Este Tutorial Explica Como Python pode ser Usado para o Teste de Programação e Lista os Recursos e Comparação dos principais Python Estruturas de Teste:

Com a aplicação generalizada de Inteligência Artificial, Python tornou-se um popular linguagem de programação.

Este tutorial irá cobrir como o Python pode ser usado para a programação de testes, juntamente com alguns frameworks de testes baseados em Python.vamos começar!!

= > verifique todos os tutoriais em Python aqui.

What Is Python?

de acordo com a definição tradicional, Python é uma linguagem de programação geral, de alto nível, que ajuda os programadores a escrever código lógico e gerenciável para projetos de pequena e grande escala.

alguns dos benefícios dos Pythons são:

• nenhuma compilação causa a execução rápida do ciclo de teste de edição.
• Fácil depuração
• Extensa biblioteca de suporte
• Fácil de aprender de dados-estrutura
• Alta produtividade
• a colaboração em Equipe

a Trabalhar Em Python

• O interpretador lê o código python a partir do arquivo de origem e a examina para um erro de sintaxe.
• Se o código é livre de erros, então o interpretador converte o código para o seu equivalente “Código Byte”.
• este código byte é então transmitido para a máquina virtual Python (PVM), onde o código Byte é novamente compilado para erro, se houver.

o que é o teste em Python?

• testes automáticos é um contexto bem conhecido no mundo dos testes. É onde os planos de teste estão sendo executados usando script em vez de um humano.
• Python vem com as ferramentas e bibliotecas que suportam testes automáticos para o seu sistema.os casos de teste em Python são relativamente fáceis de escrever. Com o aumento do uso do Python, frameworks de automação de testes baseados em Python também estão se tornando populares.

List of Python Testing Frameworks

Alisted below are some Python Testing frameworks that you should know.

1. Robô
2. PyTest
3. Unittest
4. Adonthell
5. Nose2
6. Testemunhar

a Comparação de Python Ferramentas de Teste

Vamos resumir rapidamente esses quadros em um curto espaço de tabela de comparação:

(Abreviaturas: MIT = Instituto de Tecnologia de Massachusetts (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation(2004))

Vamos começar!!

#1) Robot

• A estrutura de Robots mais popular é uma estrutura de teste de automação de código aberto baseada em Python.
• Este framework é inteiramente desenvolvido em Python e é usado para testes de aceitação e desenvolvimento orientado por testes. O estilo Keyword está sendo usado para escrever casos de teste no framework robô.
• O robô é capaz de executar Java e.NET e também suporta testes de automação em plataformas cruzadas como Windows, Mac OS e Linux para aplicações de desktop, aplicações móveis, aplicações web, etc.além de testes de Aceitação, o robô também é usado para automação de processos robóticos (RPA).
• Pip (Instalador de pacotes para Python) é altamente recomendado para instalação de robôs.
• the use of tabular data syntax, keyword-driven testing, rich libraries & toolset, and parallel testing are some of the strong features of Robot that make it popular among testers.

exemplo:

*** 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

Aqui está uma amostra de execução de teste falhada.

Here is a sample of Successful Test Execution.

Packages/Methods:

Link para o API: Robô-Quadro Guia do Usuário
Link para Download: Robô

#2) PyTest

• PyTest é um open-source Python baseado no framework de testes que é, geralmente, para todos os fins, mas especialmente para Funcionais e testes de API.
• Pip (Instalador de pacotes para Python) é necessário para a instalação do PyTest.
• suporta código de texto simples ou complexo para testar API, bases de dados e UIs.
• a sintaxe simples é útil para uma execução fácil de testes.
• plugins ricos e é capaz de executar testes em paralelo.
• Pode executar qualquer subconjunto específico de testes.

exemplo:

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

para executar o ensaio use o py.comando de teste.

Imagem de Referência:

Pacotes/Métodos:

Se você deseja acessar um teste escrito em um arquivo específico, usamos o comando abaixo.

py.test <filename>

Pittest Fixture: Pittest Fixture é usado para executar o código antes de executar o método de ensaio para evitar a repetição do Código. Isto é basicamente usado para inicializar a ligação à base de dados.

pode definir o Suporte de PyTest como mostrado abaixo.

@pytest.fixture

asserção: a asserção é a condição que devolve verdadeiro ou falso. A execução do teste pára quando a afirmação falha.

