top 6 best python testing frameworks
Aquest tutorial explica com es pot utilitzar Python per a la programació de proves i enumera les característiques i la comparació dels marcs de proves de Python principals:
Amb l’aplicació generalitzada de la Intel·ligència Artificial, Python s’ha convertit en un llenguatge de programació popular.
Aquest tutorial explicarà com es pot utilitzar Python per a la programació de proves juntament amb alguns marcs de proves basats en Python.
Comencem!!
=> Consulteu aquí TOTS els tutorials de Python.
Què aprendreu:
Què és Python?
Segons la definició tradicional, Python és un llenguatge de programació general interpretat i d’alt nivell que ajuda els programadors a escriure codi lògic i manejable per a projectes tant petits com a gran escala.
Alguns dels avantatges de Pythons són:
- Cap compilació provoca l'execució ràpida del cicle Edita-Prova-Depuració.
- Depuració fàcil
- Àmplia biblioteca de suport
- Estructura de dades fàcil d'aprendre
- Alta productivitat
- Col·laboració en equip
Treballant a Python
- L'intèrpret llegeix el codi python del fitxer font i l'examina per si hi ha un error de sintaxi.
- Si el codi no conté errors, l’intèrpret el converteix en un 'codi de bytes' equivalent.
- Aquest codi de bytes es transmet a la màquina virtual de Python (PVM), on el codi de byte es torna a compilar per error, si n'hi ha.
Què és la prova de Python?
- Les proves automatitzades són un context molt conegut al món de les proves. És on s’executen els plans de prova amb script en lloc d’un humà.
- Python inclou les eines i les biblioteques que admeten proves automàtiques del vostre sistema.
- Els casos de prova de Python són relativament fàcils d'escriure. Amb l'ús creixent de Python, els marcs d'automatització de proves basats en Python també s'estan popularitzant.
Llista de marcs de proves de Python
A continuació, es detallen alguns marcs de proves de Python que heu de conèixer.
java com crear una matriu d'objectes
- robot
- PyTest
- Unitest
- DocTest
- Nas2
- Testifica
Comparació d'eines de prova de Python
Resumim ràpidament aquests marcs en una taula de comparació breu:
| Llicència | Part de | Categoria | Categoria Característica especial | |
|---|---|---|---|---|
| pytest.warns () | expected_warning: Expectativa (, coincidència) | Afirmació d’avís amb les funcions | ||
robot  | Programari lliure (Llicència ASF} | Biblioteques de proves genèriques de Python. | Proves d'acceptació | Enfocament de proves basades en paraules clau. |
PyTest  | Programari lliure (llicència MIT) | Autònom, permet suites de proves compactes. | Proves unitàries | Dispositiu de classe especial i senzill per facilitar les proves. |
poc apte  | Programari lliure (llicència MIT) | Part de la biblioteca estàndard de Python. | Proves unitàries | Recollida de proves ràpida i execució de proves flexible. |
DocTest  | Programari lliure (llicència MIT) | Part de la biblioteca estàndard de Python. | Proves unitàries | Python Interactive Shell per al símbol del sistema i aplicació inclusiva. |
Nas2  | Programari lliure (Llicència BSD) | Porta funcions més inadequades amb funcions i connectors addicionals. | extensió més apta | Un gran nombre de connectors. |
Testifica  | Programari lliure (Llicència ASF) | Porta funcions unittest i nose amb funcions i connectors addicionals. | extensió més apta | Millora del descobriment de proves. |
(Abreviatures: MIT = Institut de Tecnologia de Massachusetts (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004) )
Comencem!!
# 1) Robot
- El Robot Framework més popular és un marc de proves d’automatització de codi obert basat en Python.
- Aquest marc està completament desenvolupat a Python i s'utilitza per a Proves d'acceptació i T el desenvolupament és impulsat. L’estil de paraula clau s’utilitza per escriure casos de prova a Robot Framework.
- El robot és capaç d’executar Java i .Net i també admet proves d’automatització en multiplataforma com Windows, Mac OS i Linux per a aplicacions d’escriptori, aplicacions mòbils, aplicacions web, etc.
- Juntament amb les proves d’acceptació, el robot també s’utilitza per a l’automatització de processos robotitzats (RPA).
