top 6 best python testing frameworks
Този урок обяснява как Python може да се използва за тестово програмиране и изброява характеристиките и сравнението на най-добрите рамки за тестване на Python:
С широкото приложение на изкуствения интелект Python се превърна в популярен език за програмиране.
Този урок ще обхване как Python може да се използва за тестово програмиране заедно с някои базирани на Python рамки за тестване.
Да започваме!!
=> Проверете ВСИЧКИ уроци за Python тук.
Какво ще научите:
Какво е Python?
Според традиционната дефиниция, Python е интерпретиран, общ език за програмиране на високо ниво, който помага на програмистите да пишат управляем и логичен код за малки, както и мащабни проекти.
Някои от предимствата на Pythons са:
- Нито една компилация не причинява бързото изпълнение на цикъла Edit-Test-Debug.
- Лесно отстраняване на грешки
- Обширна библиотека за поддръжка
- Лесна за научаване структура на данните
- Висока производителност
- Екипно сътрудничество
Работа в Python
- Интерпретаторът чете кода на python от изходния файл и го проверява за синтаксична грешка.
- Ако кодът е без грешки, тогава интерпретаторът го преобразува в еквивалентен „байтов код“.
- След това този байтов код се предава на Python Virtual Machine (PVM), където байтовият код отново се компилира за грешка, ако има такава.
Какво е тестване на Python?
- Автоматизираното тестване е добре познат контекст в света на тестването. Там се изпълняват плановете за тестове, като се използва скрипт вместо човек.
- Python се предлага с инструментите и библиотеките, които поддържат автоматизирано тестване за вашата система.
- Тестовите случаи на Python са сравнително лесни за писане. С увеличеното използване на Python, базирани на Python рамки за автоматизация на тестове също стават популярни.
Списък на рамки за тестване на Python
По-долу са изброени някои рамки за тестване на Python, които трябва да знаете.
- Робот
- PyTest
- Unittest
- DocTest
- Нос2
- Свидетелствайте
Сравнение на инструментите за тестване на Python
Нека обобщим бързо тези рамки в кратка таблица за сравнение:
| Разрешително | Част от | Категория | Категория Специално свойство | |
|---|---|---|---|---|
| pytest.warns () | очаквано_предупреждение: Очакване (, съвпадение) | Утвърждаване на предупреждение с функциите | ||
Робот  | Безплатен софтуер (ASF лиценз} | Общи библиотеки за тестове на Python. | Изпитване за приемане | Подход за тестване с ключови думи. |
PyTest  | Безплатен софтуер (MIT лиценз) | Самостоятелно, позволява компактни тестови апартаменти. | Единично тестване | Специален и прост приспособление от клас за улесняване на тестването. |
unittest  | Безплатен софтуер (MIT лиценз) | Част от стандартната библиотека на Python. | Единично тестване | Бързо събиране на тестове и гъвкаво изпълнение на теста. |
DocTest  | Безплатен софтуер (MIT лиценз) | Част от стандартната библиотека на Python. | Единично тестване | Python Interactive Shell за командния ред и включващо приложение. |
Нос2  | Безплатен софтуер (BSD лиценз) | Носи unittest функции с допълнителна функция и плъгини. | unittest разширение | Голям брой приставки. |
Свидетелствайте  | Безплатен софтуер (ASF лиценз) | Носи unittest и носови функции с допълнителна функция и приставки. | unittest разширение | Подобряване на тестовото откритие. |
(Съкращения: MIT = Масачузетски технологичен институт (1980), BSD = Разпространение на софтуер в Бъркли (1988), АЧС = Фондация Apache Software (2004) )
Да започваме!!
# 1) Робот
- Най-популярната Robot Framework е рамка за тестване за автоматизация с отворен код, базирана на Python.
- Тази рамка е изцяло разработена в Python и се използва за Изпитване за приемане и т е движено развитие. Стилът на ключовите думи се използва за писане на тестови случаи в Robot framework.
- Роботът е в състояние да работи с Java и .Net и също така поддържа тестове за автоматизация на различни платформи като Windows, Mac OS и Linux за настолни приложения, мобилни приложения, уеб приложения и др.
- Заедно с тестовете за приемане, роботът се използва и за автоматизация на роботизирани процеси (RPA).
