Acest Tutorial explică modul în care Python poate fi utilizat pentru Programarea testelor și listează caracteristicile și compararea cadrelor de testare Python de top:

odată cu aplicarea pe scară largă a Inteligenței Artificiale, Python a devenit un limbaj de programare popular.

acest tutorial va acoperi modul în care Python poate fi utilizat pentru Programarea testelor împreună cu unele cadre de testare bazate pe Python.

să începem!!

=> verificați toate tutorialele Python aici.

ce este Python?

conform definiției tradiționale, Python este un limbaj de programare general interpretat, la nivel înalt, care ajută programatorii să scrie cod ușor de gestionat și logic pentru proiecte mici, precum și la scară largă.

unele dintre beneficiile Pitonilor sunt:

• nicio compilare nu determină executarea rapidă a ciclului Edit-Test-Debug.
• depanare ușoară
• bibliotecă extinsă de asistență
• ușor de învățat structura de date
• productivitate ridicată
• colaborare în echipă

lucrul în Python

• interpretul citește codul python din fișierul sursă și îl examinează pentru o eroare de sintaxă.
• dacă codul este fără erori, atunci interpretul convertește codul în echivalent ‘cod octet’.
• acest cod octet este apoi transmis către mașina virtuală Python (PVM) unde codul octet este compilat din nou pentru eroare, dacă există.

ce este testarea Python?

• testarea automată este un context bine cunoscut în lumea testării. Este în cazul în care planurile de testare sunt executate folosind script-ul în loc de un om.
• Python vine cu instrumentele și bibliotecile care acceptă testarea automată pentru sistemul dvs.
• cazurile de testare Python sunt relativ ușor de scris. Odată cu utilizarea sporită a Python, cadrele de automatizare a testelor bazate pe Python devin, de asemenea, populare.

lista cadrelor de testare Python

înscrise mai jos sunt câteva cadre de testare Python pe care ar trebui să le cunoașteți.

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

Compararea instrumentelor de testare Python

să rezumăm rapid aceste cadre într-un scurt tabel de comparație:

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

să începem!!

#1) Robot

• cel mai popular cadru Robot este un cadru de testare a automatizării open-source bazat pe Python.
• acest cadru este dezvoltat în întregime în Python și este utilizat pentru testarea acceptării și dezvoltarea bazată pe teste. Stilul de cuvinte cheie este utilizat pentru a scrie cazuri de testare în cadrul robotului.
• robotul este capabil să ruleze Java și. NET și acceptă, de asemenea, testarea automatizării pe mai multe platforme precum Windows, Mac OS și Linux pentru aplicații desktop, aplicații mobile, aplicații web etc.
• împreună cu testarea de acceptare, robotul este, de asemenea, utilizat pentru automatizarea proceselor robotizate (RPA).
• Pip (instalator de pachete pentru Python) este foarte recomandat pentru instalarea robotului.
• utilizarea sintaxei datelor tabulare, testarea bazată pe cuvinte cheie, bibliotecile bogate& set de instrumente și testarea paralelă sunt câteva dintre caracteristicile puternice ale robotului care îl fac popular printre testeri.

exemplu:

*** 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

Iată un eșantion de execuție a testului eșuat.

Here is a sample of Successful Test Execution.

Packages/Methods:

Link către API: Robot Framework Ghidul utilizatorului
Descarca Link: Robot

#2) PyTest

• PyTest este un cadru de testare bazat pe Python open-source care este, în general, toate-scop, dar mai ales pentru testarea funcțională și API.
• Pip (pachet de instalare pentru Python) este necesar pentru instalarea PyTest.
• aceasta susține Cod text simplu sau complex pentru a testa API, baze de date, și UIs.
• sintaxa simplă este utilă pentru executarea ușoară a testului.
• plugin-uri bogate și este capabil să ruleze teste în paralel.
• poate rula orice subset specific de teste.

exemplu:

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

pentru a rula testul, utilizați py.comandă de testare.

Screenshot pentru referință:

pachete / metode:

dacă doriți să accesați un test scris într-un anumit fișier, folosim comanda de mai jos.

py.test <filename>

Pytest Fixture: Pytest Fixture este utilizat pentru a rula codul înainte de a executa metoda de testare pentru a evita repetarea codului. Acest lucru este practic folosit pentru a inițializa conexiunea bazei de date.

puteți defini pytest fixare așa cum se arată mai jos.

