top 6 best python testing frameworks
Questo tutorial spiega come Python può essere utilizzato per la programmazione di test ed elenca le caratteristiche e il confronto dei principali framework di test Python:
Con la diffusa applicazione dell'intelligenza artificiale, Python è diventato un popolare linguaggio di programmazione.
Questo tutorial tratterà come Python può essere utilizzato per la programmazione di test insieme ad alcuni framework di test basati su Python.
Iniziamo!!
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Cosa imparerai:
Cos'è Python?
Secondo la definizione tradizionale, Python è un linguaggio di programmazione generale di alto livello interpretato che aiuta i programmatori a scrivere codice gestibile e logico per progetti su piccola e grande scala.
Alcuni dei vantaggi di Pythons sono:
- Nessuna compilazione causa la rapida esecuzione del ciclo Edit-Test-Debug.
- Debug facile
- Ampia libreria di supporto
- Struttura dati facile da apprendere
- Elevata produttività
- Collaborazione in team
Lavorare in Python
- L'interprete legge il codice python dal file sorgente e lo esamina per un errore di sintassi.
- Se il codice è privo di errori, l'interprete converte il codice nel suo 'codice byte' equivalente.
- Questo codice byte viene quindi trasmesso alla Python Virtual Machine (PVM) dove il codice byte viene nuovamente compilato per eventuali errori.
Che cos'è il test Python?
- Il test automatizzato è un contesto ben noto nel mondo dei test. È qui che vengono eseguiti i piani di test utilizzando uno script anziché un essere umano.
- Python viene fornito con gli strumenti e le librerie che supportano i test automatici per il tuo sistema.
- I casi di test Python sono relativamente facili da scrivere. Con l'aumento dell'uso di Python, anche i framework di automazione dei test basati su Python stanno diventando popolari.
Elenco dei framework di test Python
Di seguito sono elencati alcuni framework di test Python che dovresti conoscere.
- Robot
- PyTest
- Unittest
- DocTest
- Naso2
- Testimoniare
Confronto di strumenti di test Python
Riassumiamo rapidamente questi framework in una breve tabella di confronto:
| Licenza | Parte di | Categoria | Categoria Caratteristica speciale | |
|---|---|---|---|---|
| pytest.warns () | Expected_warning: Expectation (, match) | Affermare l'avvertimento con le funzioni | ||
Robot  | Software gratis (Licenza ASF} | Librerie di test generici Python. | Test di accettazione | Approccio di test basato su parole chiave. |
PyTest  | Software gratuito (licenza MIT) | Stand alone, consente suite di test compatte. | Test unitario | Apparecchio di classe speciale e semplice per facilitare i test. |
unittest  | Software gratuito (licenza MIT) | Parte della libreria standard Python. | Test unitario | Raccolta rapida dei test ed esecuzione flessibile dei test. |
DocTest  | Software gratuito (licenza MIT) | Parte della libreria standard Python. | Test unitario | Python Interactive Shell per il prompt dei comandi e l'applicazione inclusa. |
Naso2  | Software gratis (Licenza BSD) | Offre funzionalità unittest con funzionalità e plug-in aggiuntivi. | estensione unittest | Un gran numero di plugin. |
Testimoniare  | Software gratis (Licenza ASF) | Trasporta funzionalità unittest e naso con funzionalità aggiuntive e plug-in. | estensione unittest | Testare il miglioramento della scoperta. |
(Abbreviazioni: MIT = Massachusetts Institute of Technology (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004) )
Iniziamo!!
# 1) Robot
- Il Robot Framework più popolare è un framework di test di automazione open source basato su Python.
- Questo framework è interamente sviluppato in Python e viene utilizzato per Test di accettazione e T sviluppo guidato. Lo stile delle parole chiave viene utilizzato per scrivere casi di test nel framework Robot.
- Il robot è in grado di eseguire Java e .Net e supporta anche test di automazione su multipiattaforma come Windows, Mac OS e Linux per applicazioni desktop, applicazioni mobili, applicazioni web, ecc.
- Insieme al test di accettazione, il robot viene utilizzato anche per l'automazione dei processi robotici (RPA).
