5 つの優れた Python テスト フレームワーク

この記事では、読者はテスト自動化のための上位 5 つの Python フレームワークを実際に比較します。それぞれの長所と短所をすべて確認してください。

Tiobe が発行したインデックスによると、Python は 2018 年の最優秀プログラミング言語に選ばれて以来、ランキングを上昇し続けており、現在 Java と C に次いで 3 位にランクされています。 。 Python ベースのテスト自動化フレームワークも、この言語の使用が増えるにつれて人気が高まっています。どうやら、開発者とテスターは、プロジェクトに最適なフレームワークを選択する際に少し混乱するようです。どれかを選択する際には、フレームワークのスクリプト品質、テスト ケースの単純さ、モジュールを実行して弱点を見つけるテクニックなど、多くのことを判断する必要があります。これは、2019 年のテスト自動化の上位 5 つの Python フレームワークと、他のフレームワークと比較した長所と短所を比較できるようにするための私の試みです。したがって、要件に応じて理想的な Python テスト自動化フレームワークを選択できます。

Robot Framework

Robot Framework は、主に受け入れテスト主導の開発と受け入れテストに使用され、Python テストのトップ フレームワークの 1 つです。 Python で開発されましたが、.net ベースの IronPython および Java ベースの Jython 上でも実行できます。 Python フレームワークとしてのロボットは、Windows、MacOS、Linux などのすべてのプラットフォームと互換性があります。

前提条件

• まず、ロボット フレームワーク (RF) を使用できるのは、Python 2.7.14 以降がインストールされている場合のみです。 Python 3.6.4 も使用されていますが、公式 RF ブログで提供されているコード スニペットを使用すると、必要なすべての変更を含む適切なコメントが確実に追加されます。
• 「pip」または Python パッケージ マネージャーもインストールする必要があります。
• 最後に、開発フレームワークをダウンロードする必要があります。 PyCharm Community Edition は、開発者の間で人気のあるフレームワークです。ただし、コード スニペットは IDE に依存しないため、以前に使用したことのある任意の IDE を使用できます。

ロボットの長所と短所

他の Python フレームワークと比較した、テスト自動化フレームワークとしてのロボットの長所と短所を見てみましょう:

利点

• キーワード駆動のテスト アプローチを使用します。これにより、テスターが読みやすいテスト ケースを簡単に作成できるようになり、自動化プロセスが簡素化されます。
• テストデータの構文を簡単に使用できます。
• これは、共通のツールとテスト ライブラリで構成され、個々の要素を個別のプロジェクトで使用できる大規模なエコシステムを備えています。
• フレームワークには多くの API があるため、拡張性が高くなります。
• ロボット フレームワークは、Selenium Grid を介して並列テストを実行するのに役立ちますが、この機能は組み込まれていません。

欠点

• ロボット フレームワークは、カスタム HTML レポートを作成する場合に注意が必要です。ただし、ロボット フレームワークを使用して、xUnit 形式で短いレポートをレンダリングすることはできます。
• ロボット フレームワークのもう 1 つの欠陥は、並列テストが欠如していることです。

Robot はあなたにとって最適な Python テスト フレームワークですか?

自動化分野の初心者で開発経験が少ない場合は、最上位の Python テスト フレームワークとして Robot を使用してください。 Pytest や Pyunit よりも優れており、豊富な組み込みライブラリがあり、より簡単なテスト指向の DSL を使用するため、使いやすいです。ただし、複雑な自動化フレームワークを開発したい場合は、Pytest または Python コードを含むその他のフレームワークに切り替えることをお勧めします。

pytest

Pytest はあらゆる種類のソフトウェア テストに使用され、テスト自動化のためのもう 1 つのトップ Python テスト フレームワークです。このツールはオープンソースであり、習得が簡単で、QA チーム、開発チーム、個人の実践グループ、オープンソース プロジェクトで使用できます。 Dropbox や Mozilla などの大手を含むインターネット上のほとんどのプロジェクトは、「アサーション リライト」などの便利な機能を備えているため、unittest (Pyunit) から Pytest に切り替えました。この Python フレームワークが特別である理由を詳しく見てみましょう。

