Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Cinq excellents frameworks de test Python
Dans cet article, les lecteurs trouveront une comparaison réelle des 5 meilleurs frameworks Python pour l'automatisation des tests. Découvrez tous leurs avantages et inconvénients.
Après avoir été désigné meilleur langage de programmation de 2018, Python continue de progresser dans le classement et se classe actuellement troisième, derrière Java et C, selon l'indice publié par Tiobe. Les frameworks d'automatisation de tests basés sur Python gagnent également en popularité à mesure que l'utilisation de ce langage augmente. Apparemment, les développeurs et les testeurs sont un peu confus lorsqu'il s'agit de choisir le meilleur framework pour leurs projets. En en choisissant un, vous devez juger de beaucoup de choses, de la qualité du script du framework, de la simplicité des cas de test et de la technique d'exécution des modules et de découverte de leurs faiblesses. Ceci est ma tentative de vous aider à comparer les cinq meilleurs frameworks Python pour l'automatisation des tests en 2019, ainsi que leurs avantages et inconvénients par rapport à d'autres frameworks. Ainsi, vous pouvez choisir le cadre d'automatisation des tests Python idéal en fonction de vos besoins.
Robot Framework est principalement utilisé pour le développement basé sur les tests d'acceptation et les tests d'acceptation. Il s'agit de l'un des meilleurs frameworks de test Python. Bien qu'il ait été développé en Python, il fonctionne également sur IronPython basé sur .net et Jython basé sur Java. Robot en tant que framework Python est compatible avec toutes les plateformes – Windows, MacOS ou Linux.
Jetons un coup d'œil aux avantages et aux inconvénients de Robot en tant que framework d'automatisation des tests par rapport aux autres frameworks Python :
Si vous êtes débutant dans le domaine de l'automatisation et que vous avez moins d'expérience en développement, utiliser Robot comme framework de test Python de premier plan est plus facile à utiliser que Pytest ou Pyunit comme ils l'ont fait. de riches bibliothèques intégrées et implique l'utilisation d'un DSL orienté test plus simple. Cependant, si vous souhaitez développer un framework d'automatisation complexe, il est préférable de passer à Pytest ou à tout autre framework impliquant du code Python.
Pytest est utilisé pour toutes sortes de tests logiciels et est un autre framework de test Python de premier plan pour l'automatisation des tests. L'outil est open source et facile à apprendre, et peut être utilisé par les équipes d'assurance qualité, les équipes de développement, les groupes de pratique individuels et les projets open source. La plupart des projets sur Internet, y compris de grands noms comme Dropbox et Mozilla, sont passés de unittest (Pyunit) à Pytest en raison de ses fonctionnalités utiles telles que la « réécriture d'assertions ». Examinons de plus près ce qui rend ce framework Python spécial.
Pytest ne nécessite rien de complexe autre qu'une connaissance pratique de Python. Tout ce dont vous avez besoin est un ordinateur de travail doté de :
Le fait que Pytest utilise des routines spéciales signifie que vous devez faire des compromis sur la compatibilité. Vous pourrez écrire des cas de test facilement, mais vous ne pourrez pas utiliser ces cas de test avec un autre framework de test.
Eh bien, vous devez commencer par apprendre un langage à part entière, mais une fois que vous le maîtriserez, vous obtiendrez toutes les fonctionnalités telles que l'analyse de code statique, la prise en charge de plusieurs IDE. et, plus important encore, rédiger des cas de test efficaces. Pour écrire des cas de tests fonctionnels et développer des frameworks complexes, c'est mieux que unittest, mais si votre objectif est de développer un framework simple, ses avantages sont quelque peu similaires à ceux du framework Robot.
Unittest, ou PyUnit, est le propre framework d'automatisation de tests standard de Python pour les tests unitaires. Il est fortement inspiré de JUnit. Les méthodes d'assertion et toutes les routines de nettoyage et de configuration sont fournies par la classe de base TestCase. Le nom de chaque méthode d'une sous-classe TestCase commence par « test ». Cela leur permet d'être exécutés en tant que cas de test. Vous pouvez utiliser la méthode load et la classe TestSuite pour regrouper et charger des tests. Vous pouvez les utiliser ensemble pour créer un exécuteur de test personnalisé. Tout comme l'utilisation de JUnit pour les tests Selenium, unittest a également la possibilité d'utiliser et de générer des rapports XML unittest-sml-reporting.
Il n'y a pas de prérequis car unittest est fourni avec Python par défaut. Pour l'utiliser, vous avez besoin d'une connaissance standard des frameworks Python, et si vous souhaitez installer des modules supplémentaires, vous devez installer pip ainsi qu'un IDE pour le développement.