- Пип (Package Installer за Python) се препоръчва силно за инсталиране на робот.
- Използването на табличен синтаксис на данни, тестване с ключови думи, богати библиотеки и набор от инструменти и паралелно тестване са някои от силните характеристики на Robot, които го правят популярен сред тестерите.
Пример:
*** 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 Ето пример от Неуспешно изпълнение на теста.
Ето пример от Успешно изпълнение на теста.
Пакети / методи:
| Име на пакета | Работещи | Импортиране на пакет |
|---|---|---|
| тичам () | За провеждане на тестове. | от стартиране на импортиране на робот |
| run_cli () | За да стартирате тестове с аргумент от командния ред. | от робот импортиране run_cli |
| отскачам () | За обработка на изходния тест. | от робот за импортиране на роботи |
Връзка към API: Ръководство за потребителя на Robot Framework
Линк за изтегляне: Робот
# 2) PyTest
- PyTest е базирана на Python базирана рамка за тестване, която обикновено е универсална, но особено за Функционално и API тестване.
- Пип (Инсталатор на пакети за Python) е необходим за инсталирането на PyTest.
- Той поддържа прост или сложен текстов код за тестване на API, бази данни и потребителски интерфейси.
- Опростеният синтаксис е полезен за лесно изпълнение на теста.
- Богати приставки и е в състояние да изпълнява паралелно тестове.
- Може да изпълнява всяка конкретна подгрупа от тестове.
Пример:
import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed' За да стартирате теста, използвайте py.test команда.
Снимка на екрана за справка:
(изображение източник )
Пакети / методи:
въпроси на интервю за ръководител на екип, базирани на сценарий
| Функция | Параметри | Работещи |
|---|---|---|
| pytest.approx () | очакван, rel = няма, абс = няма, nan_ok = Невярно | Твърди, че две числа или две наборите от числа са приблизително равен на някои разлики. |
| pytest.fail () | съобщение (str) pytrace (bool) | Ако изпълняващият тест не успее изрично, съобщението се показва. |
| pytest.skip () | allow_module_level (bool) | Пропуснете изпълняващия тест с показаното съобщение. |
| pytest.exit () | съобщение (str) връщащ код (int) | Излезте от процеса на тестване. |
| pytest.main () | args = Няма плъгини = Няма | Върнете изходния код, след като приключи изпълнението на теста в процеса. |
| pytest.raises () | очаквано_изключение: Очакване (, съвпадение) | Потвърдете, че извикването на кодов блок предизвиква очаквано_изключение или да предизвика изключение при неуспех |
Ако искате да получите достъп до тест, написан в определен файл, използваме командата по-долу.
py.test Приспособление за Pytest: Pytest Fixture се използва за стартиране на код преди изпълнение на тестовия метод, за да се избегне повторението на кода. Това се използва основно за инициализиране на връзката с база данни.
Можете да определите приспособлението на PyTest, както е показано по-долу.
@pytest.fixtureТвърдение: Твърдението е условието, което връща true или false. Изпълнението на теста спира, когато твърдението е неуспешно.
По-долу е даден пример:
def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55) Връзка към API: API на Pytest
Линк за изтегляне: Pytest
# 3) Unittest
- Unittest е първият базиран на Python автоматизирана модулна тестова рамка който е проектиран да работи със стандартната библиотека на Python.
- Поддържа повторното използване на тестови костюми и организация на теста.
- Той е вдъхновен от JUnit и поддържа автоматизация на тестове, включително колекции от тестове, независимост на теста, код за настройка за тестове и т.н.
- Той също се нарича като PyUnit.
- Unittest2 е backport на допълнителни нови функции, добавени към Unittest.
Стандартен работен процес на Unittest:
- Импортирайте модула Unittest в програмния код.
- Можете да определите своя клас.
- Създайте функции в Класа, който сте дефинирали.
- Поставете unittest.main (), който е основният метод в долната част на кода, за да стартирате тестовия случай.
