7 cadres d'automatisation des tests open source

Cet article a été initialement publié par TestProject. Merci de soutenir nos partenaires.

Alors que 2017 s'appuie sur une fermeture, l'équipe de TestProject a compilé un guide complet des meilleurs cadres d'automatisation de test open source disponibles. Ce guide vous aidera à sélectionner le cadre idéal pour vos besoins spécifiques. Nous explorerons les avantages et les inconvénients de sept options populaires.

Considérations clés:

Les cadres open source offrent des avantages importants: rentabilité, support communautaire robuste, personnalisation élevée et mises à jour fréquentes. Cependant, le choix optimal dépend de plusieurs facteurs, notamment la facilité d'utilisation, la compatibilité multiplateforme et le navigateur, le support linguistique, les capacités de rapport et l'évolutivité.

Cet article fournit une comparaison détaillée de sept cadres d'automatisation des tests open source: Robot Framework, Junit, Spock, Nunit, Testng, Jasmine et Mocha. Chaque cadre a des forces et des faiblesses uniques; Le meilleur choix dépend entièrement des exigences spécifiques de votre projet.

Bien que ces cadres offrent des capacités puissantes, des défis existent, notamment des courbes d'apprentissage abruptes, un soutien professionnel limité et des problèmes de compatibilité potentiels. Néanmoins, avec l'adoption croissante des méthodologies Agile et DevOps, l'avenir de l'automatisation des tests open source semble brillant.

Comparaisons du framework:

1. Framework robot: Un cadre polyvalent pour les tests d'acceptation et ATDD (développement axé sur les tests d'acceptation). Écrit en python, il est multiplateforme (Windows, Linux, MacOS) et prend en charge Jython (Java) et Ironpython (.net).

   • PROS: Les tests de mots clés (KDT) simplifient l'automatisation, offre une syntaxe de données de test conviviale, possède un riche écosystème de bibliothèques et d'outils, et est très extensible via des API. Les tests parallèles sont possibles (mais pas intégrés).
   • CONS: HTML RAPPORT La personnalisation peut être difficile.
   • Bottom Line: Idéal pour l'automatisation KDT avec une vaste prise en charge de la bibliothèque et de l'extension. Les connaissances de base Java / Python / C # sont bénéfiques pour la création de mots clés.

2. Junit: Le cadre de test unitaire standard pour les applications Java.

   • PROS: exploite Java, un langage largement utilisé, prend en charge le TDD (développement axé sur les test , base d'utilisateurs établis et documentation étendue.
   • CONS: La moquerie nécessite des bibliothèques supplémentaires (comme Mockito), et les tests peuvent ne pas être facilement compris par les utilisateurs non techniques en raison des conventions de dénomination de Java.
   • Bottom Line: Le meilleur choix pour les tests unitaires Java. Envisagez des alternatives pour les tests fonctionnels ou les applications non java.

3. Spock: Un cadre de test et de spécification pour les applications Java et Groovy, construite sur Junit.

   • PROS: Les tests hautement lisibles utilisant l'anglais simple, fournit un contexte clair pour le dépannage, comprend la moquerie et les tronçonnettes intégrés, et prend en charge le DDT (tests axés sur les données).
   • contre: nécessite des connaissances de programmation groovy de base.
   • Bottom Line: parfait pour les applications basées sur JVM nécessitant une automatisation de test BDD (développement axé sur le comportement) avec DSL (langage spécifique au domaine).

4. NUnit: Un cadre de test unitaire pour toutes les langues .NET, inspirée de Junit.

   • PROS: L'initiation rapide et l'exécution des tests, comprend des affirmations et des annotations, prend en charge les tests parallèles et prend en charge TDD.
   • CONS: .
   • Bottom Line: Un framework open source solide pour les tests unitaires C # avec un historique solide. MSTEST pourrait être une meilleure option si vous êtes déjà dans l'écosystème .NET.

5. testng: un cadre d'automatisation de test Java inspiré de Junit et Nunit, offrant des capacités améliorées. Prend en charge diverses catégories de tests: tests d'unité, fonctionnels, de bout en bout et d'intégration.

   • PROS: Intégration Maven facile, création de tests flexible et puissante, support DDT, annotations claires, regroupement de tests simples et exécution de tests parallèles.
   • contre: spécifique au Java, nécessitant des connaissances en programmation Java, et la configuration du cadre exige l'investissement en temps.
   • Bottom Line: Un concurrent fort pour l'automatisation des tests de bout en bout basée sur Java, mais nécessite un engagement à la configuration du framework.

6. jasmin: Un framework de test unitaire JavaScript (BDD) pour les sites Web, les projets Node.js et d'autres environnements JavaScript. Souvent utilisé avec AngularJs.

   • PROS: s'exécute en JavaScript, Python et Ruby (utile pour les tests de serveur client unifié), pris en charge par de nombreux CIS (systèmes d'intégration continue), et comprend une syntaxe d'affirmation intégrée.
   • contre: nécessite généralement un coureur de test (comme le karma), et les tests asynchrones peuvent être difficiles.
   • Bottom Line: Un bon choix pour les solutions de test unitaires Unified Client-Server.

7. mocha: un cadre de test d'unité JavaScript fonctionnant sur node.js, souvent associé à reactjs.

   • PROS: Runner de test intégré, prend en charge les tests asynchrones et offre une flexibilité dans le choix des bibliothèques d'assertion (chai, attente.js, etc.).
   • contre: relativement nouveau (depuis 2012), potentiellement manquant de soutien communautaire par rapport aux cadres plus matures, et nécessite une configuration et une configuration supplémentaires.
   • Bottom Line: Un framework de test unitaire JavaScript autonome approprié.

(Section FAQS supprimée pour la concision, mais pourrait être reconnu en fonction des besoins.)

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