top 6 best python testing frameworks
Este tutorial explica como o Python pode ser usado para programação de teste e lista os recursos e a comparação das principais estruturas de teste do Python:
Com a ampla aplicação da Inteligência Artificial, Python se tornou uma linguagem de programação popular.
Este tutorial cobrirá como Python pode ser usado para programação de teste junto com algumas estruturas de teste baseadas em Python.
Vamos começar!!
=> Verifique TODOS os tutoriais de Python aqui.
O que você aprenderá:
O que é Python?
De acordo com a definição tradicional, Python é uma linguagem de programação geral interpretada e de alto nível que ajuda os programadores a escrever código gerenciável e lógico para projetos pequenos e grandes.
Alguns dos benefícios do Pythons são:
- Nenhuma compilação causa a execução rápida do ciclo Edit-Test-Debug.
- Depuração fácil
- Biblioteca de suporte extensa
- Estrutura de dados fácil de aprender
- Alta produtividade
- Colaboração em equipe
Trabalhando em Python
- O intérprete lê o código Python do arquivo de origem e o examina em busca de um erro de sintaxe.
- Se o código estiver livre de erros, o interpretador converte o código em seu equivalente 'código de byte'.
- Esse código de byte é então transmitido para a máquina virtual Python (PVM), onde o código de byte é novamente compilado para erros, se houver.
O que é teste Python?
- O teste automatizado é um contexto bem conhecido no mundo dos testes. É onde os planos de teste estão sendo executados usando script em vez de um humano.
- Python vem com ferramentas e bibliotecas que oferecem suporte a testes automatizados para seu sistema.
- Casos de teste Python são comparativamente fáceis de escrever. Com o aumento do uso de Python, as estruturas de automação de teste baseadas em Python também estão se tornando populares.
Lista de estruturas de teste Python
Listados abaixo estão alguns frameworks de teste Python que você deve conhecer.
- Robô
- PyTest
- Teste de unidade
- DocTest
- Nariz2
- Testemunhar
Comparação de ferramentas de teste Python
Vamos resumir rapidamente essas estruturas em uma pequena tabela de comparação:
| Licença | Parte de | Categoria | Categoria Característica especial | |
|---|---|---|---|---|
| pytest.warns () | aviso_esperado: Expectativa (, correspondência) | Afirmando aviso com as funções | ||
Robô  | Software grátis (Licença ASF} | Bibliotecas de teste genéricas do Python. | Teste de aceitação | Abordagem de teste baseado em palavras-chave. |
PyTest  | Software livre (Licença MIT) | Autônomo, permite suítes de teste compactas. | Teste de Unidade | Fixação de classe especial e simples para tornar o teste mais fácil. |
teste de unidade  | Software livre (Licença MIT) | Parte da biblioteca padrão do Python. | Teste de Unidade | Coleta de teste rápida e execução de teste flexível. |
DocTest  | Software livre (Licença MIT) | Parte da biblioteca padrão do Python. | Teste de Unidade | Shell interativo Python para o prompt de comando e aplicativo inclusivo. |
Nariz2  | Software grátis (Licença BSD) | Carrega recursos de teste de unidade com recursos e plug-ins adicionais. | extensão unittest | Um grande número de plug-ins. |
Testemunhar  | Software grátis (Licença ASF) | Carrega recursos de teste de unidade e nariz com recursos e plug-ins adicionais. | extensão unittest | Aprimoramento de descoberta de teste. |
(Abreviações: MIT = Instituto de Tecnologia de Massachusetts (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004) )
Vamos começar!!
# 1) Robô
- O Robot Framework mais popular é um framework de teste de automação de código aberto baseado em Python.
- Este framework é totalmente desenvolvido em Python e é usado para Teste de aceitação e T é o desenvolvimento orientado. O estilo de palavra-chave está sendo usado para escrever casos de teste na estrutura do Robot.
- O Robot é capaz de executar Java e .Net e também oferece suporte a testes de automação em plataformas cruzadas como Windows, Mac OS e Linux para aplicativos de desktop, aplicativos móveis, aplicativos da web, etc.