前提条件

Pytest には、Python の実用的な知識以外に複雑なものは必要ありません。必要なのは、次の機能を備えた作業用デスクトップだけです。

• コマンド ライン インターフェイス
• Python パッケージ マネージャー
• 開発 IDE

Pytest の長所と短所

利点

• Pytest が存在する前、Python テスト コミュニティでは、開発者はテストを大きなカテゴリに分類していました。しかし、Pytest は、以前よりもコンパクトな方法でテスト スイートを作成できるようにしたため、革命をもたらしました。
• 他のテスト ツールでは、開発者またはテスターがデバッガーを使用するか、ログを検査して特定の値のソースを検出する必要があります。 Pytest はテスト ケースの作成を支援し、テスト ケースにすべての値を保存できるようにし、どの値が失敗したか、どの値がアサートされたかを通知します。
• テストは定型コードをあまり必要としないため、記述と理解が容易になります。
• フィクスチャとは、テスト関数にパラメータを追加することで使用できる関数です。彼らの仕事は値を返すことです。 Pytest では、フィクスチャを使用してモジュール化できます。複数のフィクスチャを使用すると、テスト ケースを書き直すことなく、すべてのパラメータの組み合わせをカバーできます。
• Pytest の開発者は、フレームワークを拡張可能にするためにいくつかの便利なプラグインをリリースしました。たとえば、pytest-xdist を使用すると、別のテスト ランナーを使用せずに並列テストを実行できます。コードをコピーせずに単体テストをパラメータ化することもできます。
• 開発者に特定の特別なルーチンを提供して、テスト ケースの作成を簡素化し、エラーを発生させにくくします。コードも短くなり、理解しやすくなります。

欠点

Pytest が特別なルーチンを使用するという事実は、互換性に関して妥協する必要があることを意味します。テスト ケースを簡単に作成できますが、これらのテスト ケースを他のテスト フレームワークで使用することはできません。

Pytest はあなたにとって最高の Python テスト フレームワークですか?

そうですね、本格的な言語を学ぶことから始める必要がありますが、一度マスターすれば、すべての機能を利用できるようになります。静的コード分析、複数の IDE のサポート、そして最も重要なのは、効果的なテスト ケースの作成です。機能テスト ケースを作成したり、複雑なフレームワークを開発したりするには、unittest よりも優れていますが、単純なフレームワークを開発することが目的の場合、その利点はロボット フレームワークと多少似ています。

単体テスト (PyUnit)

Unittest (PyUnit) は、単体テスト用の Python 独自の標準テスト自動化フレームワークです。これは JUnit から多大な影響を受けています。アサーション メソッドとすべてのクリーンアップおよびセットアップ ルーチンは、基本クラス TestCase によって提供されます。 TestCase サブクラス内のすべてのメソッドの名前は、「test」で始まります。これにより、テスト ケースとして実行できるようになります。 load メソッドと TestSuite クラスを使用して、テストをグループ化してロードできます。これらを組み合わせて使用​​して、カスタム テスト ランナーを構築できます。 Selenium テストに JUnit を使用するのと同様に、unittest には XML レポートを使用および生成する機能もあります (unittest-sml-reporting)。

前提条件

unittest にはデフォルトで Python が付属しているため、そのような前提条件はありません。これを使用するには、Python フレームワークの標準的な知識が必要です。追加のモジュールをインストールする場合は、pip と開発用の IDE をインストールする必要があります。

PyUnit の長所と短所

利点

Python 標準ライブラリの一部として、Unittest を使用すると、いくつかの利点があります。

• 開発 追加のモジュールが付属しているため、インストールする必要はありません。
• Unittest は xUnit の派生であり、他の xUnit フレームワークと同様に動作します。 Python の専門知識を持たない人でも、Python を快適に扱えることがよくあります。
• 個々のテスト ケースをより簡単な方法で実行できます。端末上で名前を指定するだけです。出力も簡潔なので、フレームワークにテスト ケースを実行する際の柔軟性が与えられます。
• テスト レポートは ミリ秒以内に生成されます。

欠点

• 通常、snake_case は Python コードに名前を付けるために使用されます。ただし、このフレームワークは Junit から多くのインスピレーションを得ているため、従来のキャメルケースの命名方法が依然として存在します。これは非常に混乱を招く可能性があります。
• テストコードは抽象化をサポートしすぎているため、テストコードの意図が不明瞭になることがあります。
• 多くの定型コードが必要です。

PyUnit はあなたにとって最高の Python テスト フレームワークですか?

私の個人的な意見と他の Python 開発者の意見では、Pytest はテスターがより良い自動化コードを書くことを可能にする特定のイディオムを導入しています。非常にコンパクトな方法。 Unittest はデフォルトのテスト自動化フレームワークとして表示されますが、その動作原理と命名規則は標準の Python コードとは若干異なり、必要な定型コードが多すぎるため、Python テスト自動化フレームワークとしてはあまり人気がありません。

Behave

開発者、ビジネス関係者、品質アナリスト間のコラボレーションを促進する最新のアジャイルベースのソフトウェア開発アプローチである行動駆動型開発については誰もが知っています。 Behave は、チームが複雑なことをせずに BDD テストを実行できるようにするもう 1 つのトップ Python テスト フレームワークです。このフレームワークの性質は、自動テストの SpecFlow や Cucumber と非常に似ています。テスト ケースはシンプルで読みやすい言語で記述され、実行中にコードに修正されます。動作は動作仕様に基づいて設計され、これらのステップは他のテスト シナリオで再利用されます。

