top 6 best python testing frameworks
Ce didacticiel explique comment Python peut être utilisé pour la programmation de test et répertorie les fonctionnalités et la comparaison des principaux cadres de test Python:
Avec l'application généralisée de l'intelligence artificielle, Python est devenu un langage de programmation populaire.
Ce didacticiel expliquera comment Python peut être utilisé pour la programmation de test avec certains frameworks de test basés sur Python.
Commençons!!
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Ce que vous apprendrez:
Qu'est-ce que Python?
Selon la définition traditionnelle, Python est un langage de programmation général interprété de haut niveau qui aide les programmeurs à écrire du code gérable et logique pour les petits et les grands projets.
Certains des avantages des pythons sont:
- Aucune compilation ne provoque l'exécution rapide du cycle Edit-Test-Debug.
- Débogage facile
- Bibliothèque de support étendue
- Structure de données facile à apprendre
- Grande productivité
- La collaboration d'équipe
Travailler en Python
- L'interpréteur lit le code python à partir du fichier source et l'examine à la recherche d'une erreur de syntaxe.
- Si le code est sans erreur, l'interpréteur convertit le code en son équivalent «code d'octet».
- Ce code d'octet est ensuite transmis à la machine virtuelle Python (PVM) où le code d'octet est à nouveau compilé pour l'erreur le cas échéant.
Qu'est-ce que le test Python?
- Les tests automatisés sont un contexte bien connu dans le monde des tests. C'est là que les plans de test sont exécutés à l'aide d'un script au lieu d'un humain.
- Python est livré avec les outils et les bibliothèques qui prennent en charge les tests automatisés de votre système.
- Les cas de test Python sont relativement faciles à écrire. Avec l'utilisation accrue de Python, les frameworks d'automatisation de test basés sur Python deviennent également populaires.
Liste des cadres de test Python
Vous trouverez ci-dessous quelques frameworks de test Python que vous devriez connaître.
- Robot
- PyTest
- Test de l'unité
- DocTest
- Nez2
- Témoigner
Comparaison des outils de test Python
Résumons rapidement ces cadres dans un bref tableau de comparaison:
| Licence | Partie de | Catégorie | Catégorie Une fonction spéciale | |
|---|---|---|---|---|
| pytest.warns () | attendu_avertissement: Attente (, correspondance) | Affirmer un avertissement avec les fonctions | ||
Robot  | Logiciel gratuit (Licence ASF} | Bibliothèques de tests génériques Python. | Test d'acceptation | Approche de test basée sur les mots clés. |
PyTest  | Logiciel gratuit (licence MIT) | Autonome, permet des suites de tests compactes. | Test unitaire | Appareil de classe spécial et simple pour faciliter les tests. |
Test de l'unité  | Logiciel gratuit (licence MIT) | Fait partie de la bibliothèque standard Python. | Test unitaire | Collecte de tests rapide et exécution flexible des tests. |
DocTest  | Logiciel gratuit (licence MIT) | Fait partie de la bibliothèque standard Python. | Test unitaire | Python Interactive Shell pour l'invite de commande et l'application inclusive. |
Nez2  | Logiciel gratuit (Licence BSD) | Fournit des fonctionnalités uniques avec des fonctionnalités supplémentaires et des plugins. | extension unittest | Un grand nombre de plugins. |
Témoigner  | Logiciel gratuit (Licence ASF) | Possède des fonctionnalités de test et de nez avec des fonctionnalités et des plugins supplémentaires. | extension unittest | Amélioration de la découverte de test. |
(Abréviations: MIT = Massachusetts Institute of Technology (1980), BSD = Distribution de logiciels de Berkeley (1988), ASF = Fondation Apache Software (2004) )
Commençons!!
# 1) Robot
- Le Framework Robot le plus populaire est un framework de test d'automatisation open source basé sur Python.
- Ce framework est entièrement développé en Python et est utilisé pour Test d'acceptation et T est-driven development. Le style de mot-clé est utilisé pour écrire des cas de test dans le framework Robot.
- Le robot est capable d'exécuter Java et .Net et prend également en charge les tests d'automatisation sur plusieurs plates-formes telles que Windows, Mac OS et Linux pour les applications de bureau, les applications mobiles, les applications Web, etc.