- Pip (Package Installer for Python) és molt recomanable per a la instal·lació del robot.
- L’ús de la sintaxi de dades tabulars, proves basades en paraules clau, biblioteques i conjunt d’eines rics i proves paral·leles són algunes de les funcions fortes de Robot que el fan popular entre els provadors.
Exemple:
*** 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 Aquí en teniu una mostra No s'ha pogut executar la prova.
Aquí en teniu una mostra Execució de la prova satisfactòria.
Paquets / mètodes:
| Nom del paquet | Treball | Importació de paquets |
|---|---|---|
| correr() | Per executar proves. | a partir de la importació de robots |
| run_cli () | Per executar proves amb argument de línia d'ordres. | de la importació de robots run_cli |
| rebot() | Per processar la sortida de prova. | from robot import rebot |
Enllaç a l'API: Guia de l'usuari de Robot Framework
Enllaç de descàrrega: robot
# 2) PyTest
- PyTest és un marc de proves de codi obert basat en Python que generalment és universal, però especialment per a Prova funcional i API.
- Pip (Package Installer for Python) és necessari per a la instal·lació de PyTest.
- Admet codi de text senzill o complex per provar API, bases de dades i UI.
- La sintaxi simple és útil per a una fàcil execució de la prova.
- Connectors rics i és capaç de realitzar proves en paral·lel.
- Pot executar qualsevol subconjunt específic de proves.
Exemple:
import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed' Per executar la prova, utilitzeu el fitxer py.test comandament.
Captura de pantalla de referència:
(imatge font )
Paquets / mètodes:
| Funció | Paràmetres | Treball |
|---|---|---|
| pytest.approx () | esperat, rel = Cap, abs = Cap, nan_ok = Fals | Afirmar que dos o dos nombres els conjunts de nombres són aproximadament igual a algunes diferències. |
| pytest.fail () | msg (str) piràcia (bool) | Si la prova d'execució falla explícitament, es mostrarà el missatge. |
| pytest.skip () | allow_module_level (bool) | Omet la prova d'execució amb el missatge que es mostra. |
| pytest.exit () | msg (str) codi de retorn (int) | Surt del procés de prova. |
| pytest.main () | args = Cap connectors = Cap | Torneu el codi de sortida un cop feta l'execució de la prova en procés. |
| pytest.raises () | expected_exception: Expectativa (, coincidència) | Assegureu-vos que una trucada de bloc de codi genera expect_exception o que genera una excepció d'error |
Si voleu accedir a una prova escrita en un fitxer específic, fem servir l'ordre següent.
py.test Fixació Pytest: Pytest Fixture s’utilitza per executar codi abans d’executar el mètode de prova per evitar la repetició de codi. Això s’utilitza bàsicament per inicialitzar la connexió a la base de dades.
Podeu definir el dispositiu PyTest com es mostra a continuació.
@pytest.fixtureAfirmació: L’afirmació és la condició que retorna cert o fals. L'execució de la prova s'atura quan falla l'afirmació.
A continuació es mostra un exemple:
def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55) Enllaç a l'API: API Pytest
Enllaç de descàrrega: Pytest
# 3) Unitest
- Unittest és el primer basat en Python marc de prova unitària automatitzada que va ser dissenyat per funcionar amb la biblioteca estàndard de Python.
- Admet la reutilització de vestits de prova i organització de proves.
- S'ha inspirat en JUnit i admet l'automatització de proves, incloent col·leccions de proves, independència de proves, codi de configuració per a proves, etc.
- També se l’anomena com PyUnit.
- Unittest2 és un backport de noves funcions addicionals afegides a Unittest.
Flux de treball estàndard de Unittest:
- Importeu el mòdul Unittest al codi del programa.
- Podeu definir la vostra pròpia classe.
- Creeu funcions dins de la classe que heu definit.
- Col·loqueu unittest.main () que és el mètode principal a la part inferior del codi per executar el cas de prova.