- Junto com o Teste de Aceitação, o Robot também é usado para Robotic Process Automation (RPA).
- Pip (Package Installer para Python) é altamente recomendado para a instalação do robô.
- O uso de sintaxe de dados tabulares, testes orientados por palavras-chave, bibliotecas e conjunto de ferramentas ricos e testes paralelos são alguns dos fortes recursos do Robot que o tornam popular entre os testadores.
Exemplo:
*** Settings *** Library SeleniumLibrary *** Variables *** ${SERVER} localhost:7272 ${BROWSER} Firefox ${DELAY} 0 ${VALID USER} demo ${VALID PASSWORD} mode ${LOGIN URL} http://${SERVER}/ ${WELCOME URL} http://${SERVER}/welcome.html ${ERROR URL} http://${SERVER}/error.html *** Keywords *** Open Browser To Login Page Open Browser ${LOGIN URL} ${BROWSER} Maximize Browser Window Set Selenium Speed ${DELAY} Login Page Should Be Open Title Should Be Login Page Go To Login Page Go To ${LOGIN URL} Login Page Should Be Open Input Username (Arguments) ${username} Input Text username_field ${username} Input Password (Arguments) ${password} Input Text password_field ${password} Submit Credentials Click Button login_button Welcome Page Should Be Open Location Should Be ${WELCOME URL} Title Should Be Welcome Page Aqui está uma amostra de Falha na execução do teste.
Aqui está uma amostra de Execução de teste com sucesso.
Pacotes / Métodos:
| Nome do pacote | Trabalhando | Importação de Pacote |
|---|---|---|
| corre() | Para fazer testes. | da corrida de importação do robô |
| run_cli () | Para executar testes com argumento de linha de comando. | do robô import run_cli |
| quicar () | Para processar a saída do teste. | do robô importe rebot |
Link para API: Guia do usuário do Robot Framework
Link para Download: Robô
# 2) PyTest
- PyTest é uma estrutura de teste baseada em Python de código aberto que geralmente é multifacetada, mas especialmente para Teste funcional e de API.
- Pip (Instalador de pacote para Python) é necessário para a instalação do PyTest.
- Ele suporta código de texto simples ou complexo para testar API, bancos de dados e UIs.
- A sintaxe simples é útil para facilitar a execução de testes.
- Plugins ricos e capaz de executar testes em paralelo.
- Pode executar qualquer subconjunto específico de testes.
Exemplo:
import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed' Para executar o teste, use o py.test comando.
Captura de tela para referência:
(imagem fonte )
Pacotes / Métodos:
| Função | Parâmetros | Trabalhando |
|---|---|---|
| pytest.approx () | esperado, rel = Nenhum, abs = Nenhum, nan_ok = False | Afirme que dois números ou dois conjuntos de números são aproximadamente igual a algumas diferenças. |
| pytest.fail () | msg (str) pytrace (bool) | Se a execução do teste falhar explicitamente, a mensagem será exibida. |
| pytest.skip () | allow_module_level (bool) | Pule a execução do teste com a mensagem exibida. |
| pytest.exit () | msg (str) código de retorno (int) | Saia do processo de teste. |
| pytest.main () | args = Nenhum plugins = Nenhum | Retorne o código de saída assim que a execução do teste em processo for concluída. |
| pytest.raises () | exceção_esperada: Expectativa (, correspondência) | Afirmar que uma chamada de bloco de código levanta exceção_esperada ou para lançar uma exceção de falha |
Se você deseja acessar um teste escrito em um arquivo específico, usamos o comando abaixo.
py.test Fixação Pytest: O Pytest Fixture é usado para executar o código antes de executar o método de teste para evitar a repetição do código. Isso é basicamente usado para inicializar a conexão com o banco de dados.
Você pode definir o acessório PyTest conforme mostrado abaixo.
melhor software para otimizar o Windows 10
@pytest.fixtureAfirmação: Asserção é a condição que retorna verdadeiro ou falso. A execução do teste é interrompida quando a declaração falha.