@pytest.fixture

aserțiune: aserțiunea este condiția care returnează true sau false. Executarea testului se oprește atunci când afirmația eșuează.

dat mai jos este un exemplu:

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

Link către API: PYTEST API
Link de descărcare: Pytest

#3) Unittest

• Unittest este primul cadru de testare automată a unității bazat pe Python care a fost proiectat să funcționeze cu biblioteca standard Python.
• sprijină reutilizarea costumelor de testare și organizarea testelor.
• a fost inspirat de JUnit și acceptă automatizarea testelor, inclusiv colecții de teste, independență de testare, cod de configurare pentru teste etc.
• este, de asemenea, numit ca PyUnit.
• Unittest2 este un backport de noi caracteristici suplimentare adăugate la Unittest.

fluxul de lucru standard al Unittest:

• importați modulul Unittest în codul programului.
• puteți defini propria clasă.
• creați funcții în interiorul clasei pe care le-ați definit.
• loc unittest.principal () care este principala metodă din partea de jos a codului pentru a rula cazul de testare.

exemplu:

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//

Screenshot pentru referință:

pachete / metode:

(notă: unittest.mock () este o bibliotecă pentru testarea Python care permite înlocuirea pieselor de sistem cu obiecte mock. Clasa mock core ajută la crearea cu ușurință a unei suite de testare.)

Link către API: Unittest API
Link de descărcare: Unittest

#4) DocTest

• Doctest este un modul care este inclus în distribuția standard Python și este utilizat pentru testarea unității cu cutie albă.
• se caută sesiuni interactive python pentru a verifica dacă acestea sunt de lucru exact așa cum este necesar.
• folosește capabilități Python selective, cum ar fi docstrings, shell-ul interactiv Python și introspecția Python (determinarea proprietăților obiectelor în timpul rulării).
• funcții de bază:
  • actualizarea docstring
  • efectuarea testelor de regresie
• funcțiile testfile() și testmod() sunt utilizate pentru a oferi interfață de bază.

exemplu:

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

Screenshot pentru referință:

pachete / funcții:

Note: Pentru verificarea exemplelor interactive din fișierul text putem folosi funcția testfile ();

doctest.testfile ("example.txt”)

puteți rula direct testul din linia de comandă cu;

python factorial.py

Link către API: DocTest API
Link de descărcare: Doctest

#5) Nose2

• nose2 este succesorul nas și este un cadru de testare unitate pe bază de Python, care poate rula doctests și UnitTests.
• Nose2 se bazează pe unittest, prin urmare, este menționată ca extinde unittest sau unittest cu plugin-ul care a fost proiectat pentru a face testarea simplu și mai ușor.
• Nose utilizează teste colective de la unittest.testcase și acceptă mai multe funcții pentru scrierea testelor și excepțiilor.
• nas sprijină program pachet, clase, module, și inițializare complexe să fie definite la un moment dat în loc de a scrie frecvent.

exemplu:

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()

Screenshot pentru referință:

pachete / metode:

Link către API: pluginuri pentru Nose2
Link de descărcare: Nose2

#6) depune mărturie

• depune mărturie a fost conceput pentru a înlocui unittest și nas. Depune mărturie are caracteristici mai avansate peste unittest.
• depune mărturie este popular ca o implementare Java de testare semantică (ușor de învățat și de punere în aplicare CAIETUL DE SARCINI de testare software).
• efectuarea unității automate, integrarea și testarea sistemului este mai ușor de depus mărturie.

caracteristici

• sintaxă simplă la metoda de fixare.
• improvizat descoperire de testare.
• configurare la nivel de clasă și metoda de fixare teardown.
• sistem plugin extensibil.
• ușor de manevrat utilitare de testare.

exemplu:

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()

Screenshot pentru referință:

pachete / metode:

Link către API: fișiere pachet de depune mărturie
Descarca Link: depune mărturie

cadru suplimentar de testare Python

până în prezent, am revizuit cel mai popular cadru de testare Python. Există câteva nume pe această listă care ar putea deveni populare în viitor.

#7) Se comporta

• se comporta este denumit BDD (Behavior Driven Development) cadru de testare, care este, de asemenea, utilizat pentru testarea cutie neagră. Behave folosește limbajul natural pentru scrierea testelor și funcționează cu șiruri Unicode.
• se comporte director conține fișiere de caracteristici care au un format de text simplu arata ca limbaj natural și implementări pas Python.

Link către API: Ghid de Utilizare comportați
Link de descărcare: comportați

#8) salata verde

• salata verde este util pentru comportamentul condus de testare de dezvoltare. Aceasta face procesul de testare ușor și scalabil.
• salata verde include pași precum:
  • descrierea comportamentului
  • definirea pașilor în Python.
  • rularea codului
  • Modificarea codului pentru a trece testul.
  • rulează codul modificat.
• acești pași sunt urmați de 3-4 ori pentru a face software – ul fără erori și, prin urmare, a spori calitatea acestuia.