Exemple:
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// Captura de pantalla de referència:
(imatge font )
Paquets / mètodes:
| Mètode | Treball |
|---|---|
| addTest () | Afegiu el mètode de prova al conjunt de proves. |
| setUp () | Es truca abans de l'execució del mètode de prova per preparar la instal·lació de la prova. |
| tearDown () | Es crida després de l'execució del mètode de prova, fins i tot si la prova genera una excepció. |
| setUpClass () | Es crida després de les proves en una classe individual. |
| tearDownClass () | Es crida després de les proves en una classe individual. |
| correr() | Executeu la prova amb resultats. |
| depurar () | Executeu la prova sense resultat. |
| Descobreix () | Cerca tots els mòduls de prova als subdirectoris del directori específic. |
| assertEqual (a, b) | Per provar la igualtat de dos objectes. |
| asserTrue / assertFalse (condició) | Per provar l’estat booleà. |
( Nota: unittest.mock () és una biblioteca per a proves de Python que permet substituir les parts del sistema per objectes simulats. El nucli simulacre de classe ajuda a crear un conjunt de proves fàcilment).
Enllaç a l'API: API Unittest
Enllaç de descàrrega: Unitest
# 4) DocTest
- Doctest és un mòdul que s’inclou a la distribució estàndard de Python i s’utilitza per a Proves d'unitats de caixa blanca.
- Cerca sessions interactives de python per comprovar si funcionen exactament com cal.
- Fa ús de capacitats selectives de Python com ara les cadenes de documents, el shell interactiu de Python i la introspecció de Python (determinant les propietats dels objectes en temps d'execució).
- Funcions bàsiques:
- S'està actualitzant la cadena de documents
- Realització de proves de regressió
- Les funcions testfile () i testmod () s’utilitzen per proporcionar una interfície bàsica.
Exemple:
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 Captura de pantalla de referència:
(imatge font )
Paquets / Funcions :
| Funció | Paràmetres | |
|---|---|---|
| nas.eines.intest | (func) | El mètode o funció es pot anomenar prova. |
| doctest.testfile () | nom de fitxer (obligatori) (, mòdul_relatiu) (, nom) (, paquet) (, globs) (, detallat) (, informe) (, opcions) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, analitzador) (, codificació) | |
| doctest.testmod () | m) (, nom) (, globs) (, detallat) (, informe) (, optionflags) (, Extraglobs) (, augmentar_en_error) (, exclou_ buit) | |
| doctest.DocFileSuite () | * camins, (module_relative) (, package) (, setUp) (, tearDown) (, globs) (, optionflags) (, parser) (, coding) | |
| doctest.DocTestSuite () | (mòdul) (, globs) (, extraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, checker) |
Nota: Per comprovar exemples interactius al fitxer de text, podem utilitzar la funció testfile ();
doctest.testfile (“example.txt”)Podeu executar la prova directament des de la línia d’ordres amb;
python factorial.py Enllaç a l'API: API DocTest
Enllaç de descàrrega: Doctest
# 5) Nas2
- Nose2 és el successor de Nose i es basa en Python Marc de proves unitàries que pot executar Doctests i UnitTests.
- Nose2 es basa en poc apte per tant, es coneix com estendre's unittest o no és adequat amb el complement dissenyat per fer les proves més senzilles i senzilles.
- Nose utilitza proves col·lectives de unittest.testcase i admet múltiples funcions per escriure proves i excepcions.
- Nose admet accessoris de paquets, classes, mòduls i inicialització complexa per definir alhora alhora en lloc d'escriure amb freqüència.
Exemple:
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() Captura de pantalla de referència:
Paquets / mètodes:
| Mètode | Paràmetres | Treball |
|---|---|---|
| nose.tools.ok_ | (expr, msg = Cap) | Drecera per afirmar. |
| nose.tools.ok_ | (a, b, msg = Cap) | Drecera per 'afirmar a == b, '% R! =% R'% (a, b) |
| nose.tools.make_decorator | (func) | Per replicar metadades per a la funció donada. |
| nas.eines.alçades | (* excepció) | Llançar una de les excepcions previstes per aprovar. |
| nose.tools.timed | (límit) | Per especificar el límit de temps durant el qual la prova hauria de superar-se. |
| nose.tools.with_setup | (configuració = Cap, desglossament = Cap) | Per afegir un mètode de configuració a una funció de prova. |
| nas.eines.nottest | (func) | El mètode o funció no es pot referir com a prova. |
Enllaç a l'API: Connectors per a Nose2
Enllaç de descàrrega: Nas2
# 6) Testifiqueu
- Testify es va dissenyar per reemplaçar la unitat i el nas. Testify té funcions més avançades que unittest.
