Menu

Top 6 NEJLEPŠÍCH rámců pro testování Pythonu (aktualizovaný seznam 2021)

  • Hlavní
  • Jiný
  • Top 6 NEJLEPŠÍCH rámců pro testování Pythonu (aktualizovaný seznam 2021)

top 6 best python testing frameworks

Vyzkoušejte Náš Nástroj Pro Odstranění Problémů

V tomto výukovém programu je vysvětleno, jak lze Python použít pro programování testů, a seznam funkcí a porovnání nejlepších rámců pro testování Pythonu:

Díky rozšířené aplikaci umělé inteligence se Python stal populárním programovacím jazykem.

Tento kurz se bude zabývat tím, jak lze Python použít pro programování testů spolu s některými testovacími rámci založenými na Pythonu.

Začněme!!

=> Zkontrolujte VŠECHNY výukové programy pro Python zde.

Python Testing Frameworks

Co se naučíte:

Co je to Python?

Podle tradiční definice je Python interpretovaný obecný programovací jazyk na vysoké úrovni, který pomáhá programátorům psát spravovatelný a logický kód pro malé i velké projekty.

Mezi výhody Pythonu patří:

  • Žádná kompilace nezpůsobí rychlé provedení cyklu Edit-Test-Debug.
  • Snadné ladění
  • Rozsáhlá knihovna podpory
  • Snadno se učí datovou strukturu
  • Vysoká produktivita
  • Týmová spolupráce

Práce v Pythonu

Práce v Pythonu

  • Tlumočník načte kód pythonu ze zdrojového souboru a prozkoumá jej na syntaktickou chybu.
  • Pokud je kód bezchybný, tlumočník jej převede na ekvivalentní „Byte code“.
  • Tento bajtový kód se poté přenese do virtuálního stroje Python (PVM), kde je bajtový kód znovu zkompilován pro případnou chybu.

Co je testování v Pythonu?

  • Automatizované testování je ve světě testování dobře známým kontextem. Je to místo, kde se testovací plány provádějí pomocí skriptu místo člověka.
  • Python je dodáván s nástroji a knihovnami, které podporují automatizované testování vašeho systému.
  • Pythonovské testovací případy se poměrně snadno píší. Se zvýšeným používáním Pythonu se také stávají populární rámce automatizace testů založené na Pythonu.
= >> Kontaktujte nás navrhnout seznam zde.

Seznam rámců pro testování v Pythonu

Níže jsou uvedeny některé rámce pro testování Pythonu, které byste měli znát.

  1. Robot
  2. PyTest
  3. Unittest
  4. DocTest
  5. Nos2
  6. Svědčit

Porovnání testovacích nástrojů Pythonu

Pojďme rychle shrnout tyto rámce v krátké srovnávací tabulce:

Licence Část Kategorie Kategorie
Zvláštní vlastnost
pytest.warns () expect_warning: Expectation (, match)Vkládání varování s funkcemi
Robot

Logo robota

Svobodný software
(Licence ASF}
Obecné testovací knihovny Pythonu.Přejímací testováníPřístup k testování na základě klíčových slov.
PyTest

Logo PyTest		Svobodný software (licence MIT)Samostatný, umožňuje kompaktní testovací sady.Testování jednotekSpeciální a jednoduché zařízení třídy usnadňující testování.
unittest

Logo UnitTest		Svobodný software (licence MIT)Část standardní knihovny Pythonu.Testování jednotekRychlé shromažďování testů a flexibilní provádění testů.
DocTest

Logo Doctest		Svobodný software (licence MIT)Část standardní knihovny Pythonu.Testování jednotekInteraktivní prostředí Python pro příkazový řádek a inkluzivní aplikaci.
Nos2

Logo nosu		Svobodný software
(Licence BSD)
Nese funkce unittestu s dalšími funkcemi a pluginy.unittest rozšířeníVelké množství pluginů.
Svědčit

Svědčit Logo		Svobodný software
(Licence ASF)
Nese funkce unittest a nose s dalšími funkcemi a pluginy.unittest rozšířeníVylepšení objevování testů.

(Zkratky: MIT = Massachusetts Institute of Technology (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004) )

java programovací otázky pro zkušené

Začněme!!

