Ce Tutoriel Explique Comment Python peut être Utilisé pour la programmation de tests et Répertorie les Fonctionnalités et la comparaison des Meilleurs Frameworks de test Python:

Avec l’application généralisée de l’Intelligence Artificielle, Python est devenu un langage de programmation populaire.

Ce tutoriel explique comment Python peut être utilisé pour la programmation de tests avec certains frameworks de tests basés sur Python.

Commençons!!

=>Vérifiez TOUS LES Tutoriels Python Ici.

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 d’édition-Test-débogage.
• Débogage facile
• Bibliothèque de support étendue
• Structure de données facile à apprendre
• Productivité élevée
• Collaboration en équipe

Travailler en Python

• L’interpréteur lit le code python du fichier source et l’examine pour détecter une erreur de syntaxe .
• Si le code est sans erreur, l’interpréteur convertit le code en son « code d’octet » équivalent.
• Ce code d’octet est ensuite transmis à la machine virtuelle Python (PVM) où le code d’octet est à nouveau compilé pour 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 en utilisant un script au lieu d’un humain.
• Python est livré avec les outils et les bibliothèques qui prennent en charge les tests automatisés pour votre système.
• Les cas de test Python sont relativement faciles à écrire. Avec l’utilisation accrue de Python, les frameworks d’automatisation des tests basés sur Python deviennent également populaires.

Liste des Frameworks de Test Python

Enrôlés ci-dessous sont quelques frameworks de test Python que vous devez connaître.

1. Robot
2. PyTest
3. Unittest
4. DocTest
5. Nose2
6. Testify

Comparaison des outils de test Python

Résumons rapidement ces frameworks dans un court tableau de comparaison:

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

Commençons!!

#1)Robot

• Le framework de 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 les Tests d’acceptation et le développement piloté par les tests. Le style de mot-clé est utilisé pour écrire des cas de test dans un framework de robot.
• Le Robot est capable d’exécuter Java et .Net et prend également en charge les tests d’automatisation sur des plateformes multiplateformes telles que Windows, Mac OS et Linux pour les applications de bureau, les applications mobiles, les applications Web, etc.
• Parallèlement aux tests d’acceptation, le Robot est également utilisé pour l’automatisation Robotisée des processus (RPA).
• Pip (Package Installer for Python) est fortement recommandé pour l’installation de robots.
• L’utilisation de la syntaxe des données tabulaires, des tests pilotés par des mots clés, des bibliothèques riches &toolset et des tests parallèles sont quelques-unes des caractéristiques fortes du 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 PageGo To Login Page Go To ${LOGIN URL} Login Page Should Be OpenInput Username ${username} Input Text username_field ${username}Input Password ${password} Input Text password_field ${password}Submit Credentials Click Button login_buttonWelcome Page Should Be Open Location Should Be ${WELCOME URL} Title Should Be Welcome Page

Voici un exemple d’échec de l’exécution du test.

Here is a sample of Successful Test Execution.

Packages/Methods:

Lien vers API: Guide de l’utilisateur du framework Robot
Lien de téléchargement: Robot

#2)PyTest

• PyTest est un framework de test open source basé sur Python qui est généralement tout – but mais surtout pour les tests fonctionnels et API.
• Pip (Programme d’installation de paquets 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 faciliter l’exécution du test.
• Plugins riches et est capable d’exécuter des tests en parallèle.
• Peut exécuter n’importe quel sous-ensemble de tests spécifique.

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.commande de test.

Capture d’écran pour référence:

Paquets / Méthodes:

Si vous souhaitez accéder à un test écrit dans un fichier spécifique, nous utilisons la commande ci-dessous.

py.test <filename>

Montage Pytest: Le montage Pytest est utilisé pour exécuter du code avant d’exécuter la méthode de test afin d’éviter la répétition du code. Ceci est essentiellement utilisé pour initialiser la connexion à la base de données.

Vous pouvez définir le montage PyTest comme indiqué ci-dessous.

@pytest.fixture

Assertion : Assertion est la condition qui renvoie true ou false. L’exécution du test s’arrête lorsque l’assertion échoue.

Ci-dessous est un exemple :

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

Lien vers API: API Pytest
Lien de téléchargement: Pytest

#3)Unittest

• Unittest est le tout premier framework de test unitaire automatisé basé sur Python 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 des tests, etc.
• Il est également appelé PyUnit.
• Unittest2 est un backport de nouvelles fonctionnalités supplémentaires ajoutées à l’Unittest.

Flux de travail standard de 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 le test unitaire.main() qui est la méthode principale en bas du code pour exécuter le scénario de test.

