다섯 가지 뛰어난 Python 테스트 프레임워크

이 기사에서 독자는 테스트 자동화를 위한 상위 5개 Python 프레임워크를 실제로 비교해 볼 수 있습니다. 모든 장단점을 알아보세요.

Tiobe가 발표한 색인에 따르면 Python은 2018년 최고의 프로그래밍 언어로 선정된 후 계속해서 순위가 ​​상승하고 있으며 현재 Java와 C에 이어 3위를 차지하고 있습니다. Python 기반 테스트 자동화 프레임워크는 이 언어의 사용이 증가함에 따라 인기도 높아지고 있습니다. 분명히 개발자와 테스터는 자신의 프로젝트에 가장 적합한 프레임워크를 선택할 때 약간 혼란스러워합니다. 하나를 선택하는 동안 프레임워크의 스크립팅 품질, 테스트 사례의 단순성, 모듈을 실행하고 약점을 찾아내는 기술 등 많은 사항을 판단해야 합니다. 이것은 2019년 테스트 자동화를 위한 상위 5개 Python 프레임워크와 다른 프레임워크와의 장단점을 비교하는 데 도움을 주기 위한 시도입니다. 따라서 요구 사항에 따라 이상적인 Python 테스트 자동화 프레임워크를 선택할 수 있습니다.

Robot Framework

Robot Framework는 주로 승인 테스트 기반 개발 및 승인 테스트에 사용되는 최고의 Python 테스트 프레임워크 중 하나입니다. Python으로 개발되었지만 .net 기반 IronPython 및 Java 기반 Jython에서도 실행됩니다. Python 프레임워크로서의 로봇은 Windows, MacOS 또는 Linux 등 모든 플랫폼과 호환됩니다.

사전 조건

• 먼저 Python 2.7.14 이상이 설치되어 있어야만 Robot Framework(RF)를 사용할 수 있습니다. Python 3.6.4도 사용되지만 공식 RF 블로그에 제공된 코드 조각을 사용하면 필요한 모든 변경 사항을 포함하여 적절한 주석이 추가될 수 있습니다.
• "pip" 또는 Python 패키지 관리자도 설치해야 합니다.
• 마지막으로 개발 프레임워크를 다운로드해야 합니다. PyCharm Community Edition은 개발자들 사이에서 인기 있는 프레임워크입니다. 그러나 코드 조각은 IDE에 종속되지 않으므로 이전에 사용했던 모든 IDE를 사용할 수 있습니다.

Robot의 장점과 단점

다른 Python 프레임워크에 비해 테스트 자동화 프레임워크로서 Robot의 장점과 단점을 살펴보겠습니다.

장점

• 키워드 기반 테스트 접근 방식을 사용하여 테스터가 쉽게 자동화 프로세스를 단순화하기 위한 읽기 가능한 테스트 사례입니다.
• 테스트 데이터 구문을 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 공통 도구와 테스트 라이브러리로 구성되어 있으며, 개별 요소를 별도의 프로젝트에서 사용할 수 있는 대규모 생태계를 갖추고 있습니다.
• 프레임워크에는 많은 API가 있으므로 확장성이 뛰어납니다.
• Robot 프레임워크는 Selenium Grid를 통해 병렬 테스트를 실행하는 데 도움이 되지만 이 기능은 내장되어 있지 않습니다.

Cons

• Robot 프레임워크는 사용자 정의 HTML 보고서를 생성할 때 까다롭습니다. 그러나 Robot 프레임워크를 사용하여 xUnit 형식으로 짧은 보고서를 렌더링할 수 있습니다.
• 로봇 프레임워크의 또 다른 결함은 병렬 테스트가 부족하다는 것입니다.

Robot이 여러분에게 최고의 Python 테스트 프레임워크인가요?

자동화 분야의 초보자이고 개발 경험이 부족한 경우 Pytest나 Pyunit보다 Robot을 최고의 Python 테스트 프레임워크로 사용하는 것이 더 쉽습니다. 풍부한 내장 라이브러리와 더 쉬운 테스트 지향 DSL 사용이 포함됩니다. 그러나 복잡한 자동화 프레임워크를 개발하려면 Pytest 또는 Python 코드와 관련된 다른 프레임워크로 전환하는 것이 좋습니다.

pytest

Pytest는 모든 종류의 소프트웨어 테스트에 사용되며 테스트 자동화를 위한 또 다른 최고의 Python 테스트 프레임워크입니다. 이 도구는 오픈 소스이고 배우기 쉬우며 QA 팀, 개발 팀, 개별 실무 그룹 및 오픈 소스 프로젝트에서 사용할 수 있습니다. Dropbox 및 Mozilla와 같은 유명 기업을 포함한 대부분의 인터넷 프로젝트는 "Assertion Rewriting"과 같은 유용한 기능으로 인해 unittest(Pyunit)에서 Pytest로 전환했습니다. 이 Python 프레임워크를 특별하게 만드는 요소가 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다.

