Меню

6 найкращих платформ тестування Python (оновлений список 2021 року)

  • Головна
  • Інший
  • 6 найкращих платформ тестування Python (оновлений список 2021 року)

top 6 best python testing frameworks

Спробуйте Наш Інструмент Для Усунення Проблем

Цей посібник пояснює, як Python може бути використаний для тестового програмування, а також перелічує особливості та порівняння найкращих платформ тестування Python:

Завдяки широкому застосуванню штучного інтелекту, Python став популярною мовою програмування.

У цьому підручнику буде розглянуто, як Python можна використовувати для тестового програмування разом з деякими платформами тестування на основі Python.

Давайте розпочнемо!!

=> Перевірте ВСІ підручники з Python тут.

Структури тестування Python

Що ви дізнаєтесь:

Що таке Python?

Згідно з традиційним визначенням, Python - це інтерпретована загальновизнана мова програмування високого рівня, яка допомагає програмістам писати керований та логічний код для малих та великих проектів.

Деякі переваги Pythons:

  • Жодна компіляція не спричиняє швидке виконання циклу Редагування-Тест-Налагодження.
  • Простота налагодження
  • Широка бібліотека підтримки
  • Легко вивчити структуру даних
  • Висока продуктивність
  • Командна співпраця

Робота в Python

Робота в Python

  • Інтерпретатор читає код python з вихідного файлу та перевіряє його на наявність синтаксичної помилки.
  • Якщо код без помилок, інтерпретатор перетворює код у еквівалентний «байт-код».
  • Потім цей байтовий код передається на віртуальну машину Python (PVM), де байт-код знову компілюється на наявність помилок.

Що таке тестування Python?

  • Автоматизоване тестування - це добре відомий контекст у світі тестування. Саме там плани тестування виконуються за допомогою сценарію, а не людини.
  • Python постачається з інструментами та бібліотеками, які підтримують автоматизоване тестування вашої системи.
  • Тестові приклади Python порівняно легко писати. Зі збільшенням використання Python, основи автоматизації тестів на основі Python також стають популярними.
= >> Зв'яжіться з нами запропонувати список тут.

Список основ тестування Python

Нижче наведено деякі основи тестування Python, які ви повинні знати.

  1. Робот
  2. PyTest
  3. Unittest
  4. DocTest
  5. Ніс2
  6. Свідчіть

Порівняння засобів тестування Python

Давайте швидко узагальнимо ці рамки у короткій порівняльній таблиці:

Ліцензія Частина Категорія Категорія
Особливість
pytest.warns () очікуване_попередження: Очікування (, матч)Ствердження попередження за допомогою функцій
Робот

Робот логотип

Безкоштовне програмне забезпечення
(Ліцензія ASF}
Загальні тестові бібліотеки Python.Приймальна перевіркаПідхід до тестування на основі ключових слів.
PyTest

Логотип PyTest		Безкоштовне програмне забезпечення (ліцензія MIT)Самостійний, забезпечує компактні тестові набори.Одиничне тестуванняСпеціальний та простий пристрій для полегшення тестування.
unittest

Логотип UnitTest		Безкоштовне програмне забезпечення (ліцензія MIT)Частина стандартної бібліотеки Python.Одиничне тестуванняШвидкий збір тестів та гнучке виконання тесту.
DocTest

Doctest логотип		Безкоштовне програмне забезпечення (ліцензія MIT)Частина стандартної бібліотеки Python.Одиничне тестуванняІнтерактивна оболонка Python для командного рядка та інклюзивної програми.
Ніс2

Ніс логотип		Безкоштовне програмне забезпечення
(Ліцензія BSD)
Несе функції unittest з додатковою функцією та плагінами.розширення unittestВелика кількість плагінів.
Свідчіть

Свідчіть логотип		Безкоштовне програмне забезпечення
(Ліцензія ASF)
Несе модульні тести та функції носа з додатковою функцією та плагінами.розширення unittestПокращення тестового відкриття.

(Скорочення: MIT = Массачусетський технологічний інститут (1980), BSD = Поширення програмного забезпечення в Берклі (1988), АЧС = Фонд програмного забезпечення Apache (2004) )

Давайте розпочнемо!!