# 1) Robot

  • Nejoblíbenější Robot Framework je open-source Automation Testing framework založený na Pythonu.
  • Tento rámec je zcela vyvinut v Pythonu a používá se pro Přijímací zkoušky a T je řízený vývoj. Styl klíčových slov se používá k psaní testovacích případů v rámci Robot.
  • Robot je schopen provozovat prostředí Java a .Net a podporuje také testování automatizace na různých platformách, jako jsou Windows, Mac OS a Linux pro desktopové aplikace, mobilní aplikace, webové aplikace atd.
  • Spolu s Acceptance Testing se Robot používá také pro robotickou automatizaci procesů (RPA).
  • Pip (Instalační balíček pro Python) se pro instalaci robota velmi doporučuje.
  • Použití syntaxe tabulkových dat, testování na základě klíčových slov, bohaté knihovny a sada nástrojů a paralelní testování jsou některé ze silných stránek Robotu, díky nimž je mezi testery populární.

Příklad:

*** 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

Zde je ukázka Neúspěšné provedení testu.

Robot - Neúspěšné testy

Zde je ukázka Úspěšné provedení testu.

Robot - úspěšné testy

Balíčky / metody:

Název balíčku Pracovní Import balíčku
běh()Spuštění testů.z běhu importu robota
run_cli ()Spuštění testů s argumentem příkazového řádku.z importu robota run_cli
odrazit ()Zpracovat testovací výstup.od robota importujícího robota

Odkaz na API: Uživatelská příručka Robot Framework
Odkaz ke stažení: Robot

# 2) PyTest

  • PyTest je open-source testovací rámec založený na Pythonu, který je obecně univerzální, ale zejména pro Funkční a API testování.
  • Pip Pro instalaci PyTest je vyžadován (Package Installer for Python).
  • Podporuje jednoduchý nebo složitý textový kód pro testování API, databází a uživatelských rozhraní.
  • Jednoduchá syntaxe je užitečná pro snadné provedení testu.
  • Bohaté pluginy a je schopen paralelně spouštět testy.
  • Může spustit libovolnou konkrétní podmnožinu testů.

Příklad:

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

Pro spuštění testu použijte py.test příkaz.

Screenshot pro referenci:

PyTest

(obraz zdroj )

Balíčky / metody:

Funkce Parametry Pracovní
pytest. cca () očekávaný,
rel = žádný,
abs = žádný,
nan_ok = False		Tvrdíme, že dvě čísla nebo dvě
množiny čísel jsou přibližně
rovná se některým rozdílům.
pytest.fail () msg (str)
pytrace (bool)		Pokud prováděcí test výslovně selže, zobrazí se zpráva.
pytest.skip () allow_module_level (bool)Vynechejte prováděcí test se zobrazenou zprávou.
pytest.exit () msg (str)
návratový kód (int)		Ukončete proces testování.
pytest.main () args = Žádný
pluginy = Žádné		Po dokončení testu v procesu vraťte kód ukončení.
pytest.raises () expect_exception: Expectation (, match)Assert that a code block call raises expect_exception or to raise a failure exception

Chcete-li získat přístup k testu napsanému v konkrétním souboru, použijeme níže uvedený příkaz.

py.test

Přípravek Pytest: Pytest Fixture se používá ke spuštění kódu před provedením testovací metody, aby se zabránilo opakování kódu. To se v zásadě používá k inicializaci připojení k databázi.

Svítidlo PyTest můžete definovat, jak je znázorněno níže.

@pytest.fixture

Tvrzení: Assertion je podmínka, která vrací true nebo false. Provedení testu se zastaví, když tvrzení selže.

Níže je uveden příklad:

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

Odkaz na API: Pytest API
Odkaz ke stažení: Pytest

# 3) Unittest

  • Unittest je vůbec první založený na Pythonu rámec automatizovaného testování jednotek který byl navržen pro práci se standardní knihovnou Pythonu.
  • Podporuje opětovné použití testovacích obleků a testovací organizace.
  • Byl inspirován JUnit a podporuje automatizaci testů včetně sbírek testů, nezávislosti testů, instalačního kódu pro testy atd.
  • Je také nazýván jako PyUnit.
  • Unittest2 je backport dalších nových funkcí přidaných do Unittestu.