- Testify és popular com a implementació de Java de proves semàntiques (fàcil d'aprendre i implementar una especificació de proves de programari).
- Interpretació Unitat automatitzada, integració i proves de sistemes és més fàcil testificar.
Característiques
- Mètode de sintaxi simple per fixar.
- Descobriment improvisat de la prova.
- Configuració a nivell de classe i mètode de fixació de demolició.
- Sistema de complement extensible.
- Utilitats de prova fàcils de manejar.
Exemple:
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() Captura de pantalla de referència:
(imatge font )
Paquets / mètodes:
| Nom del paquet | Treball | Importació de paquets |
|---|---|---|
| afirmar | Proporciona eines de proves completes per a la prova del sistema. | importa 'github.com/stretchr/testify/assert' |
| burla | Útil per provar els vostres objectes i trucades. | importa 'github.com/stretchr/testify/mock' |
| requerir | Funciona igual que per afirmar, però atura l'execució de les proves quan fallen les proves. | importa 'github.com/stretchr/testify/require' |
| després | Proporciona lògica per crear l'estructura i els mètodes de la suite de proves. | importa 'github.com/stretchr/testify/suite' |
Enllaç a l'API: Arxius de paquets de Testify
Enllaç de descàrrega: Testifica
Marc de proves addicionals de Python
Fins ara hem revisat el Marc de proves de Python més popular. N’hi ha poques hi ha més noms en aquesta llista que podrien popularitzar-se en el futur.
# 7) Comporta’t
- Es coneix com a comportament BDD (Behavior Driven Development) marc de prova que també s'utilitza per Proves de caixa negra . Behave utilitza el llenguatge natural per escriure proves i funciona amb les cadenes Unicode.
- El directori Comporta't conté fitxers de funcions que tenen un format de text pla sembla un llenguatge natural i Implementacions de pas Python .
Enllaç a l'API: Comporteu-vos a la guia de l'usuari
Enllaç de descàrrega: Comporta’t
# 8) Enciam
- L’enciam és útil per Proves de desenvolupament impulsat pel comportament . Fa que el procés de proves sigui fàcil i escalable.
- L’enciam inclou passos com:
- Descriure el comportament
- Definició de passos a Python.
- Execució del codi
- Modificació del codi per passar la prova.
- S'està executant el codi modificat.
- Aquests passos es segueixen entre tres i quatre vegades per fer que el programari estigui lliure d’errors i, per tant, millorar-ne la qualitat.
Enllaç a l'API: Documentació d’enciams
Enllaç de descàrrega: Enciam
Preguntes i respostes freqüents
Vegem algunes de les preguntes més freqüents sobre aquest tema:
P # 1) Per què s'utilitza Python per a l'automatització?
Resposta: Com que 'Python inclou les eines i les biblioteques que admeten proves automàtiques per al vostre sistema', hi ha diversos altres motius pels quals s'utilitza Python per fer proves.
- Python és orientat a objectes i funcional que permet als programadors concloure si la funció i les classes són adequades segons els requisits.
- Python ofereix una àmplia biblioteca de paquets útils per provar després d’instal·lar ‘Pip’.
- Les funcions sense estat i la sintaxi senzilla són útils per crear proves llegibles.
- Python fa el paper del pont entre el cas de prova i el codi de prova.
- Python admet l’escriptura dinàmica d’ànecs.
- Ofereix un IDE ben configurat i un bon suport al framework BDD.
- El suport en línia de comandes enriquit és útil per realitzar una comprovació manual.
- Una estructura simple, una modularitat, un conjunt d’eines ric i paquets poden ser útils per al desenvolupament d’escales.
Q # 2) Com estructurar una prova de Python?
Resposta: En el moment de crear una prova a Python, hauríeu de tenir en compte dues coses tal com s’indica a continuació.
- Quin mòdul / part del sistema voleu provar?
- Quin tipus de proves opteu (si es tracta de proves d’unitat o proves d’integració)?