Пример:
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// Снимка на екрана за справка:
(изображение източник )
Пакети / методи:
| Метод | Работещи |
|---|---|
| addTest () | Добавете тестовия метод в тестовия пакет. |
| настройвам() | Извиква се преди изпълнението на тестовия метод за подготовка на тестовата инсталация |
| свалям() | Извиква се след изпълнение на метода на теста, дори ако тестът хвърли изключение. |
| setUpClass () | Обажда се след тестове в индивидуален клас. |
| tearDownClass () | Обажда се след тестове в индивидуален клас. |
| тичам () | Пуснете теста с резултати. |
| отстраняване на грешки () | Изпълнете теста без резултат. |
| Открийте () | Намира всички тестови модули в поддиректории от конкретната директория. |
| assertEqual (a, b) | Да се тества равенството на два обекта. |
| asserTrue / assertFalse (състояние) | За да тествате булево състояние. |
( Забележка: unittest.mock () е библиотека за тестване на Python, която позволява замяна на системни части с фалшиви обекти. Сърцевината макет клас помага за лесното създаване на тестов пакет.)
Връзка към API: API на Unittest
Линк за изтегляне: Unittest
# 4) DocTest
- Doctest е модул, който е включен в стандартното разпространение на Python и се използва за Тестване на единица бяла кутия.
- Той търси интерактивни сесии на python, за да провери дали работят точно както се изисква.
- Той използва селективни възможности на Python като докстринг, интерактивната обвивка на Python и интроспекция на Python (определяне на свойствата на обектите по време на изпълнение).
- Основни функции:
- Актуализиране на документацията
- Извършване на регресивно тестване
- Функциите testfile () и testmod () се използват за осигуряване на основен интерфейс.
Пример:
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 Снимка на екрана за справка:
(изображение източник )
Пакети / функции :
| Функция | Параметри | |
|---|---|---|
| нос.инструменти.интест | (func) | Метод или функция могат да бъдат посочени като тест. |
| doctest.testfile () | име на файл (задължително) (, модул_относим) (, име) (, пакет) (, глобуси) (, многословен) (, доклад) (, флагчета) (, extraglobs) (, повишаване_на_грешка) (, парсер) (, кодиране) | |
| doctest.testmod () | m) (, име) (, глобуси) (, многословен) (, доклад) (, опция флагчета) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, exclude_empty) | |
| doctest.DocFileSuite () | * пътища, (модул_относително) (, пакет) (, setUp) (, tearDown) (, глобуси) (, флагчета с опции) (, парсер) (, кодиране) | |
| doctest.DocTestSuite () | (модул) (, глобуси) (, екстраглоби) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, checker) |
Забележка: За проверка на интерактивни примери в текстовия файл можем да използваме функцията testfile ();
doctest.testfile (“example.txt”)Можете директно да стартирате теста от командния ред с;
python factorial.py Връзка към API: API на DocTest
Линк за изтегляне: Доктест
# 5) Нос2
- Nose2 е наследник на Nose и е базиран на Python Рамка за единично тестване които могат да стартират Doctests и UnitTests.
- Nose2 се основава на unittest следователно тя е посочена като удължи unittest или unittest с приставката, създадена да направи тестването лесно и лесно.
- Nose използва колективни тестове от unittest.testcase и поддържа множество функции за писане на тестове и изключения.
- Nose поддържа пакети, класове, модули и сложна инициализация, които трябва да бъдат дефинирани едновременно, вместо да пишат често.
Пример:
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() Снимка на екрана за справка:
Пакети / методи:
| Метод | Параметри | Работещи |
|---|---|---|
| nose.tools.ok_ | (израз, съобщение = няма) | Преки пътища за утвърждаване. |
| nose.tools.ok_ | (a, b, msg = няма) | Пряк път към „отстояване на a == b, „% R! =% R“% (a, b) |
| nose.tools.make_decorator | (func) | За да репликирате метаданни за дадената функция. |
| нос.инструменти.повишава | (* изключение) | Да се хвърли едно от очакваните изключения да премине. |
| нос.инструменти.време | (лимит) | За да посочите времевия лимит, в рамките на който тестът трябва да получи успех. |
| nose.tools.with_setup | (настройка = няма, премахване = няма) | За да добавите метод за настройка към тестова функция. |
| нос.инструменти.не тества | (func) | Метод или функция не могат да бъдат посочени като тест. |
Връзка към API: Приставки за Nose2
Линк за изтегляне: Нос2
# 6) Свидетелствайте
- Testify е проектиран да замени unittest и носа. Testify има по-разширени функции в сравнение с unittest.