Standardní pracovní postup Unittestu:

  • Importujte modul Unittest do programového kódu.
  • Můžete definovat vlastní třídu.
  • Vytvořte funkce uvnitř třídy, kterou jste definovali.
  • Umístěte unittest.main (), což je hlavní metoda v dolní části kódu pro spuštění testovacího případu.

Příklad:

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 pro referenci:

unittest

(obraz zdroj )

Balíčky / metody:

Metoda Pracovní
addTest () Přidejte testovací metodu do testovací sady.
založit() Volá se před provedením testovací metody k přípravě instalace testu.
roztrhat() Volá se po provedení testovací metody, i když test vyvolá výjimku.
setUpClass () Volá se po testech v individuální třídě.
tearDownClass () Volá se po testech v individuální třídě.
běh() Spusťte test s výsledky.
ladit() Spusťte test bez výsledku.
Objevit() Vyhledá všechny testovací moduly v podadresářích z konkrétního adresáře.
assertEqual (a, b) Testování rovnosti dvou objektů.
asserTrue / assertFalse (podmínka) Chcete-li otestovat booleovský stav.

( Poznámka: unittest.mock () je knihovna pro testování v Pythonu, která umožňuje nahrazení systémových částí falešnými objekty. Jádro falešná třída pomáhá snadno vytvořit testovací sadu.)

Odkaz na API: Unittest API
Odkaz ke stažení: Unittest

# 4) DocTest

  • Doctest je modul, který je součástí standardní distribuce Pythonu a pro který se používá White-box Unit Testing.
  • Hledá interaktivní relace pythonu a kontroluje, zda fungují přesně podle potřeby.
  • Využívá selektivní funkce Pythonu, jako jsou docstrings, Interaktivní prostředí Pythonu a introspekce Pythonu (určování vlastností objektů za běhu).
  • Základní funkce:
    • Aktualizace dokumentového řetězce
    • Provádění regresního testování
  • K základnímu rozhraní slouží funkce testfile () a testmod ().

Příklad:

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 pro referenci:

doctest

(obraz zdroj )

Balíčky / funkce :

Funkce Parametry
nos. nástroje. zkouška (func) Metodu nebo funkci lze označit jako test.
doctest.testfile () název souboru (mendatory)
(, module_relative)
(, název) (, balíček)
(, globs) (, verbose)
(, zpráva) (, optionflags)
(, extraglobs) (, raise_on_error)
(, analyzátor) (, kódování)
doctest.testmod () m) (, jméno) (, globusy)
(, verbose) (, zpráva)
(, optionflags)
(, extraglobs)
(, raise_on_error)
(, vylúčit_prázdné)
doctest.DocFileSuite () * cesty, (module_relative) (, balíček) (, setUp) (, tearDown) (, globs) (, optionflags) (, parser) (, kódování)
doctest.DocTestSuite () (modul) (, globs) (, extraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, kontrola)

Poznámka: Pro kontrolu interaktivních příkladů v textovém souboru můžeme použít funkci testfile ();

doctest.testfile (“example.txt”)

Test můžete spustit přímo z příkazového řádku pomocí;

python factorial.py

Odkaz na API: DocTest API
Odkaz ke stažení: Doctest

# 5) Nos2

  • Nose2 je nástupcem Nose a je založen na Pythonu Rámec testování jednotek které mohou spouštět Doctests a UnitTests.
  • Nos 2 je založen na unittest proto je označován jako rozšířit unittest nebo unittest s pluginem, který byl navržen tak, aby usnadnil a usnadnil testování.
  • Nose používá kolektivní testy z unittest.testcase a podporuje více funkcí pro psaní testů a výjimek.
  • Nose podporuje příslušenství, třídy, moduly a komplexní inicializaci balíčků, které mají být definovány najednou, místo aby často psaly.

Příklad:

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 pro referenci:

Nos 2

Balíčky / metody:

Metoda Parametry Pracovní
nose.tools.ok_ (expr, msg = žádný) Zkratka pro uplatnění.
nose.tools.ok_ (a, b, msg = žádné) Klávesová zkratka k „prosazení a == b,
„% R! =% R“% (a, b)
nose.tools.make_decorator (func) K replikaci metadat pro danou funkci.
nos. nástroje. zvedá (*výjimka) Vyvolání jedné z očekávaných výjimek.
nos. nástroje. měřeno (omezit) Chcete-li určit časový limit, do kterého by měl test projít.
nose.tools.with_setup (nastavení = žádné, roztržení = žádné) Přidání metody nastavení k testovací funkci.
nos. nástroje. nevyzkoušejte (func) Metodu nebo funkci nelze označit jako test.