- Outre les tests d'acceptation, Robot est également utilisé pour l'automatisation des processus robotiques (RPA).
- Pépin (Package Installer pour Python) est fortement recommandé pour l'installation de Robot.
- L'utilisation de la syntaxe des données tabulaires, des tests basés sur des mots-clés, des bibliothèques et des outils riches et des tests parallèles sont quelques-unes des fonctionnalités fortes de Robot qui le rendent populaire parmi les testeurs.
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 Voici un échantillon de Échec de l'exécution du test.
Voici un échantillon de Exécution réussie du test.
Forfaits / Méthodes:
| Nom du paquet | Travail | Importation de package |
|---|---|---|
| Cours() | Pour exécuter des tests. | à partir de l'exécution d'importation de robot |
| run_cli () | Pour exécuter des tests avec l'argument de ligne de commande. | depuis le robot import run_cli |
| rebondir () | Pour traiter la sortie de test. | du rebot d'importation de robot |
Lien vers l'API: Guide de l'utilisateur de Robot Framework
Lien de téléchargement: Robot
# 2) PyTest
- PyTest est un framework de test open-source basé sur Python qui est généralement polyvalent mais surtout pour Tests fonctionnels et API.
- Pépin (Package Installer pour Python) est requis pour l'installation de PyTest.
- Il prend en charge le code texte simple ou complexe pour tester les API, les bases de données et les interfaces utilisateur.
- Une syntaxe simple est utile pour une exécution facile des tests.
- Plugins riches et est capable d'exécuter des tests en parallèle.
- Peut exécuter n'importe quel sous-ensemble spécifique de tests.
Exemple:
import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed' Pour exécuter le test, utilisez le py.test commander.
Capture d'écran pour référence:
(image la source )
Forfaits / Méthodes:
| Fonction | Paramètres | Travail |
|---|---|---|
| pytest.approx () | attendu, rel = Aucun, abs = Aucun, nan_ok = Faux | Affirmez que deux nombres ou deux les ensembles de nombres sont approximativement égale à quelques différences. |
| pytest.fail () | msg (str) pytrace (booléen) | Si le test en cours échoue explicitement, le message s'affiche. |
| pytest.skip () | allow_module_level (booléen) | Ignorez le test en cours avec le message affiché. |
| pytest.exit () | msg (str) code de retour (entier) | Quittez le processus de test. |
| pytest.main () | args = Aucun plugins = Aucun | Renvoie le code de sortie une fois que l'exécution du test en cours est terminée. |
| pytest.raises () | attendu_exception: attente (, correspondance) | Affirmer qu'un appel de bloc de code lève expect_exception ou déclenche une exception d'échec |
Si vous souhaitez accéder à un test écrit dans un fichier spécifique, nous utilisons la commande ci-dessous.
py.test Appareil Pytest: Pytest Fixture est utilisé pour exécuter du code avant d'exécuter la méthode de test pour éviter la répétition du code. Ceci est essentiellement utilisé pour initialiser la connexion à la base de données.
Vous pouvez définir l'appareil PyTest comme indiqué ci-dessous.
@pytest.fixtureAffirmation: L'assertion est la condition qui renvoie vrai ou faux. L'exécution du test s'arrête lorsque l'assertion échoue.
Ci-dessous un exemple:
def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55) Lien vers l'API: API Pytest
Lien de téléchargement: Pytest
# 3) Unittest
- Unittest est le tout premier modèle basé sur Python cadre de test unitaire automatisé qui a été conçu pour fonctionner avec la bibliothèque standard Python.
- Prend en charge la réutilisation des combinaisons de test et l'organisation des tests.
- Il a été inspiré par JUnit et prend en charge l'automatisation des tests, y compris les collections de tests, l'indépendance des tests, le code de configuration pour les tests, etc.
- Il est également appelé comme PyUnit.
- Unittest2 est un backport de nouvelles fonctionnalités supplémentaires ajoutées à l'Unittest.
Flux de travail standard d'Unittest:
- Importez le module Unittest dans le code du programme.
- Vous pouvez définir votre propre classe.
- Créez des fonctions à l'intérieur de la classe que vous avez définie.