# 1) Робот

  • Найпопулярніший Robot Framework - це тестова система автоматизованого тестування з відкритим кодом, заснована на Python.
  • Цей фреймворк повністю розроблений на Python і використовується для Прийомне тестування і Т рухомий розвиток. Стиль ключових слів використовується для написання тестових кейсів у рамках Robot.
  • Робот здатний запускати Java та .Net, а також підтримує тестування автоматизації на міжплатформенних платформах, таких як Windows, Mac OS та Linux для настільних додатків, мобільних додатків, веб-додатків тощо.
  • Поряд із прийнятним тестуванням, робот також використовується для роботизованої автоматизації процесів (RPA).
  • Піп (Package Installer для Python) настійно рекомендується для встановлення робота.
  • Використання табличного синтаксису даних, тестування на основі ключових слів, багаті бібліотеки та набори інструментів та паралельне тестування - ось деякі з сильних особливостей Robot, які роблять його популярним серед тестувальників.

Приклад:

*** 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

Ось зразок Невдале виконання тесту.

Робот - Невдалі тести

Ось зразок Успішне виконання тесту.

Робот - Успішні тести

Пакети / методи:

Назва пакета Працює Імпорт упаковки
run ()Запустити тести.від запуску роботи імпорту
run_cli ()Запустити тести з аргументом командного рядка.з імпорту роботів run_cli
відмов ()Для обробки результатів тесту.від робота-імпорту

Посилання на API: Посібник користувача Robot Framework
Посилання для завантаження: Робот

# 2) PyTest

  • PyTest - це тестова основа на основі Python з відкритим кодом, яка, як правило, універсальна, але особливо для Тестування функціональних можливостей та API.
  • Піп Для встановлення PyTest потрібен (Package Installer для Python).
  • Він підтримує простий або складний текстовий код для тестування API, баз даних та інтерфейсів.
  • Простий синтаксис корисний для легкого виконання тесту.
  • Багаті плагіни і здатний паралельно запускати тести.
  • Може виконувати будь-яку конкретну підмножину тестів.

Приклад:

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

Для запуску тесту використовуйте файл py.test команди.

Знімок екрана для довідки:

PyTest

(зображення джерело )

Пакети / методи:

Функція Параметри Працює
pytest.approx () очікуваний,
rel = Немає,
abs = немає,
nan_ok = Помилковий		Стверджуємо, що два чи два числа
набори чисел приблизно
дорівнює деяким відмінностям.
pytest.fail () повідомлення (str)
pytrace (bool)		Якщо виконання тесту явно не вдається, відображається повідомлення.
pytest.skip () allow_module_level (bool)Пропустіть тест виконання з показаним повідомленням.
pytest.exit () повідомлення (str)
зворотний код (int)		Вихідний процес тестування.
pytest.main () args = Немає
плагіни = Немає		Повернення коду виходу після виконання тесту в процесі.
pytest.raises () очікуване_виняток: очікування (, збіг)Стверджуйте, що виклик блоку коду викликає очікуване_виключення або викликає виняток помилки

Якщо ви хочете отримати доступ до тесту, написаного у певному файлі, ми використовуємо команду нижче.

py.test

Прилад для пітесту: Pytest Fixture використовується для запуску коду перед виконанням тестового методу, щоб уникнути повторення коду. Це в основному використовується для ініціалізації підключення до бази даних.

Ви можете визначити прилад PyTest, як показано нижче.

@pytest.fixture

Твердження: Твердження - це умова, яка повертає true або false. Виконання тесту зупиняється, коли твердження не вдається.

Нижче наведено приклад:

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

Посилання на API: API Pytest
Посилання для завантаження: Пітест

# 3) Unittest

  • Unittest - це перший на базі Python автоматизована система модульних тестів який був розроблений для роботи зі стандартною бібліотекою Python.
  • Підтримує повторне використання тестових костюмів та організацію тестування.
  • Він був натхненний JUnit і підтримує автоматизацію тестів, включаючи колекції тестів, незалежність тестів, код налаштування для тестів тощо.
  • Його також називають як PyUnit.
  • Unittest2 - це супровід додаткових нових функцій, доданих до Unittest.