- Testify е популярен като Java реализация на семантично тестване (Лесна за научаване и внедряване на спецификация за тестване на софтуер).
- Изпълнение Автоматизирана единица, Интеграция и Тестване на системата е по-лесно да се засвидетелства.
Характеристика
- Опростен метод на синтаксис към фиксиране.
- Импровизирано откритие на теста.
- Настройка на ниво клас и метод за разкъсване.
- Разширяема система за приставки.
- Лесен за работа с помощни програми за тестване.
Пример:
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() Снимка на екрана за справка:
(изображение източник )
Пакети / методи:
| Име на пакета | Работещи | Внос на пакети |
|---|---|---|
| твърдя | Предоставя изчерпателни инструменти за тестване на системното тестване. | импортирайте 'github.com/stretchr/testify/assert' |
| подигравка | Полезно за тестване на вашите обекти и обаждания. | импортирайте 'github.com/stretchr/testify/mock' |
| изискват | Работи по същия начин, както да твърди, но спира изпълнението на теста, когато тестовете се провалят. | импортирайте 'github.com/stretchr/testify/require' |
| след | Той предоставя логика за създаване на структура и методи за тестване на пакета. | импортирайте 'github.com/stretchr/testify/suite' |
Връзка към API: Пакетни файлове на Testify
Линк за изтегляне: Свидетелствайте
Допълнителна рамка за тестване на Python
Досега разгледахме най-популярната рамка за тестване на Python. Малко са още имена в този списък, които може да станат популярни в бъдеще.
# 7) Дръжте се
- Поведението е посочено като BDD (поведенческо развитие) тестова рамка, която също се използва за Тестване на черна кутия . Behave използва естествения език за писане на тестове и работи с Unicode Strings.
- Behave директория съдържа файлове с функции които имат обикновен текстов формат изглежда като естествен език и Приложения на стъпка на Python .
Връзка към API: Дръжте се на ръководство за потребителя
Линк за изтегляне: Държа се
# 8) Маруля
- Марулята е полезна за Тестване на поведенческо развитие . Това прави процеса на тестване лесен и мащабируем.
- Марулята включва стъпки като:
- Описване на поведението
- Определяне на стъпки в Python.
- Изпълнение на кода
- Модифициране на код за преминаване на теста.
- Изпълнение на модифицирания код.
- Тези стъпки се следват 3 - 4 пъти, за да направят софтуера без грешки и по този начин да подобрят качеството му.
Връзка към API: Маруля Документация
Линк за изтегляне: Маруля
Често задавани въпроси и отговори
Нека да разгледаме някои от най-често задаваните често задавани въпроси по тази тема-
В # 1) Защо Python се използва за автоматизация?
Отговор: Тъй като ‘Python идва с инструментите и библиотеките, които поддържат автоматизирано тестване за вашата система’, има няколко други причини, поради които Python се използва за тестване.
- Python е обектно-ориентиран и функционален, което позволява на програмистите да заключат дали функцията и класовете са подходящи според изискванията.
- Python предлага богата библиотека от полезни пакети за тестване след инсталиране на „Pip“.
- Функциите без гражданство и простият синтаксис са полезни за създаване на четливи тестове.
- Python играе ролята на мост между тестовия случай и тестовия код.
- Python поддържа динамично въвеждане на патици.
- Предлага добре конфигурирана IDE и добра поддръжка на BDD рамката.
- Поддръжката на богат команден ред е полезна за извършване на ръчна проверка.
- Простата и добра структура, модулност, богат набор от инструменти и пакети могат да бъдат полезни за разработването на мащаб.
В # 2) Как да структурирам тест на Python?
Отговор: Когато създадете тест в Python, трябва да вземете предвид две неща, както е посочено по-долу.
- Кой модул / част от системата искате да тествате?
- За кой тип тестване избирате (независимо дали модулно тестване или тестване за интеграция)?
Цялостната структура на теста на Python е толкова проста, колкото и другите, където решаваме компонентите на тестовете като - входове, тестов код, който трябва да бъде изпълнен, изход и сравнение на резултата с очакваните резултати.