Odkaz na API: Pluginy pro Nose2
Odkaz ke stažení: Nos2

# 6) Svědčit

  • Testify byl navržen tak, aby nahradil unittest a nose. Testify má oproti unittestu pokročilejší funkce.
  • Testify je populární jako implementace Java sémantického testování (snadné učení a implementace specifikace testování softwaru).
  • Předvádění Automatizovaná jednotka, integrace a testování systému je snazší svědčit.

Funkce

  • Jednoduchá syntaxe metody upevnění.
  • Objev improvizovaného testu.
  • Nastavení na úrovni třídy a metoda upevnění roztržení.
  • Rozšiřitelný zásuvný systém.
  • Snadná obsluha testovacích nástrojů.

Příklad:

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 pro referenci:

Svědčit

(obraz zdroj )

Balíčky / metody:

Název balíčku Pracovní Import balíčku
tvrdit Poskytuje komplexní testovací nástroje pro testování systému.importovat 'github.com/stretchr/testify/assert'
falešný Užitečné k otestování vašich objektů a hovorů.importovat 'github.com/stretchr/testify/mock'
vyžadovat Funguje stejně jako tvrdit, ale zastaví provádění testu, když testy selžou.importovat 'github.com/stretchr/testify/require'
po Poskytuje logiku pro vytváření struktury a metod testovací sady.importovat 'github.com/stretchr/testify/suite'

Odkaz na API: Balíčky souborů Testify
Odkaz ke stažení: Svědčit

Další rámec pro testování Pythonu

Zatím jsme zkontrolovali nejpopulárnější testovací rámec Pythonu. Je jich málo více jmen na tomto seznamu, která by se v budoucnu mohla stát populární.

# 7) Chovej se

  • Behave se označuje jako BDD (Behavior Driven Development) testovací rámec, který se také používá pro Testování černé skříňky . Behave používá pro psaní testů přirozený jazyk a pracuje s řetězci Unicode.
  • Chovat adresář obsahuje soubory funkcí , které mají formát prostého textu, vypadají jako přirozený jazyk a Krokové implementace Pythonu .

Odkaz na API: Behave Uživatelská příručka
Odkaz ke stažení: Chovej se

# 8) Salát

  • Salát je užitečný pro Testování vývoje na základě chování . Díky tomu je proces testování snadný a škálovatelný.
  • Salát obsahuje kroky, jako jsou:
    • Popisující chování
    • Definice kroků v Pythonu.
    • Spuštění kódu
    • Úprava kódu pro úspěšné absolvování testu.
    • Spuštění upraveného kódu.
  • Tyto kroky se provádějí 3–4krát, aby byl software bezchybný a tím se zvýšila jeho kvalita.

Odkaz na API: Salátová dokumentace
Odkaz ke stažení: Listový salát

Často kladené otázky a odpovědi

Podívejme se na nejčastější dotazy k tomuto tématu -

Otázka č. 1) Proč se Python používá pro automatizaci?

Odpovědět: Protože „Python je dodáván s nástroji a knihovnami, které podporují automatizované testování vašeho systému“, existuje několik dalších důvodů, proč se Python pro testování používá.

  • Python je objektově orientovaný a funkční, což umožňuje programátorům dospět k závěru, zda jsou funkce a třídy vhodné podle požadavků.
  • Python nabízí bohatou knihovnu užitečných balíčků pro testování po instalaci aplikace „Pip“.
  • Bezstavové funkce a jednoduchá syntaxe jsou užitečné při vytváření čitelných testů.
  • Python hraje roli mostu mezi testovacím případem a testovacím kódem.
  • Python podporuje dynamické psaní kachen.
  • Nabízí dobře nakonfigurované IDE a dobrou podporu pro BDD framework.
  • Bohatá podpora příkazového řádku je užitečná k provedení ruční kontroly.
  • Jednoduchá a dobrá struktura, modularita, bohatá sada nástrojů a balíčky mohou být užitečné pro vývoj měřítka.

Otázka 2) Jak strukturovat test Pythonu?

Odpovědět: Než vytvoříte test v Pythonu, měli byste zvážit dvě věci, jak je uvedeno níže.