Стандартний робочий процес Unittest:

  • Імпортуйте модуль Unittest у програмний код.
  • Ви можете визначити свій власний клас.
  • Створіть функції всередині Класу, який ви визначили.
  • Помістіть unittest.main (), який є основним методом внизу коду, щоб запустити тест.

Приклад:

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//

Знімок екрана для довідки:

unittest

(зображення джерело )

Пакети / методи:

Метод Працює
addTest () Додайте метод тесту до набору тестів.
setUp () Викликається перед виконанням методу тестування для підготовки тестової інсталяції.
tearDown () Викликається після виконання методу тесту, навіть якщо тест видає виняток.
setUpClass () Викликається після тестів в індивідуальному класі.
tearDownClass () Викликається після тестів в індивідуальному класі.
run () Запустіть тест із результатами.
налагоджувати() Запустіть тест без результату.
Відкрийте () Знаходить усі тестові модулі у підкаталогах із конкретного каталогу.
assertEqual (a, b) Перевірити рівність двох об’єктів.
asserTrue / assertFalse (умова) Для перевірки логічного стану.

( Примітка: unittest.mock () це бібліотека для тестування Python, яка дозволяє замінити системні частини на макетні об’єкти. Ядро імітаційний клас допомагає легко створити набір тестів.)

Посилання на API: API Unittest
Посилання для завантаження: Unittest

# 4) DocTest

  • Doctest - це модуль, який входить до стандартного розподілу Python і використовується для Модульне тестування білої скриньки.
  • Він шукає інтерактивні сеанси python, щоб перевірити, чи працюють вони точно так, як потрібно.
  • Він використовує селективні можливості Python, такі як текстові рядки, інтерактивна оболонка Python та самоаналіз Python (визначення властивостей об’єктів під час виконання).
  • Основні функції:
    • Оновлення документації
    • Виконання регресійного тестування
  • Функції testfile () та testmod () використовуються для забезпечення базового інтерфейсу.

Приклад:

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

Знімок екрана для довідки:

доктест

(зображення джерело )

Пакети / функції :

Функція Параметри
ніс.інструменти.інтест (func) Метод або функція можуть називатися тестом.
doctest.testfile () ім'я файлу (обов'язкове)
(, модуль_відносний)
(, назва) (, пакет)
(, глобуси) (, багатослівний)
(, звіт) (, прапорці)
(, extraglobs) (, raise_on_error)
(, парсер) (, кодування)
doctest.testmod () m) (, назва) (, глобуси)
(, багатослівний) (, звіт)
(, опція прапори)
(, екстраглоби)
(, raise_on_error)
(, exclude_empty)
doctest.DocFileSuite () * шляхи, (відносний_модуль) (, пакет) (, набір) (, tearDown) (, глобуси) (, прапорці) (, синтаксичний аналізатор) (, кодування)
doctest.DocTestSuite () (модуль) (, глобуси) (, екстраглоби) (, тест_шукача) (, набір) (, tearDown) (, перевірка)

Примітка: Для перевірки інтерактивних прикладів у текстовому файлі ми можемо використовувати функцію testfile ();

створити make-файл c ++
doctest.testfile (“example.txt”)

Ви можете безпосередньо запустити тест із командного рядка за допомогою;

python factorial.py

Посилання на API: API DocTest
Посилання для завантаження: Доктест

# 5) Ніс2

  • Nose2 є наступником Nose, і він заснований на Python Структура модульного тестування які можуть запускати Doctests та UnitTests.
  • Nose2 заснований на unittest отже, це позначається як розширити unittest або unittest з плагіном, розробленим для спрощення та спрощення тестування.
  • Nose використовує колективні тести з unittest.testcase і підтримує безліч функцій для написання тестів та винятків.
  • Nose підтримує пристосування пакунків, класи, модулі та складну ініціалізацію, які слід визначати одночасно, замість того, щоб часто писати.

