Fünf hervorragende Python-Test-Frameworks

In diesem Artikel finden Leser einen realen Vergleich der Top 5 Python-Frameworks für die Testautomatisierung. Entdecken Sie alle Vor- und Nachteile.

Nachdem Python 2018 zur besten Programmiersprache gekürt wurde, steigt es in der Rangliste weiter an und belegt laut dem von Tiobe veröffentlichten Index derzeit den dritten Platz hinter Java und C. Da die Verwendung dieser Sprache zunimmt, erfreuen sich auch Python-basierte Testautomatisierungs-Frameworks zunehmender Beliebtheit. Offenbar sind Entwickler und Tester etwas verwirrt, wenn es darum geht, das beste Framework für ihre Projekte auszuwählen. Bei der Auswahl sollten Sie viele Dinge beurteilen, die Skriptqualität des Frameworks, die Einfachheit der Testfälle und die Technik zum Ausführen der Module und zum Erkennen ihrer Schwächen. Dies ist mein Versuch, Ihnen dabei zu helfen, die fünf besten Python-Frameworks für die Testautomatisierung im Jahr 2019 und ihre Vor- und Nachteile im Vergleich zu anderen Frameworks zu vergleichen. So können Sie das ideale Python-Testautomatisierungs-Framework entsprechend Ihren Anforderungen auswählen.

Robot Framework

Robot Framework wird hauptsächlich für abnahmetestgesteuerte Entwicklung und Abnahmetests verwendet. Es ist eines der besten Python-Testframeworks. Obwohl es in Python entwickelt wurde, läuft es auch auf .net-basiertem IronPython und Java-basiertem Jython. Robot als Python-Framework ist mit allen Plattformen kompatibel – Windows, MacOS oder Linux.

Voraussetzungen

• Zuallererst können Sie Robot Framework (RF) nur verwenden, wenn Sie Python 2.7.14 oder höher installiert haben. Obwohl auch Python 3.6.4 verwendet wird, stellen die im offiziellen RF-Blog bereitgestellten Codeausschnitte sicher, dass entsprechende Kommentare hinzugefügt werden, einschließlich aller erforderlichen Änderungen.
• Sie müssen außerdem „pip“ oder den Python-Paketmanager installieren.
• Schließlich müssen Sie ein Entwicklungsframework herunterladen. PyCharm Community Edition ist ein beliebtes Framework unter Entwicklern. Da das Code-Snippet jedoch nicht IDE-abhängig ist, können Sie jede IDE verwenden, die Sie zuvor verwendet haben.

Vor- und Nachteile von Robot

Werfen wir einen Blick auf die Vor- und Nachteile von Robot als Testautomatisierungs-Framework gegenüber anderen Python-Frameworks:

Vorteile

• Verwendet einen schlüsselwortgesteuerten Testansatz, der Testern die Erstellung erleichtert Lesbare Testfälle zur Vereinfachung des Automatisierungsprozesses.
• Testdatensyntax kann einfach verwendet werden.
• Es besteht aus gemeinsamen Tools und Testbibliotheken mit einem großen Ökosystem, in dem einzelne Elemente in separaten Projekten verwendet werden können.
• Das Framework ist sehr erweiterbar, da es über viele APIs verfügt.
• Robot Framework hilft Ihnen, parallele Tests über Selenium Grid durchzuführen; diese Funktionalität ist jedoch nicht integriert.

Nachteile

• Das Roboter-Framework ist jedoch schwierig, wenn es darum geht, benutzerdefinierte HTML-Berichte zu erstellen. Sie können jedoch weiterhin das Robot-Framework verwenden, um kurze Berichte im xUnit-Format zu rendern.
• Ein weiterer Fehler des Robot-Frameworks ist das Fehlen paralleler Tests.

Ist Robot das beste Python-Testframework für Sie?

Wenn Sie ein Anfänger im Bereich der Automatisierung sind und weniger Entwicklungserfahrung haben, ist die Verwendung von Robot als Top-Python-Testframework einfacher als Pytest oder Pyunit umfangreiche integrierte Bibliotheken und erfordert die Verwendung eines einfacheren testorientierten DSL. Wenn Sie jedoch ein komplexes Automatisierungsframework entwickeln möchten, ist es besser, auf Pytest oder ein anderes Framework umzusteigen, das Python-Code beinhaltet.

pytest

Pytest wird für alle Arten von Softwaretests verwendet und ist ein weiteres Top-Python-Testframework für die Testautomatisierung. Das Tool ist Open Source und leicht zu erlernen und kann von QA-Teams, Entwicklungsteams, einzelnen Übungsgruppen und Open-Source-Projekten verwendet werden. Die meisten Projekte im Internet, darunter große Namen wie Dropbox und Mozilla, sind aufgrund seiner nützlichen Funktionen wie „Assertion Rewriting“ von Unittest (Pyunit) auf Pytest umgestiegen. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was dieses Python-Framework so besonders macht.