  • Který modul / část systému chcete otestovat?
  • Který typ testování se rozhodujete (ať už testování jednotek nebo testování integrace)?

Celková struktura testu v Pythonu je stejně jednoduchá jako ostatní, kde rozhodujeme o komponentách testů, jako jsou - vstupy, testovací kód, který se má provést, výstup a srovnání výstupu s očekávanými výsledky.

Otázka č. 3) Který automatizační nástroj je napsán v Pythonu?

nejlepší správce úloh pro Windows 10

Odpovědět: Stavba je automatizační nástroj, který je napsán a rozšířen o Python a slouží k automatizaci sestavování softwaru. Buildout lze aplikovat na všechny softwarové fáze od vývoje po nasazení.

Tento nástroj je založen na 3 základních principech:

  • Opakovatelnost: Uvádí, že konfigurace projektu vyvinutá ve stejném prostředí by měla produkovat stejný výsledek bez ohledu na jejich historii.
  • Komponentizace: Softwarová služba by měla zahrnovat nástroje pro vlastní monitorování a měla by konfigurovat monitorovací systém během nasazení produktu.
  • Automatizace: Nasazení softwaru by mělo být vysoce automatizované a časově nenáročné.

Otázka č. 4) Lze Python použít se selenem?

Odpovědět: Ano. K provádění testování se selenem používá jazyk Python. Python API je užitečné pro připojení k prohlížeči prostřednictvím selenu. Kombinace selenu Python lze použít k zápisu funkčních / akceptačních testů pomocí Selenium WebDriver.

Otázka č. 5) Je selen s Pythonem dobrý?

Odpovědět: Existuje několik důvodů, proč jsou selen a python považovány za dobrou kombinaci:

  • Selen má nejsilnější sadu nástrojů pro podporu automatizace rychlých testů.
  • Selenium nabízí vyhrazené testovací funkce k provádění testování webových aplikací, které pomáhají zkoumat skutečné chování aplikace.
  • Zatímco Python je objektový a uživatelsky přívětivý skriptovací jazyk na vysoké úrovni s jednoduchou strukturou klíčových slov.

Nyní, pokud jde o používání selenu s Pythonem, má několik výhod, jak je uvedeno níže.

  • Snadné kódování a čtení.
  • Python API je nesmírně užitečné pro připojení k prohlížeči prostřednictvím selenu.
  • Selenium posílá standardní příkaz Pythonu do různých prohlížečů bez ohledu na jeho designové varianty.
  • Python je poměrně jednoduchý a kompaktní než ostatní programovací jazyky.
  • Python přichází s velkou komunitou na podporu těch, kteří jsou zcela noví v používání Selenium s Pythonem k provádění automatizačního testování.
  • Je to bezplatný a otevřený programovací jazyk po celou dobu.
  • Selenium WebDriver je dalším silným důvodem pro použití selenu s Pythonem. Selenium WebDriver má silnou podporu vazeb pro snadné uživatelské rozhraní Pythonu.

Otázka č. 6) Jaká jsou opatření k výběru nejlepšího rámce pro testování Pythonu?

Odpovědět: Při výběru nejlepšího rámce pro testování Pythonu je třeba vzít v úvahu následující body:

  • Pokud je kvalita a struktura skriptů splňuje vaše účely. Programovací skript by měl být snadno pochopitelný / udržovatelný a bez vad.
  • Programovací struktura Pythonu hraje důležitou roli při výběru testovacího rámce, který se skládá - atributy, příkazy, funkce, operátory, moduly a standardní soubory knihovny.
  • Jak snadno můžete generovat testy a do jaké míry je lze znovu použít?
  • Metoda přijatá pro provedení testu / testování modulu (techniky běhu modulu).

Otázka č. 7) Jak si vybrat nejlepší testovací framework Pythonu?

Odpovědět: Porozumění výhodám a omezením každého rámce je lepší způsob, jak vybrat nejlepší rámec pro testování Pythonu. Pojďme prozkoumat -

Robot Framework:

Výhody:

  • Přístup založený na klíčových slovech usnadňuje vytváření čitelných testovacích případů.
  • Více API
  • Snadná syntaxe testovacích dat
  • Podporuje paralelní testování přes Selenium Grid.