- Pip (Package Installer for Python) è altamente raccomandato per l'installazione Robot.
- L'uso della sintassi dei dati tabulari, test guidati da parole chiave, ricche librerie e set di strumenti e test paralleli sono alcune delle caratteristiche forti di Robot che lo rendono popolare tra i tester.
Esempio:
*** 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 Ecco un esempio di Esecuzione del test non riuscita.
Ecco un esempio di Esecuzione del test riuscita.
Pacchetti / metodi:
| Nome del pacchetto | Lavorando | Importazione del pacchetto |
|---|---|---|
| correre() | Per eseguire i test. | dall'esecuzione dell'importazione del robot |
| run_cli () | Per eseguire test con l'argomento della riga di comando. | da robot import run_cli |
| rimbalzo () | Per elaborare l'output di prova. | da robot import rebot |
Collegamento all'API: Guida dell'utente di Robot Framework
Link per scaricare: Robot
# 2) PyTest
- PyTest è un framework di test basato su Python open source che è generalmente per tutti gli usi ma soprattutto per Test funzionali e API.
- Pip (Package Installer for Python) è richiesto per l'installazione di PyTest.
- Supporta codice di testo semplice o complesso per testare API, database e interfacce utente.
- La sintassi semplice è utile per una facile esecuzione dei test.
- Plugin ricchi ed è in grado di eseguire test in parallelo.
- Può eseguire qualsiasi sottoinsieme specifico di test.
Esempio:
import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed' Per eseguire il test utilizzare il py.test comando.
Screenshot per riferimento:
(Immagine fonte )
Pacchetti / metodi:
| Funzione | Parametri | Lavorando |
|---|---|---|
| pytest.approx () | previsto, rel = Nessuno, abs = Nessuno, nan_ok = False | Asserisci che due numeri o due serie di numeri sono approssimativamente uguale ad alcune differenze. |
| pytest.fail () | msg (str) pytrace (bool) | Se il test in esecuzione fallisce esplicitamente, viene visualizzato il messaggio. |
| pytest.skip () | allow_module_level (bool) | Salta il test in esecuzione con il messaggio mostrato. |
| pytest.exit () | msg (str) codice di ritorno (int) | Esci dal processo di test. |
| pytest.main () | args = Nessuno plugins = Nessuno | Restituisce il codice di uscita una volta completata l'esecuzione del test in-process. |
| pytest.raises () | ected_exception: Expectation (, match) | Asserire che una chiamata a un blocco di codice solleva un'eccezione attesa o solleva un'eccezione di errore |
Se vuoi accedere a un test scritto in un file specifico utilizziamo il comando seguente.
py.test Pytest Fixture: Pytest Fixture viene utilizzato per eseguire il codice prima di eseguire il metodo di test per evitare la ripetizione del codice. Questo è fondamentalmente utilizzato per inizializzare la connessione al database.
È possibile definire il dispositivo PyTest come mostrato di seguito.
@pytest.fixtureAsserzione: L'asserzione è la condizione che restituisce vero o falso. L'esecuzione del test si interrompe quando l'asserzione fallisce.
Di seguito è riportato un esempio:
def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55) Collegamento all'API: API Pytest
Link per scaricare: Pytest
# 3) Unittest
- Unittest è il primo in assoluto basato su Python framework di unit test automatizzato progettato per funzionare con la libreria standard Python.
- Supporta il riutilizzo delle tute e l'organizzazione dei test.
- È stato ispirato da JUnit e supporta l'automazione dei test tra cui raccolte di test, indipendenza dai test, codice di configurazione per i test, ecc.
- Viene anche chiamato come PyUnit.
- Unittest2 è un backport di nuove funzionalità aggiuntive aggiunte a Unittest.
Flusso di lavoro standard di Unittest:
- Importare il modulo Unittest nel codice del programma.
- Puoi definire la tua classe.
- Crea funzioni all'interno della classe che hai definito.
- Posiziona unittest.main () che è il metodo principale nella parte inferiore del codice per eseguire il test case.