- Placez unittest.main () qui est la méthode principale au bas du code pour exécuter le cas de test.
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// Capture d'écran pour référence:
(image la source )
Forfaits / Méthodes:
| Méthode | Travail |
|---|---|
| addTest () | Ajoutez la méthode de test dans la suite de tests. |
| installer() | Appelé avant l'exécution de la méthode de test pour préparer l'installation de test. |
| abattre() | Appelé après l'exécution de la méthode de test même si le test lève une exception. |
| setUpClass () | Appelé après des tests dans une classe individuelle. |
| tearDownClass () | Appelé après des tests dans une classe individuelle. |
| Cours() | Exécutez le test avec les résultats. |
| déboguer() | Exécutez le test sans résultat. |
| Découvrir() | Recherche tous les modules de test dans les sous-répertoires du répertoire spécifique. |
| assertEqual (a, b) | Pour tester l'égalité de deux objets. |
| asserTrue / assertFalse (condition) | Pour tester la condition booléenne. |
( Remarque: unittest.mock () est une bibliothèque pour les tests Python qui permet de remplacer des composants système par des objets factices. Le noyau classe simulée permet de créer facilement une suite de tests.)
Lien vers l'API: API Unittest
Lien de téléchargement: Test de l'unité
# 4) DocTest
- Doctest est un module inclus dans la distribution standard de Python et utilisé pour Tests unitaires en boîte blanche.
- Il recherche des sessions Python interactives pour vérifier si elles fonctionnent exactement comme requis.
- Il utilise des fonctionnalités Python sélectives telles que les docstrings, le shell interactif Python et l'introspection Python (détermination des propriétés des objets à l'exécution).
- Fonctions principales:
- Mise à jour de docstring
- Effectuer des tests de régression
- Les fonctions testfile () et testmod () sont utilisées pour fournir une interface de base.
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 Capture d'écran pour référence:
(image la source )
Packages / Fonctions :
| Fonction | Paramètres | |
|---|---|---|
| nez.outils.intest | (func) | La méthode ou la fonction peut être appelée test. |
| doctest.testfile () | nom de fichier (obligatoire) (, module_relative) (, nom) (, package) (, globs) (, verbeux) (, rapport) (, optionsflags) (, extraglobs) (, rise_on_error) (, analyseur) (, encodage) | |
| doctest.testmod () | m) (, nom) (, globs) (, verbeux) (, rapport) (, optionflags) (, extraglobs) (, rise_on_error) (, exclude_empty) | |
| doctest.DocFileSuite () | * chemins, (module_relative) (, package) (, setUp) (, tearDown) (, globs) (, optionsflags) (, parser) (, encoding) | |
| doctest.DocTestSuite () | (module) (, globs) (, extraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, vérificateur) |
Remarque: Pour vérifier des exemples interactifs dans le fichier texte, nous pouvons utiliser la fonction testfile ();
doctest.testfile (“example.txt”)Vous pouvez exécuter directement le test depuis la ligne de commande avec;
python factorial.py Lien vers l'API: API DocTest
Lien de téléchargement: Doctest
# 5) Nez2
- Nose2 est le successeur de Nose et c'est une version basée sur Python Cadre de test unitaire qui peut exécuter des Doctests et des UnitTests.
- Nose2 est basé sur Test de l'unité par conséquent, il est appelé étendre unittest ou unittest avec le plugin qui a été conçu pour rendre les tests simples et plus faciles.
- Nose utilise des tests collectifs de unittest.testcase et prend en charge plusieurs fonctions pour écrire des tests et des exceptions.
- Nose prend en charge les fixtures de packages, les classes, les modules et l'initialisation complexe à définir en une seule fois au lieu d'écrire fréquemment.