L’estructura general de la prova de Python és tan senzilla com d’altres on decidim els components de les proves, com ara: entrades, codi de prova que s’executarà, sortida i comparació de la sortida amb els resultats esperats.
P # 3) Quina eina d'automatització està escrita a Python?
Resposta: Ampliació és una eina d'automatització que s'escriu i s'amplia amb Python i que s'utilitza per automatitzar el muntatge de programari. El buildout es pot aplicar a totes les fases del programari, des del desenvolupament fins al desplegament.
Aquesta eina es basa en 3 principis bàsics:
- Repetibilitat: Indica que la configuració del projecte desenvolupada en el mateix entorn ha de produir el mateix resultat independentment del seu historial.
- Componentització: El servei de programari ha d’incloure eines d’autocontrol i ha de configurar el sistema de monitorització mentre es desplega el producte.
- Automatització: El desplegament de programari hauria de ser altament automatitzat i estalviar temps.
Q # 4) Es pot utilitzar Python amb seleni?
Resposta: Sí. El llenguatge Python s'utilitza amb Selenium per realitzar proves. L’API Python és útil per connectar-se amb el navegador mitjançant Selenium. La combinació Python Selenium es pot utilitzar per escriure proves funcionals / d'acceptació mitjançant Selenium WebDriver.
Q # 5) El seleni amb Python és bo?
Resposta: Hi ha diverses raons per les quals el seleni i el pitó es consideren una bona combinació:
- Seleni té el conjunt d’eines més potent per donar suport a l’automatització ràpida de les proves.
- Selenium ofereix funcions de prova dedicades per realitzar proves d'aplicacions web que ajuden a examinar el comportament real de l'aplicació.
- Mentre que, Python és un llenguatge de seqüències d’ordres basat en objectes i fàcil d’utilitzar amb una estructura de paraules clau senzilla.
Ara, a l’hora d’utilitzar Selenium amb Python, té diversos avantatges, tal com s’indica a continuació.
- Fàcil de codificar i llegir.
- L’API Python és extremadament útil per connectar-vos al navegador mitjançant Selenium.
- Selenium envia l'ordre estàndard de Python a diversos navegadors independentment de les seves variacions de disseny.
- Python és comparativament senzill i compacte que els altres llenguatges de programació.
- Python inclou una gran comunitat per donar suport a aquells que són completament nous a utilitzar Selenium amb Python per realitzar proves d'automatització.
- És un llenguatge de programació gratuït i obert tot el temps.
- Selenium WebDriver és un altre motiu important per utilitzar Selenium amb Python. Selenium WebDriver té una forta compatibilitat d’enllaços per a la fàcil interfície d’usuari de Python.
Q # 6) Quines són les mesures per triar el millor marc de proves de Python?
Resposta: Per triar el millor marc de proves de Python, cal tenir en compte els punts següents:
- Si la qualitat i l'estructura dels guions compleix els vostres propòsits. El guió de programació ha de ser fàcil d’entendre / mantenir i lliure de defectes.
- L’estructura de programació de Python té un paper important a l’hora d’escollir el marc de proves que consisteix: atributs, sentències, funcions, operadors, mòduls i fitxers de biblioteca estàndard.
- Amb quina facilitat es poden generar proves i fins a quin punt es poden reutilitzar?
- El mètode adoptat per a l'execució del mòdul test / test (tècniques d'execució del mòdul).
Q # 7) Com triar el millor marc de proves de Python?
Resposta: Comprendre els avantatges i les limitacions de cada marc és una millor manera de triar el millor marc de proves de Python. Explorem -
Marc del robot:
Avantatges:
- L’enfocament de la prova basada en paraules clau ajuda a crear casos de prova llegibles d’una manera més senzilla.
- API múltiples
- Sintaxi de dades de prova fàcil
- Admet proves paral·leles mitjançant Selenium Grid.
Limitacions:
- Crear informes HTML personalitzats és bastant complicat amb Robot.
- Menys suport a les proves paral·leles.
- Requereix Python 2.7.14 i versions posteriors.
Pytest:
Avantatges:
- Admet un conjunt de proves compacte.
- No és necessari el depurador ni cap registre de prova explícit.
- Múltiples accessoris
- Connectors extensibles
- Creació de proves fàcil i senzilla.
- És possible crear casos de prova amb menys errors.