Esempio:
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 per riferimento:
(Immagine fonte )
Pacchetti / metodi:
| Metodo | Lavorando |
|---|---|
| addTest () | Aggiungi il metodo di test nella suite di test. |
| impostare() | Chiamato prima dell'esecuzione del metodo di test per preparare l'installazione di test. |
| demolire() | Chiamato dopo l'esecuzione del metodo di test anche se il test genera un'eccezione. |
| setUpClass () | Chiamato dopo i test in una classe individuale. |
| tearDownClass () | Chiamato dopo i test in una classe individuale. |
| correre() | Esegui il test con i risultati. |
| debug () | Esegui il test senza risultato. |
| Scoprire() | Trova tutti i moduli di test nelle sottodirectory dalla directory specifica. |
| assertEqual (a, b) | Per testare l'uguaglianza di due oggetti. |
| asserTrue / assertFalse (condizione) | Per testare la condizione booleana. |
( Nota: unittest.mock () è una libreria per test Python che consente di sostituire parti di sistema con oggetti fittizi. Il centro classe finta aiuta a creare facilmente una suite di test.)
Collegamento all'API: Unittest API
Link per scaricare: Unittest
# 4) DocTest
- Doctest è un modulo che è incluso nella distribuzione standard di Python e viene utilizzato per Test unitario white-box.
- Cerca sessioni interattive di Python per verificare se funzionano esattamente come richiesto.
- Utilizza funzionalità Python selettive come docstrings, la shell interattiva Python e l'introspezione di Python (determinazione delle proprietà degli oggetti in fase di esecuzione).
- Funzioni principali:
- Aggiornamento docstring
- Esecuzione del test di regressione
- Le funzioni testfile () e testmod () vengono utilizzate per fornire l'interfaccia di base.
Esempio:
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 per riferimento:
(Immagine fonte )
Pacchetti / funzioni :
| Funzione | Parametri | |
|---|---|---|
| nose.tools.intest | (func) | Il metodo o la funzione possono essere indicati come test. |
| doctest.testfile () | nome file (mendatorio) (, module_relative) (, nome) (, pacchetto) (, globs) (, verbose) (, report) (, optionflags) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, parser) (, codifica) | |
| doctest.testmod () | m) (, name) (, globs) (, verbose) (, report) (, optionflags) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, exclude_empty) | |
| doctest.DocFileSuite () | * percorsi, (module_relative) (, package) (, setUp) (, tearDown) (, globs) (, optionflags) (, parser) (, encoding) | |
| doctest.DocTestSuite () | (module) (, globs) (, extraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, checker) |
Nota: Per controllare esempi interattivi nel file di testo possiamo usare la funzione testfile ();
doctest.testfile (“example.txt”)Puoi eseguire il test direttamente dalla riga di comando con;
python factorial.py Collegamento all'API: API DocTest
Link per scaricare: Doctest
# 5) Naso 2
- Nose2 è il successore di Nose ed è basato su Python Framework di unit test che può eseguire Doctests e UnitTests.
- Nose2 è basato su unittest quindi è indicato come estendere unittest o unittest con il plugin che è stato progettato per rendere i test semplici e facili.
- Nose utilizza test collettivi di unittest.testcase e supporta più funzioni per la scrittura di test ed eccezioni.
- Nose supporta fixtures, classi, moduli e inizializzazione complessa di pacchetti da definire in una sola volta invece di scrivere frequentemente.
Esempio:
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 per riferimento:
Pacchetti / metodi:
| Metodo | Parametri | Lavorando |
|---|---|---|
| nose.tools.ok_ | (espr, msg = Nessuno) | Scorciatoia per affermare. |
| nose.tools.ok_ | (a, b, msg = Nessuno) | Scorciatoia per 'affermare a == b, '% R! =% R'% (a, b) |
| nose.tools.make_decorator | (func) | Per replicare i metadati per la funzione data. |
| naso.tools.raises | (*eccezione) | Per lanciare una delle eccezioni previste per passare. |
| nose.tools.timed | (limite) | Specificare il limite di tempo entro il quale il test deve essere superato. |
| naso.tools.with_setup | (setup = Nessuno, smontaggio = Nessuno) | Per aggiungere un metodo di configurazione a una funzione di test. |
| naso.tools.nottest | (func) | Il metodo o la funzione non possono essere definiti test. |
Collegamento all'API: Plugin per Nose2
Link per scaricare: Naso2
# 6) testimonia
- Testify è stato progettato per sostituire unittest e il naso. Testify ha funzionalità più avanzate rispetto a unittest.