A seguir está um exemplo:
def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55) Link para API: API Pytest
Link para Download: Pytest
# 3) Unittest
- Unittest é o primeiro baseado em Python framework de teste de unidade automatizado que foi projetado para funcionar com a biblioteca padrão do Python.
- Suporta a reutilização de trajes de teste e organização de teste.
- Foi inspirado em JUnit e oferece suporte à automação de teste, incluindo coleções de teste, independência de teste, código de configuração para testes, etc.
- Também está sendo chamado de PyUnit.
- Unittest2 é um backport de novos recursos adicionais adicionados ao Unittest.
Fluxo de trabalho padrão do Unittest:
- Importe o módulo Unittest no código do programa.
- Você pode definir sua própria classe.
- Crie funções dentro da classe que você definiu.
- Coloque unittest.main () que é o método principal na parte inferior do código para executar o caso de teste.
Exemplo:
import unittest //Import unittest module// def add(x,y): return x + y class Test(unittest.TestCase): //Define your class with testcase// def addition(self): self.assertEquals(add(4,5),9) //Function inside class// if __name__ == '__main__': unittest.main() //Insert main() method// Captura de tela para referência:
(imagem fonte )
Pacotes / Métodos:
| Método | Trabalhando |
|---|---|
| addTest () | Adicione o método de teste ao conjunto de testes. |
| configurar() | Chamado antes da execução do método de teste para preparar a instalação do teste. |
| destruir() | Chamado após a execução do método de teste, mesmo se o teste lançar uma exceção. |
| setUpClass () | Chamado após testes em aula individual. |
| tearDownClass () | Chamado após testes em aula individual. |
| corre() | Execute o teste com os resultados. |
| depurar() | Execute o teste sem resultado. |
| Descobrir() | Encontra todos os módulos de teste em subdiretórios do diretório específico. |
| assertEqual (a, b) | Para testar a igualdade de dois objetos. |
| asserTrue / assertFalse (condição) | Para testar a condição booleana. |
( Observação: unittest.mock () é uma biblioteca para teste Python que permite substituir partes do sistema por objetos fictícios. O nucleo aula simulada ajuda a criar um conjunto de testes facilmente.)
Link para API: API Unittest
Link para Download: Teste de unidade
# 4) DocTest
- Doctest é um módulo que está incluído na distribuição padrão do Python e é usado para Teste de unidade caixa-branca.
- Ele procura por sessões python interativas para verificar se estão funcionando exatamente como necessário.
- Ele faz uso de recursos seletivos do Python, como docstrings, o shell interativo do Python e a introspecção do Python (determinando as propriedades dos objetos em tempo de execução).
- Funções do núcleo:
- Atualizando docstring
- Executando Teste de Regressão
- As funções testfile () e testmod () são usadas para fornecer interface básica.
Exemplo:
def test(n): import math if not n >= 0: raise ValueError('n must be >= 0') //number should be 0 or greater than 0 if math.floor(n) != n: raise ValueError('n must be exact integer') //Error when number is not an integer if n+1 == n: raise OverflowError('n too large') //Error when number is too large r = 1 f = 2 while f <= n: //Calculate factorial r *= f f += 1 return r if __name__ == '__main__': import doctest //Import doctest doctest.testmod() //Calling the testmod method Captura de tela para referência:
(imagem fonte )
Pacotes / Funções :
| Função | Parâmetros | |
|---|---|---|
| nariz.ferramentas.intest | (função) | Método ou função pode ser referido como teste. |
| doctest.testfile () | nome do arquivo (mendatório) (módulo_elativo) (, nome) (, pacote) (, globs) (, detalhado) (, relatório) (, opções sinalizadores) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, analisador) (, codificação) | |
| doctest.testmod () | m) (, nome) (, globs) (, detalhado) (, relatório) (, opções sinalizadores) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, exclude_empty) | |
| doctest.DocFileSuite () | * caminhos, (módulo_relativo) (, pacote) (, configuração) (, tearDown) (, globs) (, opçãoflags) (, analisador) (, codificação) | |
| doctest.DocTestSuite () | (módulo) (, globs) (, extraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, verificador) |
Observação: Para verificar exemplos interativos no arquivo de texto, podemos usar a função testfile ();
doctest.testfile (“example.txt”)Você pode executar o teste diretamente da linha de comando com;
python factorial.py Link para API: API DocTest
Link para Download: Doctest
# 5) Nariz2
- Nose2 é o sucessor do Nose e é um baseado em Python Estrutura de teste de unidade que pode executar Doctests e UnitTests.