Dada a seguir é um Exemplo:

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

Link para o API: Pytest API
Link para Download: Pytest

#3) Unittest

• Unittest é a primeira Python automatizado baseado em estrutura de teste de unidade, que foi projetado para trabalhar com a biblioteca Python padrão.
• suporta a reutilização de fatos de teste e Organização de testes.
• foi inspirado pela JUnit e suporta automação de testes, incluindo coleções de testes, independência de testes, código de configuração para testes, etc.
• Também é chamado de PyUnit.
• Unittest2 é um backport de novos recursos adicionais adicionados ao Unittest.

standard workflow of Unittest:

• Import the Unittest module in the program code.pode definir a sua própria classe.
• crie funções dentro da classe que definiu.coloque o unitest.main() que é o método principal na parte inferior do código para executar o caso de teste.

Exemplo:

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//

Imagem de Referência:

Pacotes/Métodos:

(Nota: unittest.mock () é uma biblioteca para testes em Python que permite substituir partes do sistema por objetos mock. A classe núcleo mock ajuda a criar um conjunto de testes facilmente.)

Link to API: Unittest API
Download Link: Unittest

#4) DocTest

• Doctest é um módulo que está incluído na distribuição padrão de Python e é usado para testes de unidade de caixa branca.
• ele procura por sessões interativas em python para verificar se eles estão trabalhando exatamente como necessário.
• Ele faz uso de recursos Python seletivos, tais como docstrings, o shell interativo Python e introspecção Python (determinando propriedades de objetos em tempo de execução).
• funções principais:
  • actualizando a docstring
  • executando testes de regressão
• as funções testfile() e testmod() são utilizadas para fornecer a interface básica.

Exemplo:

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

Imagem de Referência:

Pacotes/Funções:

Note: Para conferir exemplos interativos no arquivo de texto, podemos usar o testfile função ();

doctest.testfile ("example.txt”)

Você pode executar diretamente o teste a partir da linha de comando;

python factorial.py

Link para o API: Adonthell API
Link para Download: Adonthell

#5) Nose2

• Nose2 é o sucessor do Nariz e é um Python-Unidade baseada framework de Testes que podem ser executados Doctests e UnitTests.
• Nose2 é baseado no unitest, portanto, é referido como extend unitest ou unitest com o plugin que foi projetado para tornar o teste simples e mais fácil.o Nose utiliza testes colectivos a partir do mais apto.testcase e suporta múltiplas funções para escrever testes e exceções.
• Nose suporta pacotes fixos, classes, módulos e inicialização complexa a ser definida em um único momento, em vez de escrever frequentemente.

Exemplo:

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()

Imagem de Referência:

Pacotes/Métodos:

Link para o API: Plugins para Nose2
Link para Download: Nose2

#6) Testemunhar

• Depor foi concebido para substituir o unittest e nariz. O Testify Tem características mais avançadas do que o unitest.
• Testify is popular as a Java implementation of semantic testing (Easy to learn and implementing software testing specification).executar unidade automatizada, integração e testes de sistema é mais fácil de testemunhar.

Features

• simple syntax to fixture method.descoberta de testes improvisada.configuração de Nível de classe e método de fixação de teardown.sistema de plugin extensível.
• fácil de lidar com utilitários de teste.

Exemplo:

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()

Imagem de Referência:

Pacotes/Métodos:

Link para o API: arquivos de Pacote de Testemunhar
Link para Download: Testemunhar

Adicionais Python Estrutura de Teste

até agora analisámos o mais popular Python Framework de Testes. Há poucos nomes nesta lista que podem se tornar populares no futuro.

#7) Behave

• Behave is referred to as BDD (Behavior Driven Development) test framework that is also used for Black box testing. Behave usa a linguagem natural para escrever testes e trabalha com cordas Unicode.
• Behave directory contains feature files that have a plain text format looks like natural language and Python step implementations.

Link to API: Behave User Guide
Download Link: Behave

#8) alface

• A alface é útil para testes de desenvolvimento motivados pelo comportamento. Torna o processo de teste fácil e escalável.
• lface inclui passos tais como:
  • descrevendo comportamento
  • definição de passos em Python.
  • executando o código
  • modificando o código para passar no teste.
  • executando o código modificado.
• estes passos estão a ser seguidos por 3-4 vezes para tornar o software livre de erros e, assim, melhorar a sua qualidade.