- Testify è popolare come implementazione Java di test semantici (facile da apprendere e implementazione delle specifiche di test del software).
- Esibirsi Unità automatizzate, integrazione e test di sistema è più facile testimoniare.
Caratteristiche
- Semplice sintassi per il metodo di fissaggio.
- Scoperta di prova improvvisata.
- Configurazione a livello di classe e metodo del dispositivo di smontaggio.
- Sistema di plugin estensibile.
- Utilità di test facili da gestire.
Esempio:
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 per riferimento:
(Immagine fonte )
Pacchetti / metodi:
| Nome del pacchetto | Lavorando | Importazione del pacchetto |
|---|---|---|
| asserire | Fornisce strumenti di test completi per il test del sistema. | importa 'github.com/stretchr/testify/assert' |
| deridere | Utile per testare oggetti e chiamate. | importa 'github.com/stretchr/testify/mock' |
| richiedono | Funziona come per asserire ma interrompe l'esecuzione del test quando i test falliscono. | importa 'github.com/stretchr/testify/require' |
| dopo | Fornisce la logica per la creazione della struttura e dei metodi della suite di test. | importa 'github.com/stretchr/testify/suite' |
Collegamento all'API: File del pacchetto di Testify
Link per scaricare: Testimoniare
Framework di test Python aggiuntivo
Finora abbiamo esaminato il più popolare framework di test Python. Ci sono poche più nomi in questo elenco che potrebbero diventare popolari in futuro.
# 7) Comportati bene
- Il comportamento è indicato come BDD (Behaviour Driven Development) framework di test che viene utilizzato anche per Test della scatola nera . Behave utilizza il linguaggio naturale per scrivere i test e funziona con le stringhe Unicode.
- La directory di comportamento contiene file di funzionalità che hanno un formato di testo normale assomiglia al linguaggio naturale e Implementazioni passo Python .
Collegamento all'API: Behave User Guide
Link per scaricare: Comportarsi
# 8) Lattuga
- La lattuga è utile per Test di sviluppo guidato dal comportamento . Rende il processo di test facile e scalabile.
- La lattuga include passaggi come:
- Descrivere il comportamento
- Definizione dei passaggi in Python.
- Esecuzione del codice
- Modifica del codice per superare il test.
- Esecuzione del codice modificato.
- Questi passaggi vengono seguiti per 3-4 volte per rendere il software privo di errori e quindi migliorarne la qualità.
Collegamento all'API: Documentazione sulla lattuga
Link per scaricare: Lattuga
Domande e risposte frequenti
Diamo un'occhiata ad alcune delle domande frequenti più comuni su questo argomento:
D # 1) Perché Python viene utilizzato per l'automazione?
Risposta: Poiché 'Python viene fornito con gli strumenti e le librerie che supportano i test automatici per il tuo sistema', ci sono molti altri motivi per cui Python viene utilizzato per i test.
- Python è orientato agli oggetti e funzionale che consente ai programmatori di concludere se la funzione e le classi sono adatte secondo i requisiti.
- Python offre una ricca libreria di pacchetti utili per i test dopo l'installazione di 'Pip'.
- Le funzioni senza stato e la sintassi semplice sono utili per creare test leggibili.
- Python svolge il ruolo di ponte tra il test case e il codice di test.
- Python supporta la digitazione dinamica a papera.
- Offre un IDE ben configurato e un buon supporto al framework BDD.
- Un ricco supporto della riga di comando è utile per eseguire un controllo manuale.
- Struttura semplice e buona, modularità, ricco set di strumenti e pacchetti possono essere utili per lo sviluppo in scala.
D # 2) Come strutturare un test Python?