Exemple:

import unittest //Import unittest module//def add(x,y): return x + yclass Test(unittest.TestCase): //Define your class with testcase// def addition(self): self.assertEquals(add(4,5),9)<strong>//Function inside class//if __name__ == '__main__': unittest.main()<strong>//Insert main() method//

Capture d’écran pour référence:

Paquets / méthodes:

(Remarque: unittest.mock() est une bibliothèque pour les tests Python qui permet de remplacer des parties du système par des objets simulés. La classe simulée de base permet de créer facilement une suite de tests.)

Lien vers API: Unittest API
Lien de téléchargement: Unittest

#4)DocTest

• Doctest est un module inclus dans la distribution standard de Python et utilisé pour les tests unitaires en boîte blanche.
• Il recherche des sessions python interactives pour vérifier si elles fonctionnent exactement comme nécessaire.
• Il utilise des fonctionnalités Python sélectives telles que 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 rif __name__ == "__main__": import doctest //Import doctest doctest.testmod() //Calling the testmod method

Capture d’écran pour référence:

Paquets / fonctions:

Note: Pour vérifier des exemples interactifs dans le fichier texte, nous pouvons utiliser la fonction testfile();

doctest.testfile ("example.txt”)

Vous pouvez directement exécuter le test à partir de la ligne de commande avec;

python factorial.py

Lien vers API: DocTest API
Lien de téléchargement: Doctest

#5)Nose2

• Nose2 est le successeur de Nose et c’est un framework de test unitaire basé sur Python qui peut exécuter des Doctests et des UnitTests.
• Nose2 est basé sur unittest, il est donc 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 fixations de paquets, les classes, les modules et l’initialisation complexe à définir en une seule fois au lieu d’écrire fréquemment.

Exemple:

from mynum import *import nosedef test_add_integers(): assert add(5, 3) == 8def test_add_floats(): assert add(1.5, 2.5) == 4def test_add_strings(): nose.tools.assert_raises(AssertionError, add, 'paul', 'carol') // To throw one of the expected exception to passif __name__ == '__main__': nose.run()

Capture d’écran pour référence:

Paquets / méthodes:

Lien vers API: Plugins pour Nose2
Lien de téléchargement: Nose2

#6)Testify

• Testify a été conçu pour remplacer unittest et nose. Testify a des fonctionnalités plus avancées que unittest.
• Testify est populaire en tant qu’implémentation Java de tests sémantiques (facile à apprendre et implémentant des spécifications de tests logiciels).
• Effectuer des tests d’unité, d’intégration et de Système automatisés est plus facile à témoigner.

Caractéristiques

• Syntaxe simple pour la méthode de fixation.
• Découverte de test improvisée.
• Configuration au niveau de la classe et méthode de montage de démontage.
• Système de plugin extensible.
• Utilitaires de test faciles à manipuler.

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 = Noneif __name__ == "__main__":run()

Capture d’écran pour référence:

Paquets / méthodes:

Lien vers l’API: Fichiers de package de Testify
Lien de téléchargement: Testify

Framework de Test Python supplémentaire

Jusqu’à présent, nous avons passé en revue le framework de test Python le plus populaire. Il y a peu d’autres noms sur cette liste qui pourraient devenir populaires à l’avenir.

#7)Behave

• Behave est appelé framework de test BDD (Behavior Driven Development) qui est également utilisé pour les tests de boîtes noires. Behave utilise le langage naturel pour écrire des tests et fonctionne avec des chaînes Unicode.
• Le répertoire Behave contient des fichiers de fonctionnalités dont le format de texte brut ressemble à des implémentations de langage naturel et d’étapes Python.

Lien vers API: Guide de l’utilisateur Behave
Lien de téléchargement: Behave

#8)Laitue

• La Laitue est utile pour les tests de développement axés sur le comportement. Cela rend le processus de test facile et évolutif.La laitue comprend des étapes telles que:
  • Description du comportement
  • Définition des étapes en Python.
  • Exécution du code
  • Modification du code pour réussir le test.
  • Exécution du code modifié.
• Ces étapes sont suivies pendant 3 à 4 fois pour que le logiciel soit exempt d’erreurs et améliore ainsi sa qualité.

Lien vers API: Documentation sur la Laitue
Lien de téléchargement: Laitue

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?

Réponse‘ Comme « Python est livré avec les outils et les bibliothèques qui prennent en charge les tests automatisés pour votre système », il y a plusieurs autres raisons pour lesquelles Python est utilisé pour les tests.

• Python est orienté objet et fonctionnel qui permet aux programmeurs de conclure si la fonction et les classes conviennent aux exigences.
• Python offre une riche bibliothèque de paquets 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 scénario de test et le code de test.
• Python prend en charge le typage dynamique des canards.
• Offre unE bien configuré et un bon support du framework BDD.
• La prise en charge de la ligne de commande riche est utile pour effectuer une vérification manuelle.
• Une structure simple et bonne, 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 ?