전제 조건

Pytest에는 Python에 대한 실무 지식 외에 복잡한 것이 필요하지 않습니다. 필요한 것은 다음을 갖춘 업무용 데스크탑뿐입니다.

• 명령줄 인터페이스
• Python Package Manager
• 개발 IDE

Pytest의 장점과 단점

Pros

• Python 테스트 커뮤니티에서 Pytest가 등장하기 전에 개발자는 자신의 테스트를 큰 범주에 포함시켰습니다. 그러나 Pytest는 이전보다 더 간결한 방식으로 테스트 스위트를 작성할 수 있게 되면서 혁명을 가져왔습니다.
• 다른 테스트 도구에서는 개발자나 테스터가 디버거를 사용하거나 로그를 검사하고 특정 값의 소스를 감지해야 합니다. Pytest는 테스트 케이스 작성을 돕고, 테스트 케이스에 모든 값을 저장할 수 있게 하며, 어떤 값이 실패했고 어떤 값이 어설션되었는지 알려줍니다.
• 보일러플레이트 코드가 많이 필요하지 않기 때문에 테스트를 작성하고 이해하기가 더 쉽습니다.
• Fixture는 테스트 함수에 매개변수를 추가하여 사용할 수 있는 함수입니다. 그들의 임무는 값을 반환하는 것입니다. Pytest에서는 고정 장치를 사용하여 모듈식으로 만들 수 있습니다. 여러 픽스처를 사용하면 테스트 사례를 다시 작성하지 않고도 모든 매개변수 조합을 처리하는 데 도움이 됩니다.
• Pytest 개발자는 프레임워크를 확장 가능하게 만드는 몇 가지 유용한 플러그인을 출시했습니다. 예를 들어, pytest-xdist를 사용하면 다른 테스트 실행기를 사용하지 않고도 병렬 테스트를 수행할 수 있습니다. 코드를 복사하지 않고도 단위 테스트를 매개변수화할 수도 있습니다.
• 개발자에게 특정 특수 루틴을 제공하여 테스트 케이스 작성을 더 간단하게 하고 오류 가능성을 줄입니다. 코드도 짧아지고 이해하기 쉬워졌습니다.

단점

Pytest가 특별한 루틴을 사용한다는 사실은 호환성을 타협해야 한다는 것을 의미합니다. 테스트 케이스를 편리하게 작성할 수 있지만 다른 테스트 프레임워크에서는 이러한 테스트 케이스를 사용할 수 없습니다.

Pytest가 여러분에게 최고의 Python 테스트 프레임워크인가요?

글쎄, 본격적인 언어를 배우는 것부터 시작해야 하지만 일단 숙달하면 정적 코드 분석, 다중 IDE 지원과 같은 모든 기능을 얻을 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 것은 효과적인 테스트 케이스를 작성하는 것입니다. 기능적인 테스트 케이스를 작성하고 복잡한 프레임워크를 개발하는 경우에는 단위 테스트보다 낫지만 간단한 프레임워크를 개발하는 것이 목표라면 로봇 프레임워크와 장점이 다소 비슷합니다.

단위 테스트(PyUnit)

Unittest 또는 PyUnit은 단위 테스트를 위한 Python의 자체 표준 테스트 자동화 프레임워크입니다. JUnit에서 많은 영감을 받았습니다. 어설션 메서드와 모든 정리 및 설정 루틴은 기본 클래스 TestCase에서 제공됩니다. TestCase 하위 클래스에 있는 모든 메서드의 이름은 "test"로 시작됩니다. 이를 통해 테스트 사례로 실행할 수 있습니다. 로드 메서드와 TestSuite 클래스를 사용하여 테스트를 그룹화하고 로드할 수 있습니다. 이를 함께 사용하여 사용자 정의 테스트 실행기를 구축할 수 있습니다. Selenium 테스트에 JUnit을 사용하는 것과 마찬가지로, unittest에는 XML 보고서 unittest-sml-reporting을 사용하고 생성하는 기능도 있습니다.