как да инсталирам svn плъгин в eclipse -
В # 3) Кой инструмент за автоматизация е написан на Python?
Отговор: Изграждане е инструмент за автоматизация, който е написан и разширен с Python и се използва за автоматизиране на сглобяването на софтуера. Изграждането може да бъде приложимо за всички фази на софтуера от развитието до внедряването.
Този инструмент се основава на 3 основни принципа:
- Повторяемост: В него се посочва, че конфигурацията на проекти, разработена в една и съща среда, трябва да доведе до един и същ резултат, независимо от тяхната история.
- Компонентизация: Софтуерната услуга трябва да включва инструменти за самоконтрол и да конфигурира системата за наблюдение по време на внедряването на продукта.
- Автоматизация: Внедряването на софтуер трябва да бъде силно автоматизирано и да спестява време.
В # 4) Може ли Python да се използва със селен?
Отговор: Да. Езикът Python се използва с Selenium за извършване на тестване. API на Python е полезен за свързване с браузъра чрез Selenium. Комбинацията от Python Selenium може да се използва за писане на функционални / тестове за приемане с помощта на Selenium WebDriver.
В # 5) Добър ли е селенът с Python?
Отговор: Има няколко причини, поради които селенът и Python се считат за добра комбинация:
- Селенът разполага с най-силния набор от инструменти за поддържане на автоматизация на бързи тестове.
- Selenium предлага специални тестови функции за тестване на уеб приложения, които помагат да се изследва реалното поведение на приложенията.
- Докато Python е висок, обектен и лесен за използване скриптов език с проста структура на ключови думи.
Сега, що се отнася до използването на Selenium с Python, той има няколко предимства, както е посочено по-долу.
- Лесен за кодиране и четене.
- API на Python е изключително полезен, за да ви свърже с браузъра чрез Selenium.
- Selenium изпраща стандартна команда на Python до различни браузъри, независимо от вариациите на дизайна.
- Python е сравнително прост и компактен от другите езици за програмиране.
- Python идва с голяма общност в подкрепа на онези, които са напълно нови, за да използват Selenium с Python за извършване на тестове за автоматизация.
- Той е безплатен и отворен език за програмиране през цялото време.
- Selenium WebDriver е друга важна причина за използването на Selenium с Python. Selenium WebDriver има силна подвързваща поддръжка за лесния потребителски интерфейс на Python.
В # 6) Какви са мерките за избор на най-добрата рамка за тестване на Python?
Отговор: При избора на най-добрата рамка за тестване на Python трябва да се вземат предвид следните точки:
- Ако качеството и структурата на скриптовете отговарят на вашите цели. Скриптът за програмиране трябва да бъде лесен за разбиране / поддръжка и без дефекти.
- Структурата на програмиране на Python играе важна роля при избора на тестова рамка, която се състои - атрибути, изрази, функции, оператори, модули и стандартни библиотечни файлове.
- Колко лесно можете да генерирате тестове и до каква степен те могат да бъдат използвани повторно?
- Методът, приет за тестване / изпълнение на тестов модул (техники за работа на модула).
В # 7) Как да изберем най-добрата рамка за тестване на Python?
Отговор: Разбирането на предимствата и ограниченията на всяка рамка е по-добър начин да изберете най-добрата рамка за тестване на Python. Нека да изследваме -
Роботна рамка:
Предимства:
- Тестовият подход, управляван от ключови думи, помага да се създадат четливи тестови случаи по по-лесен начин.
- Няколко API
- Лесен синтаксис на тестовите данни
- Поддържа паралелно тестване чрез Selenium Grid.
Ограничения:
- Създаването на персонализирани HTML отчети е доста сложно с Robot.
- По-малко подкрепа за паралелно тестване.
- Изисква Python 2.7.14 и по-нова версия.
Pytest:
Предимства:
- Поддържа компактен тестов пакет.
- Няма нужда от програма за отстраняване на грешки или някакъв изричен дневник на теста.
- Множество тела
- Разширяеми приставки
- Лесно и просто създаване на тест.
- Възможно е да се създадат тестови случаи с по-малко грешки.
Ограничения:
- Не е съвместим с други рамки.
Unittest:
Предимства:
- Няма нужда от допълнителен модул.