Link către API: documentație pentru salată
Link de descărcare: salată

întrebări și răspunsuri frecvente

Să aruncăm o privire la unele dintre cele mai frecvente Întrebări frecvente pe această temă-

Q #1) De ce este folosit Python pentru automatizare?

răspuns: deoarece ‘Python vine cu instrumentele și bibliotecile care acceptă testarea automată pentru sistemul dvs.’, există și alte câteva motive pentru care Python este utilizat pentru testare.

• Python este orientat pe obiecte și funcțional care permite programatorilor să concluzioneze dacă funcția și clasele sunt potrivite conform cerințelor.
• Python oferă o bibliotecă bogată de pachete utile pentru testare după instalarea ‘Pip’.
• funcțiile apatride și sintaxa simplă sunt utile pentru a crea teste lizibile.
• Python joacă rolul de punte între cazul de testare și Codul de testare.
• Python acceptă tastarea dinamică a rațelor.
• oferă IDE bine configurat și suport bun pentru cadrul BDD.
• suport linie de comandă bogat este util pentru a efectua o verificare manuală.
• structura simplă și bună, modularitatea, setul de instrumente bogat și pachetele pot fi utile pentru dezvoltarea la scară.

Q #2) Cum de a structura un test Python?

răspuns: până când creați un test în Python, ar trebui să luați în considerare două lucruri după cum se menționează mai jos.

• ce modul / parte a sistemului doriți să testați?
• în ce tip de testare optați (fie că este vorba de testarea unității sau de testarea integrării)?

structura generală a testului Python este la fel de simplă ca altele în care decidem componentele testelor, cum ar fi – intrări, cod de testare care trebuie executat, ieșire și compararea ieșirii cu rezultatele așteptate.

Q #3) Ce instrument de automatizare este scris în Python?

răspuns: Buildout este un instrument de automatizare care este scris și extins cu Python și este utilizat pentru automatizarea asamblării software-ului. Buildout poate fi aplicabil tuturor fazelor software chiar de la dezvoltare la implementare.

acest instrument se bazează pe 3 principii de bază:

• Repetabilitate: afirmă că configurația proiectului dezvoltată în același mediu ar trebui să producă același rezultat indiferent de istoricul lor.
• Componentizare: serviciul Software ar trebui să includă instrumente de auto-monitorizare și ar trebui să configureze sistemul de monitorizare în timp ce implementarea produsului.
• automatizare: implementarea Software-ului ar trebui să fie foarte automatizată și să economisească timp.

Q #4) poate fi folosit Python cu seleniu?

Răspuns: Da. Limbajul Python este utilizat cu seleniu pentru a efectua teste. Python API este util să se conecteze cu browser-ul prin seleniu. Python seleniu combinație poate fi folosit pentru a scrie teste funcționale/acceptare folosind Selenium WebDriver.

Q # 5) este seleniul cu Python bun?

răspuns: Există mai multe motive pentru care seleniul și Python sunt considerate o combinație bună:

• seleniul are cel mai puternic set de instrumente pentru a sprijini automatizarea rapidă a testelor.
• Selenium oferă funcții de testare dedicate pentru a efectua testarea aplicațiilor web care ajută la examinarea comportamentului real al aplicației.
• întrucât, Python este un limbaj de scripting la nivel înalt, bazat pe obiecte și ușor de utilizat, cu o structură simplă de cuvinte cheie.

acum, când vine vorba de utilizarea seleniului cu Python, are mai multe beneficii după cum se menționează mai jos.

• ușor de cod și citit.
• Python API este extrem de util pentru a vă conecta la browser prin seleniu.
• seleniul trimite comanda standard a Python la diferite browsere, indiferent de variațiile sale de proiectare.
• Python este relativ simplu și compact decât celelalte limbaje de programare.
• Python vine cu o comunitate mare pentru a sprijini pe cei care sunt complet noi pentru a utiliza seleniu cu Python pentru a efectua teste de automatizare.
• este un limbaj de programare gratuit și deschis tot timpul.
• Selenium WebDriver este un alt motiv puternic pentru utilizarea seleniului cu Python. Selenium WebDriver are un suport puternic de legare pentru interfața cu utilizatorul Ușor Python.

Q #6) care sunt măsurile pentru a alege cel mai bun cadru de testare Python?

răspuns: Pentru alegerea celui mai bun cadru de testare Python, trebuie luate în considerare punctele de mai jos:

• dacă calitatea și structura scripturilor vă îndeplinesc scopurile. Scriptul de programare ar trebui să fie ușor de înțeles/întreținut și fără defecte.
• structura de programare a Python joacă un rol important în alegerea cadrului de testare care constă – atribute, declarații, funcții, operatori, module și fișiere standard de bibliotecă.
• cât de ușor puteți genera teste și în ce măsură pot fi reutilizate?
• metoda adoptată pentru executarea modulului de testare/testare (tehnici de rulare a modulului).