Voraussetzungen

Pytest erfordert nichts Komplexes außer Python-Kenntnissen. Alles, was Sie brauchen, ist ein Arbeitsdesktop mit:

• Befehlszeilenschnittstelle
• Python-Paketmanager
• Entwicklungs-IDE

Vor- und Nachteile von Pytest

Vorteile

• In der Python-Testgemeinschaft haben Entwickler ihre Tests vor dem Aufkommen von Pytest in große Kategorien eingeteilt. Pytest brachte jedoch eine Revolution mit sich, da es es ermöglichte, Testsuiten kompakter als zuvor zu schreiben.
• Andere Testtools erfordern, dass der Entwickler oder Tester einen Debugger verwendet oder Protokolle überprüft und die Quelle eines bestimmten Werts erkennt. Pytest hilft Ihnen beim Schreiben von Testfällen, ermöglicht Ihnen das Speichern aller Werte im Testfall und benachrichtigt Sie, welcher Wert fehlgeschlagen ist und welcher Wert bestätigt wurde.
• Tests sind einfacher zu schreiben und zu verstehen, da nicht so viel Boilerplate-Code erforderlich ist.
• Eine Vorrichtung ist eine Funktion, die durch Hinzufügen von Parametern zur Testfunktion verwendet werden kann. Ihre Aufgabe ist es, Werte zurückzugeben. In Pytest können Sie sie mithilfe einer Vorrichtung modular gestalten. Durch die Verwendung mehrerer Fixtures können Sie alle Parameterkombinationen abdecken, ohne Testfälle neu schreiben zu müssen.
• Die Entwickler von Pytest haben einige nützliche Plugins veröffentlicht, um das Framework erweiterbar zu machen. Mit pytest-xdist können beispielsweise parallele Tests durchgeführt werden, ohne unterschiedliche Testläufer zu verwenden. Unit-Tests können auch parametrisiert werden, ohne dass Code dupliziert werden muss.
• Stellen Sie Entwicklern bestimmte spezielle Routinen zur Verfügung, um das Schreiben von Testfällen einfacher und weniger fehleranfällig zu machen. Der Code wird außerdem kürzer und verständlicher.

Nachteile

Die Tatsache, dass Pytest spezielle Routinen verwendet, bedeutet, dass Sie Kompromisse bei der Kompatibilität eingehen müssen. Sie können bequem Testfälle schreiben, diese Testfälle jedoch nicht mit anderen Testframeworks verwenden.

Ist Pytest das beste Python-Test-Framework für Sie?

Nun, Sie müssen zunächst eine vollwertige Sprache lernen, aber sobald Sie sie beherrschen, erhalten Sie alle Funktionen wie statische Code-Analyse und Unterstützung für mehrere IDEs und vor allem das Schreiben effektiver Testfälle. Für das Schreiben funktionaler Testfälle und die Entwicklung komplexer Frameworks ist es besser als Unittest. Wenn Sie jedoch ein einfaches Framework entwickeln möchten, ähneln seine Vorteile in gewisser Weise denen des Robot-Frameworks.

Unit Test (PyUnit)

Unittest oder PyUnit ist Pythons eigenes Standard-Testautomatisierungs-Framework für Unit-Tests. Es ist stark von JUnit inspiriert. Assertionsmethoden sowie alle Bereinigungs- und Setup-Routinen werden von der Basisklasse TestCase bereitgestellt. Der Name jeder Methode in einer TestCase-Unterklasse beginnt mit „test“. Dadurch können sie als Testfälle ausgeführt werden. Sie können die Load-Methode und die TestSuite-Klasse verwenden, um Tests zu gruppieren und zu laden. Sie können sie zusammen verwenden, um einen benutzerdefinierten Testläufer zu erstellen. Wie die Verwendung von JUnit für Selenium-Tests verfügt Unittest auch über die Möglichkeit, XML-Berichte zu verwenden und zu generieren: Unittest-SML-Reporting.