사전 조건

unittest가 Python과 함께 기본적으로 제공되는 것과 같은 전제 조건은 없습니다. 이를 사용하려면 Python 프레임워크에 대한 표준 지식이 필요하며, 추가 모듈을 설치하려면 개발용 IDE와 pip를 설치해야 합니다.

PyUnit의 장점과 단점

장점

Python 표준 라이브러리의 일부로 Unittest를 사용하면 여러 가지 장점이 있습니다.

• 개발자 는 포함되어 있으므로 추가 모듈을 설치할 필요가 없습니다.
• Unittest는 xUnit의 파생물이며 다른 xUnit 프레임워크와 유사하게 작동합니다. 강력한 Python 배경 지식이 없는 사람들도 함께 작업하는 것이 편하다고 생각하는 경우가 많습니다.
• 개별 테스트 사례를 더 쉬운 방법으로 실행할 수 있습니다. 당신이 해야 할 일은 터미널에 이름을 지정하는 것뿐입니다. 출력도 간결하여 테스트 케이스 실행 시 프레임워크 유연성을 제공합니다.
• 테스트 보고서는 밀리초 안에 생성됩니다.

단점

• 일반적으로 snake_case는 Python 코드 이름을 지정하는 데 사용됩니다. 그러나 이 프레임워크는 Junit에서 많은 영감을 얻었기 때문에 전통적인 CamelCase 명명 방법이 여전히 존재합니다. 이것은 매우 혼란스러울 수 있습니다.
• 테스트 코드의 의도는 추상화를 너무 선호하기 때문에 때때로 불분명해집니다.
• 많은 상용구 코드가 필요합니다.

PyUnit이 최고의 Python 테스트 프레임워크인가요?

저의 개인적인 의견과 다른 Python 개발자의 의견을 바탕으로 Pytest는 테스터가 매우 간결한 방식의 코드로 더 나은 자동화를 작성할 수 있는 특정 관용구를 소개합니다. Unittest가 기본 테스트 자동화 프레임워크로 나타나지만 작동 원리와 명명 규칙은 표준 Python 코드와 약간 다르며 너무 많은 상용구 코드가 필요하므로 덜 인기 있는 Python 테스트 자동화 프레임워크입니다.

Behave

우리 모두는 개발자, 비즈니스 행위자 및 품질 분석가가 서로 협력하도록 장려하는 최신 민첩한 기반 소프트웨어 개발 방법인 행동 중심 개발에 대해 알고 있습니다. Behave는 팀이 아무런 문제 없이 BDD 테스트를 수행할 수 있게 해주는 또 다른 최고의 Python 테스트 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 특성은 자동화된 테스트를 위한 SpecFlow 및 Cucumber와 매우 유사합니다. 테스트 케이스는 간단하고 읽기 쉬운 언어로 작성된 다음 실행 중에 코드에 고정됩니다. 동작은 동작 사양에 따라 설계되며 이러한 단계는 다른 테스트 시나리오에서 재사용됩니다.

사전 조건

Python에 대한 기본 지식이 있는 사람이라면 누구나 Behave를 사용할 수 있어야 합니다. 전제 조건을 살펴보겠습니다.

• Behave를 설치하기 전에 2.7.14 이상의 Python 버전이 설치되어 있어야 합니다.
• Behave를 사용하려면 Python 패키지 관리자 또는 pip가 필요합니다.
• 개발 환경은 마지막이자 가장 중요한 것입니다. 대부분의 개발자가 선호하는 Pycharm을 사용하거나 원하는 다른 IDE를 사용할 수 있습니다.

Behave의 장점과 단점

주도형 테스트 프레임워크의 다른 모든 동작과 마찬가지로 Behave의 장점에 대한 의견은 사람마다 다릅니다. Behave 사용의 일반적인 장단점을 살펴보겠습니다.

Pros

• 시스템 동작은 준공식 언어 및 도메인 어휘로 표현되므로 조직 전체에서 동작이 일관됩니다.
• 유사한 기능을 가진 다양한 모듈을 작업하는 개발팀은 적절하게 조율됩니다.
• 빌딩 블록은 다양한 테스트 사례를 실행할 준비가 되어 있습니다.
• 추리와 생각이 디테일에 반영되어 더 나은 제품 스펙이 탄생합니다.
• 사양의 형식이 유사하기 때문에 이해관계자 또는 관리자는 QA 및 개발자의 결과를 더 명확하게 알 수 있습니다.