Приклад:

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()

Знімок екрана для довідки:

Ніс 2

Пакети / методи:

Метод Параметри Працює
nose.tools.ok_ (вираз, повідомлення = немає) Ярлик для затвердження.
nose.tools.ok_ (a, b, msg = немає) Ярлик для «твердження a == b,
“% R! =% R”% (a, b)
nose.tools.make_decorator (func) Тиражувати метадані для даної функції.
ніс.інструменти.піднімає (* виняток) Кинути один із очікуваних винятків, щоб пройти.
nose.tools.timed (ліміт) Вказати обмеження часу, протягом якого тест повинен отримати прохід.
nose.tools.with_setup (налаштування = Немає, розбір = Немає) Щоб додати метод налаштування до тестової функції.
nose.tools.nottest (func) Метод або функцію не можна називати тестом.

Посилання на API: Плагіни для Nose2
Посилання для завантаження: Ніс2

# 6) Свідчіть

  • Testify був розроблений для заміни unittest та носа. Testify має розширені функції порівняно з unittest.
  • Testify популярний як реалізація семантичного тестування на Java (проста у вивченні та реалізація специфікація тестування програмного забезпечення).
  • Виконання Автоматизований блок, інтеграція та тестування системи легше засвідчити.

Особливості

  • Простий синтаксис методу кріплення.
  • Імпровізоване відкриття тесту.
  • Налаштування на рівні класу та метод розбиття.
  • Розширювана система плагінів.
  • Простота в роботі з утилітами для тестування.

Приклад:

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()

Знімок екрана для довідки:

Свідчіть

(зображення джерело )

Пакети / методи:

Назва пакета Працює Імпорт упаковки
стверджувати Надає комплексні засоби тестування для тестування системи.імпортувати 'github.com/stretchr/testify/assert'
глузувати Корисно для тестування об’єктів та дзвінків.імпортувати 'github.com/stretchr/testify/mock'
вимагати Працює так само, як і затвердження, але зупиняє виконання тесту, коли тести не вдаються.імпортувати 'github.com/stretchr/testify/require'
після Він надає логіку для створення структури та методів набору тестувань.імпортувати 'github.com/stretchr/testify/suite'

Посилання на API: Файли пакетів Testify
Посилання для завантаження: Свідчіть

Додатковий фреймворк для тестування Python

Наразі ми розглянули найпопулярнішу структуру тестування Python. Їх небагато більше імен у цьому списку, які можуть стати популярними в майбутньому.

# 7) Поводитися

  • Поводитися позначається як BDD (поведінковий розвиток) тестовий фреймворк, який також використовується для Тестування чорної скриньки . Behave використовує природну мову для написання тестів і працює з Unicode Strings.
  • Каталог поведінки містить файли функцій які мають формат простого тексту, схожий на природну мову та Реалізації кроків Python .

Посилання на API: Ведіть себе посібник користувача
Посилання для завантаження: Поводитись

# 8) Салат

  • Салат корисний для Тестування розвитку на основі поведінки . Це робить процес тестування простим і масштабованим.
  • Салат включає такі етапи, як:
    • Опис поведінки
    • Визначення кроків у Python.
    • Запуск коду
    • Модифікація коду для проходження тесту.
    • Запуск модифікованого коду.
  • Ці кроки виконуються 3 - 4 рази, щоб зробити програмне забезпечення без помилок і тим самим підвищити його якість.

Посилання на API: Документація салату
Посилання для завантаження: Листя салату

Часті запитання та відповіді

Давайте розглянемо деякі найпоширеніші поширені запитання щодо цієї теми -

Q # 1) Чому Python використовується для автоматизації?

Відповідь: Оскільки «Python постачається з інструментами та бібліотеками, що підтримують автоматичне тестування вашої системи», існує ще кілька причин, чому Python використовується для тестування.

  • Python є об’єктно-орієнтованим та функціональним, що дозволяє програмістам зробити висновок, чи підходять функція та класи відповідно до вимог.
  • Python пропонує багату бібліотеку корисних пакетів для тестування після встановлення програми «Pip».
  • Функції без стану та простий синтаксис корисні для створення читабельних тестів.
  • Python виконує роль моста між тестом і тестовим кодом.
  • Python підтримує динамічне введення качок.
  • Пропонує добре налаштовану IDE та хорошу підтримку платформи BDD.
  • Розширена підтримка командного рядка корисна для ручної перевірки.
  • Проста та гарна структура, модульність, багатий набір інструментів та пакети можуть бути корисними для розробки масштабу.