Link to API: alface Documentation
Download Link: alface

Frequently Asked Questions And Answers

Let’s have a look at some of the most common FAQs on this topic –

Q #1) Why is Python used for automation?

resposta: como o Python vem com as ferramentas e bibliotecas que suportam testes automáticos para o seu sistema, existem várias outras razões pelas quais o Python é usado para testes.

• Python é orientado a objetos e funcional que permite que os programadores concluam se a função e classes são adequadas de acordo com os requisitos.
• Python oferece uma rica biblioteca de pacotes úteis para testar depois de instalar o ‘Pip’.
• funções apátridas e sintaxe simples são úteis para criar testes legíveis.
• Python desempenha o papel da ponte entre o caso de teste e o código de teste.
• Python suporta datilografia dinâmica de patos.
• oferece um IDE bem configurado e um bom suporte para o framework BDD.o Suporte de linha de comandos Rich é útil para efectuar uma verificação manual.
• estrutura simples e boa, modularidade, rico conjunto de ferramentas e pacotes podem ser úteis para o desenvolvimento em escala.

Q # 2) Como estruturar um teste em Python?Resposta

: Quando você criar um teste em Python, você deve considerar duas coisas como indicado abaixo.

• qual o módulo / parte do sistema que deseja testar?em que tipo de testes está a optar (quer se trate de testes unitários ou de testes de integração)?

a estrutura geral do teste em Python é tão simples quanto outros, onde decidimos os componentes dos testes, tais como – inputs, código de teste a ser executado, saída e comparação da saída com os resultados esperados.

Q # 3) Qual a ferramenta de automação escrita em Python?

resposta: Buildout é uma ferramenta de automação que é escrita e estendida com Python e é usada para automatizar a montagem de software. Buildout pode ser aplicável a todas as fases de software desde o desenvolvimento até a implantação.

Esta ferramenta é baseada em 3 princípios fundamentais:

• Repetibilidade: É os estados de configuração do projeto desenvolvido no mesmo ambiente deve produzir o mesmo resultado, independentemente de sua história.componentização: o serviço de Software deve incluir ferramentas de auto-monitoramento e deve configurar o sistema de monitoramento enquanto a implantação do produto.automação: a implantação de Software deve ser altamente automatizada e economizadora de tempo.

Q #4) Python pode ser usado com selénio?Resposta: Sim. A linguagem Python é usada com selênio para realizar testes. A API Python é útil para se conectar com o navegador através do selênio. A combinação de selênio Python pode ser usada para escrever testes funcionais / de aceitação usando o WebDriver selênio.

Q #5) o selénio com Python é bom?Resposta

: existem várias razões pelas quais o selénio e o Python são considerados como uma boa combinação:

• o selénio tem a ferramenta mais forte para suportar a automação de testes rápidos.
• selênio oferece funções de teste dedicadas para realizar testes de aplicação web que ajuda a examinar o comportamento real da aplicação.
• Considerando que Python é uma linguagem de scripts de alto nível, baseada em objetos e user-friendly com uma estrutura simples de palavras-chave.

Agora, quando se trata de usar selênio com Python, ele tem vários benefícios como indicado abaixo.

• fácil de codificar e ler.
• a API Python é extremamente útil para o ligar ao navegador através do selénio.
• selênio envia o comando padrão de Python para vários navegadores, independentemente de suas variações de projeto.
• Python é comparativamente simples e compacto do que as outras linguagens de programação.
• Python vem com uma grande comunidade para apoiar aqueles que são completamente novos para usar selênio com Python para realizar testes de automação.
• É uma linguagem de programação livre e aberta o tempo todo.
• selênio WebDriver é outra razão forte para usar selênio com Python. O WebDriver Selenium tem um forte suporte de ligação para a interface de usuário fácil do Python.

Q #6) Quais são as medidas para escolher a melhor plataforma de testes em Python?resposta: Para escolher o melhor framework de testes em Python, os pontos abaixo devem ser levados em consideração:

• Se a qualidade e a estrutura dos scripts, está cumprindo seus propósitos. O script de programação deve ser fácil de entender / manter e livre de defeitos.
• A estrutura de programação do Python desempenha um papel importante na escolha do framework de testes que consiste – atributos, declarações, funções, operadores, módulos e arquivos de biblioteca padrão.
• quão facilmente você pode gerar testes e em que medida eles podem ser reutilizados?
• o método adoptado para a execução do módulo de ensaio/ensaio (técnicas de execução do módulo).

