qualität und Struktur der Skripte Ihren Zwecken entspricht. Das Programmierskript sollte leicht zu verstehen / zu warten und fehlerfrei sein.
- Die Programmierstruktur von Python spielt eine wichtige Rolle bei der Auswahl des Testframeworks, das aus Attributen, Anweisungen, Funktionen, Operatoren, Modulen und Standardbibliotheksdateien besteht.
- Wie einfach können Sie Tests erstellen und in welchem Umfang können sie wiederverwendet werden?
- Die für die Ausführung von Test / Testmodul verwendete Methode (Modulausführungstechniken).
F # 7) Wie wähle ich das beste Python-Test-Framework aus?
Antworten: Das Verständnis der Vor- und Nachteile der einzelnen Frameworks ist eine bessere Möglichkeit, das beste Python-Test-Framework auszuwählen. Lassen Sie uns erkunden -
Roboter-Framework:
Vorteile:
- Der schlüsselwortgesteuerte Testansatz hilft dabei, auf einfachere Weise lesbare Testfälle zu erstellen.
- Mehrere APIs
- Einfache Syntax für Testdaten
- Unterstützt parallele Tests über Selenium Grid.
Einschränkungen:
- Das Erstellen von benutzerdefinierten HTML-Berichten ist mit Robot ziemlich schwierig.
- Weniger Unterstützung für paralleles Testen.
- Es erfordert Python 2.7.14 und höher.
Pytest:
Vorteile:
- Unterstützt kompakte Testsuite.
- Der Debugger oder ein explizites Testprotokoll sind nicht erforderlich.
- Mehrere Geräte
- Erweiterbare Plugins
- Einfache und einfache Testerstellung.
- Es ist möglich, Testfälle mit weniger Fehlern zu erstellen.
Einschränkungen:
- Nicht kompatibel mit anderen Frameworks.
Gerätetest:
Vorteile:
- Kein zusätzliches Modul erforderlich.
- Für Tester auf Anfängerniveau leicht zu erlernen.
- Einfache und einfache Testausführung.
- Schnelle Erstellung von Testberichten.
Einschränkungen
- Die snake_case-Benennung von Python und die camelCase-Benennung von JUnit sorgen für ein wenig Verwirrung.
- Unklare Absicht des Testcodes.
- Benötigt eine große Menge an Boilerplate-Code.
Doctest:
Vorteile:
- Eine gute Option für kleine Tests.
- Die Testdokumentation innerhalb der Methode enthält außerdem zusätzliche Informationen zur Funktionsweise der Methode.
Einschränkungen
- Es wird nur die gedruckte Ausgabe verglichen. Jede Änderung der Ausgabe führt zu einem Testfehler.
Nase 2:
Vorteile:
- Nase 2 unterstützt mehr Testkonfigurationen als Unittest.
- Es enthält einen umfangreichen Satz aktiver Plugins.
- Andere API als unittest, die weitere Informationen zum Fehler enthält.
Einschränkungen:
- Während der Installation von Plugins von Drittanbietern müssen Sie das Setup-Tool / Distribute-Paket installieren, da Nose2 Python 3 unterstützt, jedoch keine Plugins von Drittanbietern.
Bezeugen:
Vorteile:
- Einfach zu verstehen und zu verwenden.
- Unit-, Integrations- und Systemtests können einfach erstellt werden.
- Verwaltbare und wiederverwendbare Testkomponenten.
- Das Hinzufügen neuer Funktionen zu Testify ist einfach.
Einschränkungen:
- Ursprünglich wurde Testify entwickelt, um unittest und Nose zu ersetzen, aber der Prozess der Übertragung auf pytest ist aktiviert. Daher wird den Benutzern empfohlen, Testify für einige anstehende Projekte nicht zu verwenden.
Behave Framework:
Vorteile:
- Einfache Ausführung aller Arten von Testfällen.
- Detailliertes Denken und Denken
- Klarheit der QA / Dev-Ausgabe.
Einschränkungen:
- Es werden nur Black-Box-Tests unterstützt.
Salat-Framework:
Vorteile:
- Einfache Sprache zum Erstellen mehrerer Testszenarien.
- Hilfreich für verhaltensgesteuerte Testfälle für Black-Box-Tests.
Einschränkungen:
- Es bedarf dringend einer starken Koordination zwischen Entwicklern, Testern und Stakeholdern.
Sie können das am besten geeignete Python-Testframework auswählen, indem Sie die oben genannten Vor- und Nachteile berücksichtigen, um die für Ihre Geschäftsanforderungen geeigneten Kriterien zu entwickeln.
F # 8) Welches Framework eignet sich am besten für Python Automation?
Antworten: Unter Berücksichtigung der Vor- und Nachteile können wir den Testtyp als eine der Maßnahmen zur Auswahl des besten Testrahmens betrachten:
- Funktionsprüfung: Roboter, PyTest, Unittest
- Verhaltensgesteuertes Testen: Benimm dich, Salat
Roboter ist das beste Framework für diejenigen, die Python-Tests noch nicht kennen und einen soliden Start wünschen.
Fazit
Untereinheit, Test, Testressourcen, Sancho, Testtools sind einige weitere Namen, die in der Liste des Python Testing Framework hinzugefügt wurden. Es gibt jedoch nur wenige Tools, die bisher populär gemacht wurden, da Python-Tests ein vergleichsweise neues Konzept sind, das in der Testwelt eingeführt wird.
Unternehmen arbeiten daran, diese Tools besser zu machen, damit sie leicht zu verstehen sind und Tests durchführen. Mit den umfangreichen und präzisen Klassen-Fixtures, Plugins und Paketen können diese Tools sich gut auskennen und für die Durchführung von Python-Tests vorzuziehen sein.
In der Zwischenzeit bieten die oben genannten Frameworks von unittest bis Testify die notwendige Unterstützung und den Service, um die beabsichtigte Systemleistung zu erreichen.
= >> Kontaktiere uns um hier eine Auflistung vorzuschlagen.Literatur-Empfehlungen
- Python-Einführungs- und Installationsprozess
- Python-Tutorial für Anfänger (KOSTENLOSES Python-Training zum Anfassen)
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