Q # 2) Як структурувати тест Python?

Відповідь: До моменту створення тесту на Python ви повинні врахувати дві речі, як зазначено нижче.

  • Який модуль / частину системи ви хочете протестувати?
  • Який тип тестування ви вибрали (модульне тестування чи інтеграційне тестування)?

Загальна структура тесту Python настільки проста, як і інші, де ми вирішуємо такі компоненти тестів, як - входи, код тесту, який буде виконано, вихід і порівняння результатів з очікуваними результатами.

Q # 3) Який інструмент автоматизації написаний на Python?

Відповідь: Будівництво - це інструмент автоматизації, який написаний та доповнений Python і використовується для автоматизації збірки програмного забезпечення. Збірка може бути застосовна до всіх етапів програмного забезпечення, починаючи від розробки та до розгортання.

Цей інструмент базується на 3 основних принципах:

  • Повторюваність: У ньому зазначено, що конфігурація проекту, розроблена в одному середовищі, повинна давати однакові результати незалежно від їх історії.
  • Компонентизація: Служба програмного забезпечення повинна включати засоби самоконтролю та налаштовувати систему моніторингу під час розгортання продукту.
  • Автоматизація: Розгортання програмного забезпечення повинно бути високо автоматизованим та економити час.

Q # 4) Чи можна Python використовувати з селеном?

Відповідь: Так. Мова Python використовується з Selenium для проведення тестування. API Python корисний для підключення до браузера через Selenium. Комбінацію Python Selenium можна використовувати для написання функціональних / прийнятних тестів за допомогою Selenium WebDriver.

Q # 5) Чи хороший селен із Python?

Відповідь: Є кілька причин, чому селен і Python вважаються хорошим поєднанням:

  • Селен має найсильніший набір інструментів для підтримки швидкої автоматизації тестування.
  • Селен пропонує спеціальні функції тестування для тестування веб-додатків, які допомагають вивчити реальну поведінку додатків.
  • Тоді як Python - це високорівнева, об’єктна та зручна мова сценаріїв із простою структурою ключових слів.

Тепер, коли мова заходить про використання селену з Python, він має кілька переваг, як зазначено нижче.

  • Легко кодувати та читати.
  • API Python надзвичайно корисний для підключення вас до браузера через Selenium.
  • Селен надсилає стандартну команду Python різним браузерам, незалежно від його дизайну.
  • Python порівняно простий і компактний, ніж інші мови програмування.
  • Python постачається з великим співтовариством, щоб підтримати тих, хто абсолютно не користується Selenium разом з Python для тестування автоматизації.
  • Це безкоштовна і відкрита мова програмування постійно.
  • Selenium WebDriver - ще одна важлива причина використання Selenium з Python. Selenium WebDriver має потужну підтримку прив'язки для зручного інтерфейсу користувача Python.

Q # 6) Які заходи для вибору найкращої основи тестування Python?

Відповідь: Для вибору найкращої основи тестування Python слід взяти до уваги наступні моменти:

  • Якщо якість і структура сценаріїв відповідає вашим цілям. Сценарій програмування повинен бути простим для розуміння / обслуговування та без дефектів.
  • Структура програмування Python відіграє важливу роль у виборі рамки тестування, яка складається - атрибути, оператори, функції, оператори, модулі та стандартні бібліотечні файли.
  • Наскільки легко ви можете генерувати тести і наскільки вони можуть бути використані повторно?
  • Метод, прийнятий для тестування / виконання тестового модуля (техніка запуску модуля).

Q # 7) Як вибрати найкращий фреймворк для тестування Python?

Відповідь: Розуміння переваг та обмежень кожного фреймворку - кращий спосіб вибрати найкращий фреймворк для тестування Python. Давайте дослідимо -

Структура робота:

Переваги:

  • Тестовий підхід, що керується ключовими словами, допомагає легше створювати читабельні тестові кейси.
  • Кілька API
  • Простий синтаксис даних тесту
  • Підтримує паралельне тестування через Selenium Grid.