Omezení:

  • Vytváření přizpůsobených zpráv HTML je s Robotem docela složité.
  • Méně podpory pro paralelní testování.
  • Vyžaduje Python 2.7.14 a vyšší.

Pytest:

Výhody:

  • Podporuje kompaktní testovací sadu.
  • Není potřeba ladicí program ani žádný explicitní testovací protokol.
  • Více přípravků
  • Rozšiřitelné pluginy
  • Snadné a jednoduché vytvoření testu.
  • Je možné vytvořit testovací případy s menším počtem chyb.

Omezení:

  • Není kompatibilní s jinými rámci.

Unittest:

Výhody:

  • Není třeba žádný další modul.
  • Snadno se učí pro testery na úrovni začátečníka.
  • Jednoduché a snadné provedení testu.
  • Rychlé generování protokolu o zkoušce.

Omezení

  • Pojmenování snake_case Pythonu a camelCase pojmenování JUnit způsobují trochu zmatek.
  • Nejasný záměr testovacího kódu.
  • Vyžaduje obrovské množství standardního kódu.

Doctest:

Výhody:

  • Dobrá volba pro provádění malých testů.
  • Dokumentace o testu v rámci metody také poskytuje další informace o tom, jak metoda funguje.

Omezení

  • Porovnává pouze tištěný výstup. Jakákoli změna ve výstupu způsobí selhání testu.

Nos 2:

Výhody:

  • Nose 2 podporuje více testovacích konfigurací než unittest.
  • Zahrnuje podstatnou sadu aktivních pluginů.
  • Různé API od unittest, které poskytuje více informací o chybě.

Omezení:

  • Při instalaci pluginů třetích stran musíte nainstalovat instalační nástroj / distribuovat balíček, protože Nose2 podporuje Python 3, ale ne pluginy třetích stran.

Svědčit:

Výhody:

  • Snadné pochopení a použití.
  • Lze snadno vytvořit testy jednotek, integrace a systému.
  • Spravovatelné a opakovaně použitelné testovací komponenty.
  • Přidávání nových funkcí do Testify je snadné.

Omezení:

  • Zpočátku byl Testify vyvinut, aby nahradil unittest a Nose, ale proces jeho přechodu na pytest je zapnutý, takže se uživatelům doporučuje nepoužívat Testify pro několik nadcházejících projektů.

Chovat rámec:

Výhody:

  • Snadné provádění všech typů testovacích případů.
  • Podrobné uvažování a myšlení
  • Jasnost výstupu QA / Dev.

Omezení:

  • Podporuje pouze testování černé skříňky.

Rámec salátu:

Výhody:

  • Jednoduchý jazyk pro vytvoření více testovacích scénářů.
  • Užitečné pro testovací případy založené na chování pro testování černé skříňky.

Omezení:

  • Vyžaduje silnou koordinaci mezi vývojáři, testery a zúčastněnými stranami.

Nejvhodnější rámec pro testování Pythonu si můžete vybrat zvážením výše uvedených výhod a omezení, která pomohou vyvinout kritéria vhodná pro vaše obchodní potřeby.

Otázka č. 8) Který rámec je nejlepší pro Python Automation?

Odpovědět: Při zvažování výhod a omezení můžeme typ testování považovat za jedno z opatření pro výběr nejlepšího testovacího rámce:

  • Funkční testování: Robot, PyTest, Unittest
  • Testování na základě chování: Chovej se, salát

Robot je nejlepší rámec pro ty, kteří jsou v testování v Pythonu noví a chtějí mít dobrý začátek.

Závěr

Subunit, Trial, Test resources, Sancho, Testtools are some more names added in the list of Python Testing Framework. Existuje však jen několik nástrojů, které byly dosud popularizovány, protože testování v Pythonu je poměrně nový koncept, který je zaveden do testovacího světa.

Společnosti pracují na zdokonalení těchto nástrojů, aby byly snadno srozumitelné a aby mohly provádět testování. Díky bohatému a přesnému vybavení třídy, zásuvným modulům a balíčkům se tyto nástroje mohou dobře orientovat a být vhodnější pro provádění testování v Pythonu.

Mezitím výše uvedené rámce od unittestu po Testify poskytují mnoho potřebné podpory a služeb k dosažení zamýšleného výkonu systému.

= >> Kontaktujte nás navrhnout seznam zde.

Doporučené čtení

^