Q #7) Cum de a alege cel mai bun cadru de testare Python?

răspuns: înțelegerea avantajelor și limitărilor fiecărui cadru este o modalitate mai bună de a alege cel mai bun cadru de testare Python. Să explorăm –

Robot Framework:

avantaje:

• abordarea bazată pe cuvinte cheie ajută la crearea unor cazuri de testare lizibile într-un mod mai ușor.
• API-uri Multiple
• sintaxa datelor de testare ușoară
• acceptă testarea paralelă prin Selenium Grid.

limitări:

• crearea de rapoarte HTML personalizate este destul de dificil cu Robot.
• suport mai puțin pentru testarea paralelă.
• este nevoie de Python 2.7.14 și mai sus.

Pytest:

avantaje:

• suportă suita de testare compactă.
• nu este nevoie de depanator sau orice jurnal de testare explicit.
• corpuri Multiple
• plugin-uri extensibile
• crearea de testare ușor și simplu.
• posibil pentru a crea cazuri de testare cu mai puține bug-uri.

limitări:

• nu este compatibil cu alte cadre.

Unittest:

avantaje:

• nu este nevoie de nici un modul suplimentar.
• ușor de învățat pentru testeri la nivel începător.
• execuție simplă și ușoară de testare.
• generarea rapidă a raportului de testare.

limitări

• snake_case denumirea Python și camelCase denumirea JUnit provoca un pic de confuzie.
• intenția neclară a codului de testare.
• necesită o cantitate mare de cod boilerplate.

Doctest:

avantaje:

• o opțiune bună pentru efectuarea testelor mici.
• documentația de testare din cadrul metodei oferă, de asemenea, informații suplimentare despre modul în care funcționează metoda.

limitări

• se compară numai de ieșire imprimate. Orice variație a ieșirii va provoca o defecțiune a testului.

Nose 2:

avantaje:

• Nose 2 suportă mai multe configurații de testare decât unittest.
• acesta include un set substanțial de plugin-uri active.
• API diferit de unittest care oferă mai multe informații despre eroare.

limitări:

• în timp ce instalați pluginuri terțe, trebuie să instalați setup tool / distribute package, deoarece Nose2 acceptă Python 3, dar nu pluginuri terțe.

depune mărturie:

avantaje:

• ușor de înțeles și de utilizat.
• unitate, integrare și teste de sistem pot fi create cu ușurință.
• componente de testare gestionabile și reutilizabile.
• adăugarea de noi caracteristici pentru a Testifyis ușor.

limitări:

• inițial depune mărturie a fost dezvoltat pentru a înlocui unittest și nas, dar procesul de tranzit-l la pytest este pe, de aceea este recomandat pentru utilizatorii pentru a evita utilizarea depune mărturie pentru câteva proiecte viitoare.

se comporte Cadru:

avantaje:

• executarea ușoară a tuturor tipurilor de cazuri de testare.
• raționament detaliat& gândire
• claritatea QA / ieșire Dev.

limitări:

• acceptă doar testarea cutiei negre.

Cadru salata verde:

avantaje:

• limbaj simplu pentru a crea mai multe scenarii de testare.
• util pentru cazurile de testare bazate pe comportament pentru testarea cutiei negre.

limitări:

• are nevoie de o coordonare puternică între dezvoltatori, testeri& părțile interesate.

puteți alege cel mai potrivit cadru de testare Python luând în considerare avantajele și limitările de mai sus care vă vor ajuta să dezvoltați criteriile potrivite nevoilor dvs. de afaceri.

Q #8) care Cadru este cel mai bun pentru automatizarea Python?

răspuns: În timp ce luăm în considerare avantajele și limitările, putem considera tipul de testare ca fiind una dintre măsurile pentru alegerea celui mai bun cadru de testare:

• testarea funcțională: Robot, PyTest, Unittest
• testarea bazată pe comportament: comportați, salată

robotul este cel mai bun cadru pentru cei care sunt noi în testarea Python și doresc să înceapă solid.

concluzie

subunitate, proces, resurse de testare, Sancho, Testtools sunt unele mai multe nume adăugate în lista de cadru de testare Python. Cu toate acestea, există doar câteva instrumente care au fost popularizate până acum, deoarece testarea Python este un concept relativ nou care este introdus în lumea testării.

companiile lucrează la îmbunătățirea acestor instrumente, astfel încât acestea să fie ușor de înțeles și să efectueze teste. Cu corpurile de clasă bogate și precise, pluginurile și pachetele, aceste instrumente pot deveni bine versate și preferabile pentru efectuarea testelor Python.între timp, cadrele menționate mai sus de la unittest pentru a depune mărturie oferă mult sprijin și servicii necesare pentru a atinge performanța sistemului dorit.