Обмеження:

  • Створення індивідуальних звітів HTML досить складно з Robot.
  • Менша підтримка паралельного тестування.
  • Для цього потрібен Python 2.7.14 і вище.

Пітест:

Переваги:

  • Підтримує компактний набір тестів.
  • Не потрібно налагоджувач або будь-який явний журнал тестів.
  • Кілька світильників
  • Розширювані плагіни
  • Легке і просте створення тесту.
  • Можливе створення тестових кейсів із меншою кількістю помилок.

Обмеження:

  • Не сумісний з іншими фреймворками.

Unit test:

Переваги:

  • Не потрібно ніяких додаткових модулів.
  • Легко навчитися для тестувальників на рівні початківців.
  • Просте і легке виконання тесту.
  • Швидке створення звіту про випробування.

Обмеження

  • snake_case іменування Python та camelCase іменування JUnit викликає певну плутанину.
  • Незрозумілий намір тестового коду.
  • Потрібна величезна кількість шаблонного коду.

Доктест:

Переваги:

  • Хороший варіант для проведення невеликих тестів.
  • Тестова документація в рамках методу також надає додаткову інформацію про те, як працює метод.

Обмеження

  • Він лише порівнює друковану продукцію. Будь-які зміни на виході спричинять збій тесту.

Ніс 2:

Переваги:

  • Nose 2 підтримує більше конфігурації тестування, ніж unittest.
  • Він включає значний набір активних плагінів.
  • Інший API від unittest, який надає більше інформації про помилку.

Обмеження:

  • Під час встановлення сторонніх плагінів ви повинні встановити інструмент налаштування / розповсюдження пакета, оскільки Nose2 підтримує Python 3, але не сторонні плагіни.

Свідчіть:

Переваги:

  • Легко зрозуміти та використовувати.
  • Можливо легко створити модульні, інтеграційні та системні тести.
  • Керовані та багаторазові тестові компоненти.
  • Додавання нових функцій до Testifyis легко.

Обмеження:

  • Спочатку Testify був розроблений для заміни unittest та Nose, але процес його переходу до pytest увімкнений, тому користувачам рекомендується уникати використання Testify для кількох майбутніх проектів.

Поводитися в рамках:

Переваги:

  • Простота виконання всіх типів тестових кейсів.
  • Детальні міркування та мислення
  • Чіткість виходу QA / Dev.

Обмеження:

  • Він підтримує лише тестування чорної скриньки.

Рамка салату:

Переваги:

  • Проста мова для створення декількох сценаріїв тесту.
  • Корисно для тестів на основі поведінки для тестування чорної скриньки.

Обмеження:

  • Він настійно потребує міцної координації між розробниками, тестувальниками та зацікавленими сторонами.

Ви можете вибрати найкращу підходящу основу для тестування Python, враховуючи вищезазначені переваги та обмеження, які допоможуть розробити критерії, що відповідають вашим комерційним потребам.

Q # 8) Який фреймворк найкращий для автоматизації Python?

Відповідь: Розглядаючи переваги та обмеження, ми можемо розглядати тип тестування як один із заходів для вибору найкращої основи тестування:

  • Функціональне тестування: Робот, PyTest, Unittest
  • Тестування на основі поведінки: Поводись, салат

Робот є найкращим фреймворком для тих, хто новачок у тестуванні Python і бажає отримати надійний старт.

Висновок

Subunit, Trial, Test ресурси, Sancho, Testtools - ще деякі імена, додані до списку Python Testing Framework. Однак існує лише декілька інструментів, які були популяризовані дотепер, оскільки тестування Python є порівняно новим поняттям, яке впроваджується у світі тестування.

Компанії працюють над вдосконаленням цих інструментів, щоб їх було легко зрозуміти та провести тестування. Завдяки багатим і точним приладдям класу, плагінам та пакетам ці інструменти можуть стати добре обізнаними та кращими для тестування Python.

Тим часом, згадані вище фреймворки від unittest до Testify забезпечують необхідну підтримку та сервіс для досягнення запланованої продуктивності системи.

= >> Зв'яжіться з нами запропонувати список тут.

Рекомендована література

^