- Nose2 é baseado em teste de unidade portanto, é referido como estender teste de unidade ou unittest com o plugin que foi projetado para tornar o teste simples e fácil.
- O Nose usa testes coletivos de unittest.testcase e oferece suporte a várias funções para escrever testes e exceções.
- O Nose suporta fixtures de pacote, classes, módulos e inicialização complexa a serem definidos em uma única vez em vez de escrever com freqüência.
Exemplo:
from mynum import * import nose def test_add_integers(): assert add(5, 3) == 8 def test_add_floats(): assert add(1.5, 2.5) == 4 def test_add_strings(): nose.tools.assert_raises(AssertionError, add, 'paul', 'carol') // To throw one of the expected exception to pass if __name__ == '__main__': nose.run() Captura de tela para referência:
Pacotes / Métodos:
| Método | Parâmetros | Trabalhando |
|---|---|---|
| nose.tools.ok_ | (expr, msg = Nenhum) | Atalho para afirmar. |
| nose.tools.ok_ | (a, b, msg = Nenhum) | Atalho para ‘afirmar a == b, “% R! =% R”% (a, b) |
| nose.tools.make_decorator | (função) | Para replicar metadados para a função fornecida. |
| nose.tools.raises | (*exceção) | Para lançar uma das exceções esperadas para passar. |
| nose.tools.timed | (limite) | Para especificar o limite de tempo dentro do qual o teste deve ser aprovado. |
| nose.tools.with_setup | (configuração = Nenhum, desmontagem = Nenhum) | Para adicionar método de configuração a uma função de teste. |
| nose.tools.nottest | (função) | Método ou função não pode ser referido como teste. |
Link para API: Plugins para Nose2
Link para Download: Nariz2
# 6) Testifique
- Testify foi projetado para substituir o unittest e o nariz. Testify tem recursos mais avançados em relação ao unittest.
- Testify é popular como uma implementação Java de teste semântico (fácil de aprender e implementar especificação de teste de software).
- Desempenho Unidade automatizada, integração e teste de sistema é mais fácil testemunhar.
Características
- Sintaxe simples para método de fixação.
- Descoberta de teste improvisada.
- Configuração em nível de classe e método de fixação de desmontagem.
- Sistema de plugins extensíveis.
- Utilitários de teste fáceis de manusear.
Exemplo:
from testify import * class AdditionTestCase(TestCase): @class_setup def init_the_variable(self): self.variable = 0 @setup def increment_the_variable(self): self.variable += 1 def test_the_variable(self): assert_equal(self.variable, 1) @suite('disabled', reason='ticket #123, not equal to 2 places') def test_broken(self): # raises 'AssertionError: 1 !~= 1.01' assert_almost_equal(1, 1.01, threshold=2) @teardown def decrement_the_variable(self): self.variable -= 1 @class_teardown def get_rid_of_the_variable(self): self.variable = None if __name__ == '__main__': run() Captura de tela para referência:
(imagem fonte )
Pacotes / Métodos:
| Nome do pacote | Trabalhando | Importação de pacote |
|---|---|---|
| afirmar | Fornece ferramentas de teste abrangentes para o teste do sistema. | import 'github.com/stretchr/testify/assert' |
| zombar | Útil para testar seus objetos e chamadas. | import 'github.com/stretchr/testify/mock' |
| exigir | Funciona da mesma forma que afirmar, mas interrompe a execução do teste quando os testes falham. | import 'github.com/stretchr/testify/require' |
| depois de | Ele fornece lógica para a criação de métodos e estrutura do conjunto de testes. | import 'github.com/stretchr/testify/suite' |
Link para API: Empacotar arquivos do Testify
Link para Download: Testemunhar
Estrutura de teste adicional Python
Até agora, revisamos a estrutura de teste Python mais popular. Há poucos mais nomes nesta lista que podem se tornar populares no futuro.