前提条件

Python の基本的な知識がある人は誰でも Behave を使用できるはずです。前提条件を見てみましょう:

• Behave をインストールする前に、Python の 2.7.14 以降のバージョンがインストールされている必要があります。
• Behave を使用するには、Python パッケージ マネージャーまたは pip が必要です。
• 開発環境は最後に必要なものであり、最も重要なものです。ほとんどの開発者に好まれている Pycharm を使用することも、その他の任意の IDE を使用することもできます。

Behave の長所と短所

駆動型テスト フレームワークにおける他のすべての動作と同様、Behave の利点についての意見は人によって異なります。 Behave を使用する一般的なメリットとデメリットを見てみましょう。

メリット

• システムの動作は準形式的な言語とドメインの語彙によって表現され、組織全体で動作の一貫性が保たれます。
• 同様の機能を持つさまざまなモジュールに取り組んでいる開発チームは、適切に調整されています。
• ビルディング ブロックは、さまざまなテスト ケースを実行する準備ができています。
• 理屈や思考が細部に反映され、より良い製品仕様が生まれます。
• 仕様の形式が類似しているため、関係者や管理者は QA や開発者向けの出力をより明確に理解できます。

欠点

唯一の欠点は、ブラック ボックス テストでのみ機能することです。

Behave はあなたにとって最適な Python テスト フレームワークですか?

まあ、先ほども述べたように、Behave (Python フレームワーク) はブラック ボックス テストにのみ適しています。 Web テストは、ユースケースを平易な言葉で説明できるため、良い例です。ただし、冗長性は複雑なテスト シナリオを複雑にするだけであるため、Behave は統合テストや単体テストには適していません。開発者とテスターの両方が pytest-bdd を推奨しています。これは、Pytest のすべての利点を利用し、動作主導のシナリオをテストするために実装されているため、Behave の代替となります。

Lettuce

Lettuce は、Cucumber と Python をベースにした、もう 1 つの使いやすい動作主導型自動化ツールです。 Lettuce の主な目標は、動作駆動型開発の一般的なタスクに焦点を当て、プロセスをより簡単で楽しいものにすることです。

前提条件

少なくとも Python 2.7.14 と IDE がインストールされている必要があります。 Pycharm またはその他の任意の IDE を使用できます。さらに、テストを実行するには、Python パッケージ マネージャーをインストールする必要があります。

Lettuce の利点と欠点

利点

• 他の BDD テスト フレームワークと同様に、Lettuce を使用すると、開発者は複数のシナリオと自然言語記述機能を作成できます。
• 仕様書の形式が似ているため、開発チームと QA チームは適切に連携しています。
• ブラックボックス テストの場合、Lettuce は動作駆動型のテスト ケースを実行するのに役立ちます。

欠点

Lettuce を Python フレームワークとして使用する場合の欠点は 1 つだけです。動作駆動テストを正常に実行するには、開発チーム、QA、関係者間のコミュニケーションが必要です。欠席やコミュニケーションミスがあるとプロセスが曖昧になる可能性があり、どのチームでも質問できる可能性があります。

Lettuce はあなたにとって最適な Python テスト フレームワークですか?

開発者や自動化テスターに​​よると、BDD テストを実行する場合は Cucumber の方が便利です。しかし、Python 開発者と QA について言えば、pytest-bdd のような人はいません。コンパクトさや理解しやすいコードなどの Pytest の優れた機能はすべて、動作駆動型テストの冗長性と組み合わされたこのフレームワークに実装されています。

まとめ!

上記の記事では、さまざまなテスト手順に基づいて、2019 年のテスト自動化のための Python フレームワークの上位 5 つについて説明しました。 Pytest、Robot Framework、unittest は機能テストと単体テストに使用されますが、Lettuce と Behave は動作駆動型テストにのみ適しています。

説明された機能から、機能テストには Pytest が最適であると結論付けることができます。ただし、Python ベースの自動テストを初めて使用する場合、ロボット フレームワークは始めるのに最適なツールです。機能は限られていますが、トラック上で簡単にリードすることができます。 Python ベースの BDD テストの場合、Lettuce と Behave は同様に優れていますが、すでに Pytest の経験がある場合は、pytest-bdd を使用することをお勧めします。

私の記事が、Python のトップから学ぶのに役立つことを願っています。テスト フレームワーク Python Web オートメーションのニーズに合わせて適切な選択を行ってください。テストを楽しんでください!

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