Q # 7) Como escolher a melhor plataforma de testes em Python?Resposta

: compreender as vantagens e limitações de cada framework é uma melhor maneira de escolher o melhor framework de testes em Python. Exploremos –

Robot Framework:

vantagens:

• Keyword-driven test approach ajuda a criar casos de teste legíveis de uma forma mais fácil.
• múltiplas APIs
• fácil sintaxe dos dados de teste
• suporta testes paralelos através da grelha de selénio.limitações

:

• Criar relatórios HTML personalizados é bastante complicado com o robô.menos suporte para testes paralelos.
• requer Python 2.7.14 e acima.

Pytest:

vantagens:

• suporta um conjunto de testes compacto.
• não é necessário o depurador ou qualquer log de teste explícito.
• múltiplos dispositivos
• plugins extensíveis
• Criação fácil e simples de testes.
• É possível criar casos de teste com menos bugs.

Limitações:

• não compatível com outros enquadramentos.

Unittest:

vantagens:

• não é necessário nenhum módulo adicional.
• fácil de aprender para testadores no nível de iniciante.execução simples e fácil de testes.geração de relatórios de testes rápidos.

Limitações

• nomenclatura snake_case do Python e do camelCase do JUnit causam um pouco de confusão.
• intenção pouco clara do código de ensaio.
• requer uma enorme quantidade de código boilerplate.

Doctest:

vantagens:

• uma boa opção para a realização de pequenos testes.
• A documentação de ensaio no âmbito do método também fornece informações adicionais sobre como o método funciona.

Limitações

• apenas compara a produção impressa. Qualquer variação na saída causará uma falha no teste.

Nose 2:

vantagens:

• Nose 2 suporta mais configuração de teste do que o unittest.inclui um conjunto substancial de plugins activos.
• API diferente do unittest que fornece mais informações sobre o erro.limitações

:

• Ao instalar os ‘plugins’ de terceiros, deverá instalar a ferramenta de configuração/distribuir o pacote, dado que o Nose2 suporta o Python 3, mas não os ‘plugins’ de terceiros.

testemunhe:

vantagens:

• fácil de entender e de usar.os testes de unidade, integração e sistema podem ser facilmente criados.componentes de ensaio controláveis e reutilizáveis.
• adicionar novos recursos para testemunhar é fácil.limitações

:

• inicialmente o Testif foi desenvolvido para substituir o unitest e o Nose, mas o processo de transitar para o pytest Está ligado, por isso é recomendado que os usuários evitem usar o Testif para poucos projetos futuros.

Behave Framework:

vantagens:

• execução fácil de todos os tipos de casos de teste.raciocínio detalhado [div]& pensamento
• clareza da produção de QA/Dev.

Limitações:

• apenas suporta testes de caixa negra.alface: vantagens:
  • linguagem simples para criar vários cenários de teste.
  • útil para casos de teste de comportamento para testes de caixa negra.

  Limitações:

  • precisa fortemente de uma forte coordenação entre os desenvolvedores, testadores & stakeholders.

  você pode escolher o melhor framework de testes em Python adequado, considerando as vantagens e limitações acima que ajudarão a desenvolver os critérios adequados às suas necessidades de Negócio.

  Q #8) Qual a estrutura melhor para a automação em Python?resposta: Considerando as vantagens e limitações, podemos considerar o tipo do teste como uma das medidas para escolher o melhor estrutura de teste:

  • Testes Funcionais: Robô, PyTest, Unittest
  • Behavior-Driven Testing: Comportar-se, Alfaces

  um Robô é o melhor framework para aqueles que são novos para Python teste e deseja obter uma base sólida.

  Conclusion

  Subunit, Trial, Test resources, Sancho, Testtools are some more names added in the list of Python Testing Framework. No entanto, existem apenas algumas ferramentas que foram popularizadas até Agora, pois o teste em Python é um conceito relativamente novo que é introduzido no mundo dos testes.

  As empresas estão trabalhando em tornar estas ferramentas melhores para que elas sejam fáceis de entender e realizar testes. Com os dispositivos de classe ricos e precisos, plugins e pacotes essas ferramentas podem se tornar bem versadas e preferíveis para realizar testes em Python.Entretanto, os quadros acima mencionados, da unitest para testemunhar, estão a fornecer o apoio e o serviço necessários para alcançar o desempenho pretendido do sistema.

  =>> Contact us to suggest a listing here.