- Лесно за научаване за тестери на ниво начинаещи.
- Лесно и лесно изпълнение на теста.
- Генериране на протокол за бързо тестване.
Ограничения
- snake_case именуване на Python и camelCase Именуването на JUnit причинява малко объркване.
- Неясно намерение на тестовия код.
- Изисква огромно количество шаблонни кодове.
Доктест:
Предимства:
- Добър вариант за извършване на малки тестове.
- Тестовата документация в рамките на метода също така предоставя допълнителна информация за това как работи методът.
Ограничения
- Той сравнява само отпечатаната продукция. Всяка промяна в изхода ще доведе до неуспешен тест.
Нос 2:
Предимства:
- Nose 2 поддържа повече конфигурация за тестване, отколкото unittest.
- Той включва значителен набор от активни приставки.
- Различен API от unittest, който предоставя повече информация за грешката.
Ограничения:
- Докато инсталирате приставки на трети страни, трябва да инсталирате инструмент за настройка / разпространение на пакет, тъй като Nose2 поддържа Python 3, но не и приставки на трети страни.
Свидетелства:
Предимства:
- Лесен за разбиране и използване.
- Тестовете за модули, интеграция и система могат лесно да бъдат създадени.
- Управляеми и повторно използваеми тестови компоненти.
- Добавянето на нови функции към Testify е лесно.
Ограничения:
- Първоначално Testify е разработен, за да замени unittest и Nose, но процесът на преминаването му към pytest е включен, така че се препоръчва на потребителите да избягват използването на Testify за няколко предстоящи проекти.
Дръжте се рамка:
Предимства:
- Лесно изпълнение на всички видове тестови случаи.
- Подробни разсъждения и мислене
- Яснота на QA / Dev изход.
Ограничения:
- Той поддържа само тестване на черна кутия.
Рамка за маруля:
Предимства:
- Лесен език за създаване на множество тестови сценарии.
- Полезно за поведенчески тестови случаи за тестване на черна кутия.
Ограничения:
- Силно се нуждае от силна координация между разработчици, изпитатели и заинтересовани страни.
Можете да изберете най-подходящата рамка за тестване на Python, като вземете предвид горните предимства и ограничения, които ще помогнат за разработването на критерии, подходящи за вашите бизнес нужди.
В # 8) Коя рамка е най-подходяща за Python Automation?
Отговор: Докато разглеждаме предимствата и ограниченията, можем да разгледаме типа тестване като една от мерките за избор на най-добрата рамка за тестване:
- Функционално тестване: Робот, PyTest, Unittest
- Тестване на поведението: Дръжте се, маруля
Робот е най-добрата рамка за тези, които са нови в тестването на Python и желаят да започнат стабилно.
Заключение
Subunit, Trial, Test ресурси, Sancho, Testtools са още някои имена, добавени в списъка на Python Testing Framework. Въпреки това, има само няколко инструмента, които са били популяризирани досега, тъй като тестването на Python е сравнително нова концепция, която се въвежда в света на тестване.
Топ 10 шпионски приложения за iphone
Компаниите работят по подобряването на тези инструменти, така че да бъдат лесни за разбиране и извършване на тестване. С богатите и прецизни приспособления за клас, плъгини и пакети тези инструменти могат да станат добре запознати и за предпочитане за извършване на тестване на Python.
Междувременно споменатите по-горе рамки от unittest до Testify осигуряват необходимата поддръжка и услуга за постигане на предвидената производителност на системата.
= >> Свържете се с нас да предложите списък тук.Препоръчително четене
- Процес на въвеждане и инсталиране на Python
- Урок за Python за начинаещи (практически БЕЗПЛАТНО обучение за Python)
- 30+ най-добри урока за селен: Научете селен с реални примери
- Какво е тестване за автоматизация (Ultimate Guide to Start Test Automation)
- Разликите между модулното тестване, интегрираното тестване и функционалното тестване
- 10 най-популярни RPA инструменти за автоматизация на роботизирани процеси през 2021 г.
- 25 най-добри рамки за тестване на Java и инструменти за тестване за автоматизация (част 3)
- 8 инструмента за най-добро поведенческо развитие (BDD) и рамки за тестване