# 7) Comporte-se
- Behave é referido como BDD (Behavior Driven Development) framework de teste que também é usado para Teste de caixa preta . O Behave usa a linguagem natural para escrever testes e funciona com Strings Unicode.
- O diretório de comportamento contém arquivos de recurso que têm um formato de texto simples parece linguagem natural e Implementações de etapas Python .
Link para API: Guia do usuário do Behave
Link para Download: Comportar-se
# 8) Alface
- Alface é útil para Teste de desenvolvimento orientado por comportamento . Isso torna o processo de teste fácil e escalonável.
- Alface inclui etapas como:
- Descrevendo comportamento
- Definição de etapas em Python.
- Executando o código
- Modificando o código para passar no teste.
- Executando o código modificado.
- Essas etapas estão sendo seguidas de 3 a 4 vezes para tornar o software livre de erros e, assim, melhorar sua qualidade.
Link para API: Documentação de alface
Link para Download: Alface
Perguntas e respostas mais frequentes
Vamos dar uma olhada em algumas das perguntas mais frequentes sobre este tópico -
P # 1) Por que o Python é usado para automação?
Responda: Como ‘Python vem com as ferramentas e bibliotecas que oferecem suporte a testes automatizados para seu sistema’, existem vários outros motivos pelos quais Python é usado para testes.
- Python é orientado a objetos e funcional, o que permite que os programadores concluam se a função e as classes são adequadas de acordo com os requisitos.
- Python oferece uma rica biblioteca de pacotes úteis para teste após a instalação do ‘Pip’.
- Funções sem estado e sintaxe simples são úteis para criar testes legíveis.
- Python desempenha o papel de ponte entre o caso de teste e o código de teste.
- Python suporta tipagem dinâmica de pato.
- Oferece IDE bem configurado e bom suporte para a estrutura BDD.
- O suporte avançado de linha de comando é útil para realizar uma verificação manual.
- Estrutura simples e boa, modularidade, conjunto de ferramentas rico e pacotes podem ser úteis para o desenvolvimento em escala.
P # 2) Como estruturar um teste Python?
Responda: No momento de criar um teste em Python, você deve considerar duas coisas conforme declarado abaixo.
- Qual módulo / parte do sistema você deseja testar?
- Que tipo de teste você está optando (seja teste de unidade ou teste de integração)?
A estrutura geral do Teste Python é tão simples quanto outros, onde decidimos os componentes dos testes, como - entradas, código de teste a ser executado, saída e comparação da saída com os resultados esperados.
como abrir arquivo swf no windows 7
P # 3) Qual ferramenta de automação é escrita em Python?
Responda: Buildout é uma ferramenta de automação escrita e ampliada com Python e usada para automatizar a montagem de software. O Buildout pode ser aplicável a todas as fases do software, desde o desenvolvimento até a implantação.
Esta ferramenta é baseada em 3 princípios básicos:
- Repetibilidade: Afirma que a configuração do projeto desenvolvido no mesmo ambiente deve produzir o mesmo resultado, independentemente de seu histórico.
- Componentização: O serviço de software deve incluir ferramentas de automonitoramento e deve configurar o sistema de monitoramento durante a implantação do produto.
- Automação: A implantação de software deve ser altamente automatizada e rápida.
P # 4) Python pode ser usado com Selenium?
Responda: sim. A linguagem Python é usada com Selenium para realizar testes. A API Python é útil para se conectar ao navegador por meio do Selenium. A combinação Python Selenium pode ser usada para escrever testes funcionais / de aceitação usando Selenium WebDriver.