Réponse: Au moment où vous créez un test en Python, vous devriez considérer deux choses comme indiqué ci-dessous.

• Quel module/partie du système vous souhaitez 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?

Réponse: Buildout est un outil d’automatisation écrit et étendu avec Python et 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 du projet développée dans le même environnement doit produire le même résultat quel que soit son historique.
• Componentization: Le service logiciel doit inclure des outils d’auto-surveillance et doit configurer le système de surveillance lors du déploiement du produit.
• Automatisation : Le déploiement du logiciel doit être hautement automatisé et gagner du temps.

Q #4)Python peut-il être utilisé avec du sélénium ?

Réponse : 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 de sélénium Python 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?

Réponse: Il y a plusieurs raisons pour lesquelles Selenium et Python sont considérés comme une bonne combinaison:

• Selenium possède l’ensemble d’outils le plus puissant pour prendre en charge l’automatisation rapide des tests.
• Selenium offre 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 le sélénium 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 différents navigateurs indépendamment de ses variantes de conception.
• Python est relativement simple et compact que les autres langages de programmation.
• Python est livré avec une grande communauté pour soutenir 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 prend en charge la liaison pour l’interface utilisateur facile de Python.

Q #6)Quelles sont les mesures pour choisir le meilleur framework de test Python ?

Réponse: 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 framework de test qui se compose d’attributs, d’instructions, de fonctions, d’opérateurs, de modules et de fichiers de bibliothèque standard.
• Avec quelle facilité vous pouvez 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 ?

Réponse: Comprendre les avantages et les limites de chaque framework est une meilleure façon de choisir le meilleur framework de test Python. Explorons –

Cadre de robot:

Avantages:

• Une approche de test basée sur des mots clés permet de créer plus facilement des cas de test lisibles.
• Api multiples
• Syntaxe facile des données de test
• Prend en charge les tests parallèles via une grille de sélénium.

Limites:

• Créer des rapports HTML personnalisés est assez délicat avec Robot.
• Moins de prise en charge des tests parallèles.
• Il nécessite Python 2.7.14 et supérieur.

Pytest:

Avantages:

• Prend en charge une suite de tests compacte.
• Pas besoin de débogueur ou de journal de test explicite.
• Plusieurs fixtures
• Plugins extensibles
• Création de tests facile et simple.
• Possibilité de créer des cas de test avec moins de bogues.

Limitations :

• Non compatible avec d’autres frameworks.

Test unitaire:

Avantages:

• Pas besoin de module supplémentaire.
• Facile à apprendre pour les testeurs de niveau débutant.
• Exécution de test simple et facile.
• Génération rapide de rapports de test.

Limitations

• la dénomination snake_case de Python et la dénomination CamelCase de JUnit provoquent un peu de confusion.
• Intention peu claire du code de test.
• Nécessite une énorme quantité de code standard.

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.

Limitations

• Il compare uniquement la sortie imprimée. Toute variation de la sortie entraînera un échec du test.

Nose 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 setup tool /distribute 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 Testifyest facile.

Limites:

• Initialement Testify a été développé pour remplacer unittest et Nose mais le processus de transit 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 les types de cas de test.
• Raisonnement détaillé &réflexion
• Clarté de la sortie QA / Dev.

Limitations:

• 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:

• Il a fortement besoin d’une forte coordination entre les développeurs, les testeurs & parties prenantes.

Vous pouvez choisir le framework de test Python le mieux adapté 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 l’automatisation Python?

Réponse: Tout en considérant les avantages et les limites, nous pouvons considérer le type de test comme l’une des mesures permettant de choisir le meilleur framework de test:

• Tests fonctionnels: Robot, PyTest, Unittest
• Tests comportementaux: Behave, Laitue

Robot est le meilleur framework pour ceux qui débutent dans les tests Python et souhaitent prendre un bon départ.

Conclusion

Sous-unité, Essai, Ressources de test, Sancho, Testtools sont d’autres noms ajoutés dans la liste du framework de test Python. Cependant, il n’y a que quelques outils qui ont été popularisés jusqu’à présent, car les tests Python sont un concept relativement nouveau introduit dans le monde des tests.

Les entreprises travaillent à améliorer ces outils afin qu’ils soient faciles à comprendre et à effectuer des tests. Avec les fixtures de classe riches et précises, les plugins et les packages, ces outils peuvent devenir bien versés et préférables pour effectuer des tests Python.

Pendant ce temps, les frameworks mentionnés ci-dessus par unittest to Testify fournissent le soutien et les services nécessaires pour atteindre les performances du système prévues.