Limitacions:
- No és compatible amb altres marcs.
Unitest:
Avantatges:
- No cal cap mòdul addicional.
- Fàcil d'aprendre per als provadors de principiants.
- Execució de proves senzilla i fàcil.
- Generació ràpida d'informes de proves.
Limitacions
- La denominació snake_case de Python i camel La denominació case de JUnit causa una mica de confusió.
- Intenció poc clara del codi de prova.
- Requereix una gran quantitat de codi de la caldera.
Doctest:
Avantatges:
- Una bona opció per realitzar petites proves.
- La documentació de proves del mètode també proporciona informació addicional sobre el funcionament del mètode.
Limitacions
- Només compara la sortida impresa. Qualsevol variació de la sortida provocarà un error de prova.
Nas 2:
Avantatges:
- Nose 2 admet més configuracions de proves que unittest.
- Inclou un conjunt important de connectors actius.
- API diferents d'unittest que proporciona més informació sobre l'error.
Limitacions:
- Mentre instal·leu connectors de tercers, heu d’instal·lar l’eina de configuració / distribuir paquets, ja que Nose2 admet Python 3 però no connectors de tercers.
Decidiu:
Avantatges:
- Fàcil d'entendre i utilitzar.
- Es poden crear fàcilment proves d’unitat, integració i sistemes.
- Components de prova gestionables i reutilitzables.
- És fàcil afegir noves funcions a Testify.
Limitacions:
- Inicialment Testify es va desenvolupar per substituir unittest i Nose, però el procés de transitar-lo a pytest està activat, de manera que es recomana als usuaris evitar utilitzar Testify per a propers projectes.
Comportament de marc:
Avantatges:
- Fàcil execució de tot tipus de casos de prova.
- Raonament i pensament detallats
- Claredat de la sortida QA / Dev.
Limitacions:
- Només admet proves de caixes negres.
Marc de l'enciam:
Avantatges:
- Llenguatge senzill per crear múltiples escenaris de prova.
- Útil per a casos de proves basats en el comportament per a proves de caixa negra.
Limitacions:
- Necessita una forta coordinació entre desenvolupadors, verificadors i grups d'interès.
Podeu triar el millor marc de proves de Python adequat tenint en compte els avantatges i limitacions anteriors que us ajudaran a desenvolupar els criteris adequats a les vostres necessitats empresarials.
Q # 8) Quin marc és el millor per a Python Automation?
Resposta: Tot i considerar els avantatges i les limitacions, podem considerar el tipus de prova com una de les mesures per triar el millor marc de proves:
- Proves funcionals: Robot, PyTest, Unittest
- Proves basades en el comportament: Comporta’t, enciam
robot és el millor marc per a aquells que són nous a les proves de Python i desitgen començar de forma sòlida.
Conclusió
Subunitat, prova, recursos de prova, Sancho, eines de prova són alguns noms més afegits a la llista de Python Testing Framework. Tot i això, només hi ha algunes eines popularitzades fins ara, ja que les proves de Python són un concepte relativament nou que s’introdueix al món de les proves.
Les empreses estan treballant per millorar aquestes eines perquè siguin fàcils d’entendre i realitzar proves. Amb els accessoris, els connectors i els paquets de classe rics i precisos, aquestes eines poden ser versades i preferibles per realitzar proves de Python.
Mentrestant, els marcs esmentats anteriorment des de unittest a Testify proporcionen el suport i el servei necessaris per aconseguir el rendiment del sistema previst.
= >> Poseu-vos en contacte amb nosaltres per suggerir un llistat aquí.Lectura recomanada
- Introducció i procés d’instal·lació de Python
- Tutorial Python per a principiants (entrenament pràctic GRATU PyT en Python)
- 30+ millors tutorials sobre seleni: apreneu el seleni amb exemples reals
- Què és la prova d'automatització (última guia per iniciar l'automatització de proves)
- Les diferències entre la prova unitària, la prova d’integració i la prova funcional
- 10 eines RPA d'automatització de processos robòtics més populars el 2021
- 25 millors marcs i eines de prova de Java per a proves d'automatització (part 3)
- 8 Millors eines i marcs de proves per al desenvolupament impulsat pel comportament (BDD)