Risposta: Quando crei un test in Python, dovresti considerare due cose come indicato di seguito.
- Quale modulo / parte del sistema vuoi testare?
- Che tipo di test stai optando per (sia test di unità o test di integrazione)?
La struttura complessiva del test Python è semplice come le altre in cui decidiamo i componenti dei test come: input, codice di test da eseguire, output e confronto tra output e risultati attesi.
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D # 3) Quale strumento di automazione è scritto in Python?
Risposta: Buildout è uno strumento di automazione scritto ed esteso con Python e utilizzato per automatizzare l'assemblaggio del software. Buildout può essere applicabile a tutte le fasi del software, dallo sviluppo alla distribuzione.
Questo strumento si basa su 3 principi fondamentali:
- Ripetibilità: Afferma che la configurazione del progetto sviluppata nello stesso ambiente dovrebbe produrre lo stesso risultato indipendentemente dalla loro storia.
- Componentizzazione: Il servizio software dovrebbe includere strumenti di automonitoraggio e configurare il sistema di monitoraggio durante la distribuzione del prodotto.
- Automazione: L'implementazione del software dovrebbe essere altamente automatizzata e fare risparmiare tempo.
Q # 4) Python può essere usato con Selenium?
Risposta: Sì. Il linguaggio Python viene utilizzato con Selenium per eseguire i test. L'API Python è utile per connettersi al browser tramite Selenium. La combinazione Python Selenium può essere utilizzata per scrivere test funzionali / di accettazione utilizzando Selenium WebDriver.
D # 5) Il selenio con Python è buono?
Risposta: Ci sono diversi motivi per cui Selenium e Python sono considerati una buona combinazione:
- Selenium ha il set di strumenti più potente per supportare l'automazione dei test rapidi.
- Selenium offre funzioni di test dedicate per eseguire test di applicazioni Web che aiutano a esaminare il comportamento dell'applicazione reale.
- Considerando che, Python è un linguaggio di scripting di alto livello, basato su oggetti e facile da usare con una semplice struttura di parole chiave.
Ora, quando si tratta di utilizzare Selenium con Python, ha diversi vantaggi, come indicato di seguito.
- Facile da codificare e leggere.
- L'API Python è estremamente utile per connetterti al browser tramite Selenium.
- Selenium invia il comando standard di Python a vari browser indipendentemente dalle sue variazioni di design.
- Python è relativamente semplice e compatto rispetto agli altri linguaggi di programmazione.
- Python viene fornito con una grande comunità per supportare coloro che sono completamente nuovi a utilizzare Selenium con Python per eseguire test di automazione.
- È un linguaggio di programmazione gratuito e aperto tutto il tempo.
- Selenium WebDriver è un altro motivo valido per utilizzare Selenium con Python. Selenium WebDriver ha un forte supporto di binding per la semplice interfaccia utente di Python.
Q # 6) Quali sono le misure per scegliere il miglior framework di test Python?
Risposta: Per scegliere il miglior framework di test Python, è necessario prendere in considerazione i seguenti punti:
- Se la qualità e la struttura degli script soddisfa i tuoi scopi. Lo script di programmazione dovrebbe essere di facile comprensione / manutenzione e privo di difetti.
- La struttura di programmazione di Python gioca un ruolo importante nella scelta del framework di test che consiste in - Attributi, istruzioni, funzioni, operatori, moduli e file di libreria standard.
- Con quale facilità è possibile generare test e in che misura possono essere riutilizzati?
- Il metodo adottato per l'esecuzione del modulo di test / test (tecniche di esecuzione del modulo).
D # 7) Come scegliere il miglior framework di test Python?
Risposta: Comprendere i vantaggi e i limiti di ogni framework è un modo migliore per scegliere il miglior framework di test Python. Cerchiamo di esplorare -
Robot Framework:
Vantaggi:
- L'approccio del test basato sulle parole chiave aiuta a creare casi di test leggibili in modo più semplice.
- API multiple
- Sintassi dei dati di prova facile
- Supporta test paralleli tramite Selenium Grid.
Limitazioni:
- La creazione di report HTML personalizzati è piuttosto complicata con Robot.