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() Capture d'écran pour référence:
Forfaits / Méthodes:
comment ouvrir un fichier xml dans word
| Méthode | Paramètres | Travail |
|---|---|---|
| nose.tools.ok_ | (expr, msg = Aucun) | Raccourci pour affirmer. |
| nose.tools.ok_ | (a, b, msg = Aucun) | Raccourci vers «assert a == b, «% R! =% R»% (a, b) |
| nose.tools.make_decorator | (func) | Pour répliquer les métadonnées pour la fonction donnée. |
| nez.outils.lève | (*exception) | Pour lancer l'une des exceptions attendues pour passer. |
| nez.outils.timed | (limite) | Pour spécifier le délai dans lequel le test doit être réussi. |
| nez.outils.avec_setup | (configuration = aucun, démontage = aucun) | Pour ajouter une méthode de configuration à une fonction de test. |
| nez.outils.notest | (func) | La méthode ou la fonction ne peut pas être qualifiée de test. |
Lien vers l'API: Plugins pour Nose2
Lien de téléchargement: Nez2
# 6) Témoignez
- Testify a été conçu pour remplacer unittest et le nez. Testify a des fonctionnalités plus avancées que Unittest.
- Testify est populaire en tant qu'implémentation Java de tests sémantiques (facile à apprendre et implémentation de spécifications de tests logiciels).
- Performer Test automatisé d'unité, d'intégration et de système est plus facile à témoigner.
Fonctionnalités
- Syntaxe simple à la méthode de fixation.
- Découverte de test improvisée.
- Méthode d'installation et de démontage au niveau de la classe.
- Système de plugin extensible.
- Utilitaires de test faciles à gérer.
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() Capture d'écran pour référence:
(image la source )
Forfaits / Méthodes:
| Nom du paquet | Travail | Importation de package |
|---|---|---|
| affirmer | Fournit des outils de test complets pour le test du système. | import 'github.com/stretchr/testify/assert' |
| moquer | Utile pour tester vos objets et vos appels. | importer 'github.com/stretchr/testify/mock' |
| exiger | Fonctionne comme pour assert mais arrête l'exécution du test lorsque les tests échouent. | import 'github.com/stretchr/testify/require' |
| suite | Il fournit une logique pour créer la structure et les méthodes de la suite de tests. | import 'github.com/stretchr/testify/suite' |
Lien vers l'API: Fichiers de package de Testify
Lien de téléchargement: Témoigner
Framework de test Python supplémentaire
Jusqu'à présent, nous avons examiné le framework de test Python le plus populaire. Il y en a peu plus de noms sur cette liste qui pourraient devenir populaires à l'avenir.
# 7) Se comporter
- Behave est appelé BDD (développement axé sur le comportement) cadre de test qui est également utilisé pour Test de la boîte noire . Behave utilise le langage naturel pour écrire des tests et fonctionne avec des chaînes Unicode.
- Le répertoire Behave contient fichiers de fonctionnalités qui ont un format de texte brut ressemble au langage naturel et Implémentations d'étapes Python .
Lien vers l'API: Guide de l'utilisateur Behave
Lien de téléchargement: Se comporter
# 8) Laitue
- La laitue est utile pour Tests de développement axés sur le comportement . Cela rend le processus de test simple et évolutif.
- La laitue comprend des étapes telles que:
- Décrire le comportement
- Définition des étapes en Python.
- Lancer le code
- Modification du code pour réussir le test.
- Exécution du code modifié.
- Ces étapes sont suivies 3 à 4 fois pour rendre le logiciel sans erreur et ainsi améliorer sa qualité.
Lien vers l'API: Documentation sur la laitue
Lien de téléchargement: Salade
Foire aux questions et réponses
Jetons un coup d'œil à certaines des FAQ les plus courantes sur ce sujet.
Q # 1) Pourquoi Python est-il utilisé pour l'automatisation?
Répondre: Comme «Python est livré avec les outils et les bibliothèques qui prennent en charge les tests automatisés pour votre système», il existe plusieurs autres raisons pour lesquelles Python est utilisé pour les tests.
- Python est orienté objet et fonctionnel, ce qui permet aux programmeurs de déterminer si la fonction et les classes sont adaptées aux exigences.
- Python propose une riche bibliothèque de packages utiles pour les tests après l'installation de «Pip».
- Les fonctions sans état et la syntaxe simple sont utiles pour créer des tests lisibles.
- Python joue le rôle de pont entre le cas de test et le code de test.
- Python prend en charge le typage dynamique du canard.
- Offre un IDE bien configuré et une bonne prise en charge du framework BDD.
- La prise en charge de la ligne de commande riche est utile pour effectuer une vérification manuelle.