Voraussetzungen

Es gibt keine solche Voraussetzung, da Unittest standardmäßig mit Python geliefert wird. Um es nutzen zu können, benötigen Sie Standardkenntnisse über Python-Frameworks. Wenn Sie zusätzliche Module installieren möchten, müssen Sie pip sowie eine IDE für die Entwicklung installieren.

Vor- und Nachteile von PyUnit

Vorteile

Als Teil der Python-Standardbibliothek bietet die Verwendung von Unittest mehrere Vorteile:

• Entwickler müssen keine zusätzlichen Module installieren, da es im Lieferumfang enthalten ist.
• Unittest ist ein Derivat von xUnit und funktioniert ähnlich wie andere xUnit-Frameworks. Menschen ohne fundierte Python-Kenntnisse finden es oft angenehm, damit zu arbeiten.
• Sie können einzelne Testfälle einfacher ausführen. Sie müssen lediglich den Namen am Terminal angeben. Die Ausgabe ist außerdem prägnant und verleiht dem Framework Flexibilität bei der Ausführung von Testfällen.
• Testberichte werden innerhalb von Millisekunden generiert.

Nachteile

• Normalerweise wird „snake_case“ zum Benennen von Python-Code verwendet. Da dieses Framework jedoch stark von Junit inspiriert ist, existiert weiterhin die traditionelle Namensgebungsmethode „camelCase“. Das kann sehr verwirrend sein.
• Die Absicht von Testcode wird manchmal unklar, weil er die Abstraktion zu sehr begünstigt.
• Erfordert viel Boilerplate-Code.

Ist PyUnit das beste Python-Testframework für Sie?

Basierend auf meiner persönlichen Meinung und den Meinungen anderer Python-Entwickler führt Pytest bestimmte Redewendungen ein, die es Testern ermöglichen, eine bessere Automatisierung in einem sehr kompakten Code zu schreiben. Obwohl Unittest als Standard-Testautomatisierungs-Framework erscheint, unterscheiden sich seine Arbeitsprinzipien und Namenskonventionen geringfügig vom Standard-Python-Code und es erfordert zu viel Boilerplate-Code, was es zu einem weniger beliebten Python-Testautomatisierungs-Framework macht.

Behave

Wir alle kennen die verhaltensgesteuerte Entwicklung, die neueste agile basierte Softwareentwicklungsmethode, die Entwickler, Geschäftsakteure und Qualitätsanalysten zur Zusammenarbeit ermutigt. Behave ist ein weiteres erstklassiges Python-Testframework, das es Teams ermöglicht, BDD-Tests ohne Komplikationen durchzuführen. Die Art dieses Frameworks ist SpecFlow und Cucumber für automatisierte Tests sehr ähnlich. Testfälle werden in einer einfachen und lesbaren Sprache geschrieben und dann während der Ausführung im Code fixiert. Verhaltensweisen werden aus Verhaltensspezifikationen entworfen und diese Schritte werden dann in anderen Testszenarien wiederverwendet.

Voraussetzungen

Jeder mit Grundkenntnissen in Python sollte Behave nutzen können. Werfen wir einen Blick auf die Voraussetzungen:

• Vor der Installation von Behave muss eine beliebige Python-Version über 2.7.14 installiert sein.
• Für die Verwendung von Behave ist der Python-Paketmanager oder pip erforderlich.
• Eine Entwicklungsumgebung ist das Letzte und Wichtigste, was Sie brauchen. Sie können Pycharm verwenden, das von den meisten Entwicklern bevorzugt wird, oder eine andere IDE Ihrer Wahl.

Vor- und Nachteile von Behave

Wie bei allen anderen Verhaltensweisen in einem getriebenen Testrahmen variieren die Meinungen zu den Vorteilen von Behave von Person zu Person. Werfen wir einen Blick auf die allgemeinen Vor- und Nachteile der Verwendung von Behave:

Vorteile

• Systemverhalten wird durch eine semiformale Sprache und ein Domänenvokabular ausgedrückt, wodurch das Verhalten im gesamten Unternehmen konsistent wird.
• Entwicklungsteams, die an verschiedenen Modulen mit ähnlicher Funktionalität arbeiten, sind ordnungsgemäß koordiniert.
• Bausteine ​​stehen bereit, um verschiedene Testfälle auszuführen.
• Argumentation und Denken spiegeln sich in den Details wider, was zu besseren Produktspezifikationen führt.
• Aufgrund des ähnlichen Formats der Spezifikation haben Stakeholder oder Manager eine bessere Klarheit über die Ergebnisse der Qualitätssicherung und der Entwickler.