- Meno supporto ai test paralleli.
- Richiede Python 2.7.14 e versioni successive.
Pytest:
Vantaggi:
- Supporta suite di test compatte.
- Non è necessario il debugger o alcun registro di test esplicito.
- Più infissi
- Plugin estensibili
- Creazione di test facile e semplice.
- Possibilità di creare casi di test con meno bug.
Limitazioni:
- Non compatibile con altri framework.
Unittest:
Vantaggi:
- Non è necessario alcun modulo aggiuntivo.
- Facile da imparare per i tester a livello principiante.
- Esecuzione di test semplice e facile.
- Generazione rapida di rapporti di prova.
Limitazioni
- Il nome snake_case di Python e il nome camelCase di JUnit causano un po 'di confusione.
- Intento poco chiaro del codice di test.
- Richiede un'enorme quantità di codice boilerplate.
Doctest:
Vantaggi:
- Una buona opzione per eseguire piccoli test.
- La documentazione del test all'interno del metodo fornisce anche informazioni aggiuntive sul funzionamento del metodo.
Limitazioni
- Confronta solo l'output stampato. Qualsiasi variazione nell'uscita provocherà un fallimento del test.
Naso 2:
Vantaggi:
- Nose 2 supporta più configurazioni di test rispetto a unittest.
- Include una serie sostanziale di plugin attivi.
- API diversa da unittest che fornisce maggiori informazioni sull'errore.
Limitazioni:
- Durante l'installazione di plug-in di terze parti è necessario installare lo strumento di configurazione / pacchetto di distribuzione, poiché Nose2 supporta Python 3 ma non plug-in di terze parti.
Testimoniare:
Vantaggi:
- Facile da capire e da usare.
- È possibile creare facilmente test di unità, integrazione e sistema.
- Componenti di test gestibili e riutilizzabili.
- Aggiungere nuove funzionalità a Testify è facile.
Limitazioni:
- Inizialmente Testify è stato sviluppato per sostituire unittest e Nose ma il processo di transito a pytest è attivo, quindi si consiglia agli utenti di evitare di utilizzare Testify per alcuni progetti imminenti.
Behave Framework:
Vantaggi:
- Facile esecuzione di tutti i tipi di casi di test.
- Ragionamento e pensiero dettagliati
- Chiarezza dell'output di QA / Dev.
Limitazioni:
- Supporta solo il test della scatola nera.
Quadro Lattuga:
Vantaggi:
- Linguaggio semplice per creare più scenari di test.
- Utile per casi di test basati sul comportamento per i test black-box.
Limitazioni:
- Ha fortemente bisogno di un forte coordinamento tra sviluppatori, tester e stakeholder.
Puoi scegliere il framework di test Python più adatto considerando i vantaggi e le limitazioni di cui sopra che aiuteranno a sviluppare i criteri adatti alle tue esigenze aziendali.
D # 8) Quale framework è il migliore per l'automazione Python?
Risposta: Pur considerando i vantaggi e i limiti, possiamo considerare il tipo di test come una delle misure per scegliere il miglior framework di test:
- Test funzionale: Robot, PyTest, Unittest
- Test basati sul comportamento: Comportati bene, lattuga
Robot è il miglior framework per coloro che sono nuovi ai test di Python e desiderano iniziare bene.
Conclusione
Subunit, Trial, Test resources, Sancho, Testtools sono altri nomi aggiunti all'elenco di Python Testing Framework. Tuttavia, ci sono solo pochi strumenti che sono stati resi popolari fino a quando il test di Python è un concetto relativamente nuovo introdotto nel mondo dei test.
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Le aziende stanno lavorando per migliorare questi strumenti in modo che siano facili da capire ed eseguire test. Con i ricchi e precisi dispositivi di classe, plug-in e pacchetti, questi strumenti possono diventare esperti e preferibili per l'esecuzione di test Python.
Nel frattempo, i framework sopra menzionati, da unittest a Testify, forniscono molto supporto e servizio necessari per ottenere le prestazioni di sistema previste.
= >> Contattaci per suggerire un elenco qui.Lettura consigliata
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