- Une structure simple et efficace, une modularité, un ensemble d'outils riche et des packages peuvent être utiles pour le développement à l'échelle.
Q # 2) Comment structurer un test Python?
Répondre: Au moment de créer un test en Python, vous devriez considérer deux choses comme indiqué ci-dessous.
- Quel module / partie du système souhaitez-vous tester?
- Quel type de test vous choisissez (qu'il s'agisse de tests unitaires ou de tests d'intégration)?
La structure globale du test Python est aussi simple que d'autres où nous décidons des composants des tests tels que - les entrées, le code de test à exécuter, la sortie et la comparaison de la sortie avec les résultats attendus.
Q # 3) Quel outil d'automatisation est écrit en Python?
outils pour un déploiement continu dans les devops
Répondre: Construire sur est un outil d'automatisation qui est écrit et étendu avec Python et est utilisé pour automatiser l'assemblage de logiciels. Buildout peut être applicable à toutes les phases du logiciel, du développement au déploiement.
Cet outil est basé sur 3 principes fondamentaux:
- Répétabilité: Il indique que la configuration de projet développée dans le même environnement doit produire le même résultat quelle que soit son histoire.
- Componentisation: Le service logiciel doit inclure des outils d'auto-surveillance et configurer le système de surveillance lors du déploiement du produit.
- Automatisation: Le déploiement de logiciels doit être hautement automatisé et gagner du temps.
Q # 4) Python peut-il être utilisé avec Selenium?
Répondre: Oui. Le langage Python est utilisé avec Selenium pour effectuer des tests. L'API Python est utile pour se connecter au navigateur via Selenium. La combinaison Python Selenium peut être utilisée pour écrire des tests fonctionnels / d'acceptation à l'aide de Selenium WebDriver.
Q # 5) Le sélénium avec Python est-il bon?
Répondre: Il y a plusieurs raisons pour lesquelles Selenium et Python sont considérés comme une bonne combinaison:
- Selenium dispose de l'ensemble d'outils le plus puissant pour prendre en charge l'automatisation rapide des tests.
- Selenium propose des fonctions de test dédiées pour effectuer des tests d'applications Web qui aident à examiner le comportement réel des applications.
- Alors que Python est un langage de script de haut niveau, basé sur des objets et convivial avec une structure de mots-clés simple.
Maintenant, quand il s'agit d'utiliser Selenium avec Python, il présente plusieurs avantages, comme indiqué ci-dessous.
- Facile à coder et à lire.
- L'API Python est extrêmement utile pour vous connecter au navigateur via Selenium.
- Selenium envoie la commande standard de Python à divers navigateurs indépendamment de ses variations de conception.
- Python est comparativement simple et compact que les autres langages de programmation.
- Python est livré avec une grande communauté pour aider ceux qui sont complètement nouveaux à utiliser Selenium avec Python pour effectuer des tests d'automatisation.
- C'est un langage de programmation gratuit et ouvert tout le temps.
- Selenium WebDriver est une autre bonne raison d'utiliser Selenium avec Python. Selenium WebDriver a une forte prise en charge des liaisons pour l'interface utilisateur simple de Python.
Q # 6) Quelles sont les mesures pour choisir le meilleur framework de test Python?
Répondre: Pour choisir le meilleur framework de test Python, les points ci-dessous doivent être pris en compte:
- Si la qualité et la structure des scripts, remplissent vos objectifs. Le script de programmation doit être facile à comprendre / maintenir et exempt de défauts.
- La structure de programmation de Python joue un rôle important dans le choix du cadre de test qui se compose - Attributs, instructions, fonctions, opérateurs, modules et fichiers de bibliothèque standard.
- Avec quelle facilité pouvez-vous générer des tests et dans quelle mesure ils peuvent être réutilisés?
- La méthode adoptée pour l'exécution du module de test / test (Techniques d'exécution du module).
Q # 7) Comment choisir le meilleur framework de test Python?
Répondre: Comprendre les avantages et les limites de chaque framework est un meilleur moyen de choisir le meilleur framework de test Python. Laissez-nous explorer -
Cadre de robot:
Avantages:
- L'approche de test basée sur les mots-clés permet de créer plus facilement des cas de test lisibles.