Nachteile

Der einzige Nachteil ist, dass es nur für Black-Box-Tests funktioniert.

Ist Behave das beste Python-Test-Framework für Sie?

Nun, wie gesagt, Behave (Python-Framework) eignet sich nur für Black-Box-Tests. Webtests sind ein gutes Beispiel, da Anwendungsfälle im Klartext beschrieben werden können. Allerdings ist Behave keine gute Wahl für Integrationstests oder Unit-Tests, da die Ausführlichkeit komplexe Testszenarien nur erschwert. Sowohl Entwickler als auch Tester empfehlen pytest-bdd. Es ist eine Alternative zu Behave, da es alle Vorteile von Pytest nutzt und es zum Testen verhaltensgesteuerter Szenarien implementiert.

Lettuce

Lettuce ist ein weiteres benutzerfreundliches verhaltensgesteuertes Automatisierungstool, das auf Cucumber und Python basiert. Das Hauptziel von Lettuce besteht darin, sich auf allgemeine Aufgaben der verhaltensgesteuerten Entwicklung zu konzentrieren und den Prozess einfacher und unterhaltsamer zu gestalten.

Voraussetzungen

Sie benötigen mindestens Python 2.7.14 und eine installierte IDE. Sie können Pycharm oder eine andere IDE Ihrer Wahl verwenden. Darüber hinaus müssen Sie zum Ausführen von Tests den Python-Paketmanager installieren.

Vor- und Nachteile von Lettuce

Vorteile

• Nun, genau wie jedes andere BDD-Test-Framework ermöglicht Lettuce Entwicklern, mehrere Szenarien zu erstellen und Funktionen in einfacher natürlicher Sprache zu beschreiben.
• Da das Format der Spezifikationen ähnlich ist, sind die Entwicklungs- und Qualitätssicherungsteams ordnungsgemäß koordiniert.
• Für Black-Box-Tests ist Lettuce sehr nützlich, um verhaltensgesteuerte Testfälle auszuführen.

Nachteile

Die Verwendung von Lettuce als Python-Framework hat nur einen Nachteil. Um verhaltensgesteuerte Tests erfolgreich durchzuführen, ist eine Kommunikation zwischen dem Entwicklungsteam, der Qualitätssicherung und den Stakeholdern erforderlich. Abwesenheit oder Missverständnisse können den Prozess unklar machen und jedes Team kann Fragen stellen.

Ist Lettuce das beste Python-Testframework für Sie?

Laut Entwicklern und Automatisierungstestern ist Cucumber bei der Durchführung von BDD-Tests nützlicher. Aber wenn wir über Python-Entwickler und Qualitätssicherung sprechen, gibt es niemanden wie pytest-bdd. Alle großartigen Funktionen von Pytest wie Kompaktheit und leicht verständlicher Code werden in diesem Framework kombiniert mit der Ausführlichkeit verhaltensgesteuerter Tests implementiert.

Zusammenfassung!

Im obigen Artikel haben wir die fünf besten Python-Frameworks für die Testautomatisierung im Jahr 2019 basierend auf verschiedenen Testverfahren besprochen. Pytest, Robot Framework und Unittest werden für Funktions- und Unittests verwendet, während Lettuce und Behave nur für verhaltensgesteuerte Tests geeignet sind.

Aus den genannten Funktionen können wir schließen, dass Pytest für Funktionstests am besten geeignet ist. Wenn Sie jedoch neu im Bereich Python-basierter automatisierter Tests sind, ist das Robot-Framework ein hervorragendes Werkzeug für den Einstieg. Obwohl die Funktionalität eingeschränkt ist, ermöglicht es Ihnen, problemlos auf der Strecke zu führen. Für Python-basierte BDD-Tests sind Lettuce und Behave gleichermaßen gut, aber wenn Sie bereits Erfahrung mit Pytest haben, ist es besser, pytest-bdd zu verwenden.

Ich hoffe, mein Artikel kann Ihnen dabei helfen, die richtige Wahl aus den Top-Python-Tests zu treffen Frameworks Wählen Sie, um Ihre Python-Webautomatisierungsanforderungen zu erfüllen. Viel Spaß beim Testen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFünf hervorragende Python-Test-Frameworks. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!