단점

유일한 단점은 블랙박스 테스트에만 작동한다는 점입니다.

Behave가 여러분에게 최고의 Python 테스트 프레임워크인가요?

앞서 말했듯이 Behave(Python 프레임워크)는 블랙박스 테스트에만 적합합니다. 사용 사례를 일반 언어로 설명할 수 있기 때문에 웹 테스트가 좋은 예입니다. 그러나 Behave는 통합 테스트나 단위 테스트에 적합하지 않습니다. 자세한 내용은 복잡한 테스트 시나리오만 복잡하게 만들기 때문입니다. 개발자와 테스터 모두 pytest-bdd를 권장합니다. 이는 Pytest의 모든 장점을 사용하고 이를 구현하여 동작 중심 시나리오를 테스트하므로 Behave의 대안입니다.

Lettuce

Lettuce는 Cucumber 및 Python을 기반으로 하는 또 다른 사용하기 쉬운 동작 기반 자동화 도구입니다. Lettuce의 주요 목표는 행동 중심 개발의 일반적인 작업에 집중하고 프로세스를 더 쉽고 재미있게 만드는 것입니다.

전제 조건

Python 2.7.14 이상이 필요하고 IDE가 설치되어 있어야 합니다. Pycharm이나 원하는 다른 IDE를 사용할 수 있습니다. 또한 테스트를 실행하려면 Python 패키지 관리자를 설치해야 합니다.

Lettuce의 장점과 단점

Pros

• 다른 BDD 테스트 프레임워크와 마찬가지로 Lettuce를 사용하면 개발자가 여러 시나리오를 만들고 간단한 자연어로 기능을 설명할 수 있습니다.
• 사양의 형식이 유사하기 때문에 개발팀과 QA팀이 적절히 조율됩니다.
• 블랙박스 테스트의 경우 Lettuce는 동작 기반 테스트 사례를 실행하는 데 매우 유용합니다.

단점

Lettuce를 Python 프레임워크로 사용하는 데에는 단 하나의 단점이 있습니다. 행동 중심 테스트를 성공적으로 실행하려면 개발팀, QA 및 이해관계자 간의 커뮤니케이션이 필요합니다. 결석이나 잘못된 의사소통으로 인해 프로세스가 모호해질 수 있으며 모든 팀에서 질문을 할 수 있습니다.

Lettuce가 최고의 Python 테스트 프레임워크인가요?

개발자와 자동화 테스터에 따르면 BDD 테스트를 수행할 때 Cucumber가 더 유용합니다. 그러나 Python 개발자와 QA에 관해 이야기하면 pytest-bdd와 같은 사람은 없습니다. 간결함과 이해하기 쉬운 코드와 같은 Pytest의 모든 뛰어난 기능은 행동 중심 테스트의 장황함과 결합되어 이 프레임워크에서 구현됩니다.

요약!

위 기사에서는 다양한 테스트 절차를 기반으로 2019년 테스트 자동화를 위한 상위 5개 Python 프레임워크에 대해 논의했습니다. Pytest, Robot 프레임워크, Unittest는 기능 및 단위 테스트에 사용되는 반면 Lettuce와 Behave는 동작 중심 테스트에만 적합합니다.

언급된 기능 중에서 기능 테스트에는 Pytest가 최고라는 결론을 내릴 수 있습니다. 그러나 Python 기반 자동화 테스트를 처음 접하는 경우 Robot 프레임워크는 시작하기에 좋은 도구입니다. 기능은 제한되어 있지만 트랙을 쉽게 리드할 수 있습니다. Python 기반 BDD 테스트에는 Lettuce와 Behave가 똑같이 좋지만, 이미 Pytest에 대한 경험이 있다면 pytest-bdd를 사용하는 것이 좋습니다.

제 기사가 최고의 Python 테스트 프레임워크 중에서 올바른 선택을 하는 데 도움이 되기를 바랍니다. Python 웹 자동화 요구 사항을 충족하도록 선택하세요. 즐거운 테스트 되세요!

위 내용은 다섯 가지 뛰어난 Python 테스트 프레임워크의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!