- Plusieurs API
- Syntaxe des données de test facile
- Prend en charge les tests parallèles via Selenium Grid.
Limites:
- Créer des rapports HTML personnalisés est assez délicat avec Robot.
- Moins de support pour les tests en parallèle.
- Il nécessite Python 2.7.14 et supérieur.
Pytest:
Avantages:
- Prend en charge la suite de tests compacte.
- Pas besoin de débogueur ou de journal de test explicite.
- Plusieurs luminaires
- Plugins extensibles
- Création de test facile et simple.
- Possibilité de créer des cas de test avec moins de bogues.
Limites:
- Non compatible avec d'autres frameworks.
Test de l'unité:
Avantages:
- Pas besoin de module supplémentaire.
- Facile à apprendre pour les testeurs au niveau débutant.
- Exécution de test simple et facile.
- Génération rapide de rapports de test.
Limites
- La dénomination snake_case de Python et la dénomination camelCase de JUnit créent un peu de confusion.
- L'intention du code de test n'est pas claire.
- Nécessite une énorme quantité de code passe-partout.
Doctest:
Avantages:
- Une bonne option pour effectuer de petits tests.
- La documentation de test dans la méthode fournit également des informations supplémentaires sur le fonctionnement de la méthode.
Limites
- Il compare uniquement la sortie imprimée. Toute variation de la sortie entraînera un échec du test.
Nez 2:
Avantages:
- Nose 2 prend en charge plus de configuration de test que unittest.
- Il comprend un ensemble substantiel de plugins actifs.
- API différente de unittest qui fournit plus d'informations sur l'erreur.
Limites:
- Lors de l'installation de plugins tiers, vous devez installer l'outil de configuration / distribuer le package, car Nose2 prend en charge Python 3 mais pas les plugins tiers.
Témoigner:
Avantages:
- Facile à comprendre et à utiliser.
- Les tests unitaires, d'intégration et de système peuvent être facilement créés.
- Composants de test gérables et réutilisables.
- Ajouter de nouvelles fonctionnalités à Testify est facile.
Limites:
- Initialement, Testify a été développé pour remplacer unittest et Nose, mais le processus de transition vers pytest est activé, il est donc recommandé aux utilisateurs d'éviter d'utiliser Testify pour quelques projets à venir.
Behave Framework:
Avantages:
- Exécution facile de tous types de cas de test.
- Raisonnement et réflexion détaillés
- Clarté de la sortie QA / Dev.
Limites:
- Il ne prend en charge que les tests de boîte noire.
Cadre de laitue:
Avantages:
- Langage simple pour créer plusieurs scénarios de test.
- Utile pour les cas de test axés sur le comportement pour les tests en boîte noire.
Limites:
- Cela nécessite une forte coordination entre les développeurs, les testeurs et les parties prenantes.
Vous pouvez choisir le meilleur cadre de test Python approprié en tenant compte des avantages et limitations ci-dessus qui vous aideront à développer les critères adaptés aux besoins de votre entreprise.
Q # 8) Quel framework est le meilleur pour Python Automation?
Répondre: Tout en considérant les avantages et les limites, nous pouvons considérer le type de test comme l'une des mesures pour choisir le meilleur cadre de test:
- Test fonctionel: Robot, PyTest, Unittest
- Tests axés sur le comportement: Se comporter, laitue
Robot est le meilleur framework pour ceux qui débutent dans les tests Python et souhaitent prendre un bon départ.
Conclusion
Subunit, Trial, Test resources, Sancho, Testtools sont quelques autres noms ajoutés dans la liste de Python Testing Framework. Cependant, seuls quelques outils ont été popularisés jusqu'à présent, car les tests Python sont un concept relativement nouveau introduit dans le monde des tests.
Les entreprises s'efforcent d'améliorer ces outils afin qu'ils soient faciles à comprendre et à effectuer des tests. Avec les fixtures de classe, les plugins et les packages riches et précis, ces outils peuvent devenir bien versés et préférables pour effectuer des tests Python.
Pendant ce temps, les cadres mentionnés ci-dessus, de unittest à Testify, fournissent le soutien et les services nécessaires pour atteindre les performances système prévues.
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