Dans le cadre de la bibliothèque standard Python, l'utilisation d'Unittest présente plusieurs avantages :
Basé sur mon opinion personnelle et celle d'autres développeurs Python, Pytest introduit certains idiomes qui permettent aux testeurs d'écrire une meilleure automatisation de manière très compacte. Bien que unittest apparaisse comme le framework d'automatisation des tests par défaut, ses principes de fonctionnement et sa convention de dénomination sont légèrement différents du code Python standard, et il nécessite trop de code passe-partout, ce qui en fait un framework d'automatisation des tests Python moins populaire.
Nous connaissons tous le développement piloté par le comportement, la dernière méthode de développement logiciel basée sur Agile qui encourage les développeurs, les acteurs commerciaux et les analystes qualité à collaborer les uns avec les autres. Behave est un autre framework de test Python de premier plan qui permet aux équipes d'effectuer des tests BDD sans aucune complication. La nature de ce framework est très similaire à SpecFlow et Cucumber pour les tests automatisés. Les cas de test sont écrits dans un langage simple et lisible, puis intégrés au code lors de l'exécution. Les comportements sont conçus à partir de spécifications comportementales, et ces étapes sont ensuite réutilisées par d'autres scénarios de tests.
Toute personne ayant des connaissances de base en Python devrait être capable d'utiliser Behave. Jetons un coup d'œil aux prérequis :
Comme pour tous les autres comportements dans un cadre de tests pilotés, les opinions sur les avantages de Behave varient d'une personne à l'autre. Jetons un coup d'œil aux avantages et inconvénients courants de l'utilisation de Behave :
Le seul inconvénient est qu'il ne fonctionne que pour les tests en boîte noire.
Eh bien, comme nous l'avons dit, Behave (framework Python) ne convient qu'aux tests en boîte noire. Les tests Web sont un bon exemple car les cas d’utilisation peuvent être décrits dans un langage simple. Cependant, Behave n'est pas un bon choix pour les tests d'intégration ou les tests unitaires, car la verbosité ne fera que compliquer les scénarios de test complexes. Les développeurs et les testeurs recommandent pytest-bdd. Il s'agit d'une alternative à Behave car il utilise tous les avantages de Pytest et l'implémente pour tester des scénarios basés sur le comportement.
Lettuce est un autre outil d'automatisation basé sur le comportement et facile à utiliser, basé sur Cucumber et Python. L'objectif principal de Lettuce est de se concentrer sur les tâches courantes de développement axé sur le comportement et de rendre le processus plus facile et amusant.
Vous avez besoin d'au moins Python 2.7.14 et un IDE installé. Vous pouvez utiliser Pycharm ou tout autre IDE de votre choix. De plus, pour exécuter des tests, vous devrez installer le gestionnaire de packages Python.
Il n'y a qu'un seul inconvénient à utiliser Lettuce comme framework Python. Pour exécuter avec succès les tests axés sur le comportement, la communication entre l'équipe de développement, l'assurance qualité et les parties prenantes est nécessaire. L'absence ou une mauvaise communication peuvent rendre le processus ambigu et n'importe quelle équipe peut poser des questions.
Selon les développeurs et les testeurs d'automatisation, Cucumber est plus utile pour effectuer des tests BDD. Mais si nous parlons de développeurs Python et d'assurance qualité, il n'y a personne comme pytest-bdd. Toutes les fonctionnalités intéressantes de Pytest comme la compacité et le code facile à comprendre sont implémentées dans ce cadre combiné à la verbosité des tests axés sur le comportement.
Dans l'article ci-dessus, nous avons discuté des cinq meilleurs frameworks Python pour l'automatisation des tests en 2019, sur la base de différentes procédures de test. Pytest, Robot framework et unittest sont utilisés pour les tests fonctionnels et unitaires, tandis que Lettuce et Behave ne conviennent qu'aux tests axés sur le comportement.
D'après les fonctionnalités mentionnées, nous pouvons conclure que pour les tests fonctionnels, Pytest est le meilleur. Cependant, si vous débutez dans les tests automatisés basés sur Python, le framework Robot est un excellent outil pour commencer. Bien que les fonctionnalités soient limitées, elles permettent de mener facilement sur la piste. Pour les tests BDD basés sur Python, Lettuce et Behave sont tout aussi bons, mais si vous avez déjà de l'expérience avec Pytest, il est préférable d'utiliser pytest-bdd.
J'espère que mon article pourra vous aider à faire le bon choix parmi les meilleurs tests Python. frameworks Choisissez de répondre à vos besoins d'automatisation Web Python. Bon test !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!