P # 5) O Selenium com Python é bom?
Responda: Existem vários motivos pelos quais Selenium e Python são considerados uma boa combinação:
- Selenium tem o conjunto de ferramentas mais forte para oferecer suporte à automação de teste rápido.
- O Selenium oferece funções de teste dedicadas para realizar testes de aplicativos da web que ajudam a examinar o comportamento real do aplicativo.
- Considerando que Python é uma linguagem de script de alto nível, baseada em objetos e amigável com uma estrutura de palavras-chave simples.
Agora, quando se trata de usar Selenium com Python, ele tem vários benefícios, conforme declarado abaixo.
- Fácil de codificar e ler.
- A API Python é extremamente útil para conectar você ao navegador através do Selenium.
- Selenium envia o comando padrão do Python para vários navegadores, independentemente de suas variações de design.
- Python é comparativamente simples e compacto do que as outras linguagens de programação.
- Python vem com uma grande comunidade para apoiar aqueles que são completamente novos no uso do Selenium com Python para realizar testes de automação.
- É uma linguagem de programação gratuita e aberta o tempo todo.
- Selenium WebDriver é outro forte motivo para usar Selenium com Python. Selenium WebDriver tem forte suporte de ligação para interface de usuário fácil de Python.
P # 6) Quais são as medidas para escolher a melhor estrutura de teste Python?
Responda: Para escolher a melhor estrutura de teste Python, os pontos abaixo devem ser levados em consideração:
- Se a qualidade e estrutura dos scripts, está cumprindo seus propósitos. O script de programação deve ser fácil de entender / manter e sem defeitos.
- A estrutura de programação do Python desempenha um papel importante na escolha do framework de teste que consiste - Atributos, instruções, funções, operadores, módulos e arquivos de biblioteca padrão.
- Com que facilidade você pode gerar testes e em que medida eles podem ser reutilizados?
- O método adotado para teste / execução do módulo de teste (técnicas de execução do módulo).
P # 7) Como escolher a melhor estrutura de teste Python?
Responda: Compreender as vantagens e limitações de cada estrutura é a melhor maneira de escolher a melhor estrutura de teste Python. Deixe-nos explorar -
Estrutura do robô:
Vantagens:
- A abordagem de teste baseado em palavras-chave ajuda a criar casos de teste legíveis de uma maneira mais fácil.
- APIs múltiplas
- Sintaxe de dados de teste fácil
- Suporta testes paralelos via Selenium Grid.
Limitações:
- Criar relatórios HTML personalizados é bastante complicado com o Robot.
- Menos suporte para testes paralelos.
- Requer Python 2.7.14 e superior.
Pytest:
Vantagens:
- Suporta suite de teste compacta.
- Não há necessidade de depurador ou qualquer log de teste explícito.
- Múltiplos jogos
- Plugins extensíveis
- Criação de teste fácil e simples.
- Possível criar casos de teste com menos bugs.
Limitações:
- Não compatível com outras estruturas.
Teste de unidade:
Vantagens:
- Não há necessidade de nenhum módulo adicional.
- Fácil de aprender para testadores de nível iniciante.
- Execução de teste simples e fácil.
- Geração rápida de relatórios de teste.
Limitações
- A nomenclatura snake_case de Python e a nomenclatura camelCase de JUnit causam um pouco de confusão.
- Intenção pouco clara do código de teste.
- Requer uma grande quantidade de código clichê.
Doctest:
Vantagens:
- Uma boa opção para realizar pequenos testes.
- A documentação de teste dentro do método também fornece informações adicionais sobre como o método funciona.
Limitações
- Ele apenas compara a saída impressa. Qualquer variação na saída causará uma falha no teste.
Nariz 2:
Vantagens:
- O nariz 2 suporta mais configuração de teste do que teste de unidade.
- Inclui um conjunto substancial de plug-ins ativos.
- API diferente de unittest que fornece mais informações sobre o erro.
Limitações:
- Ao instalar plug-ins de terceiros, você deve instalar a ferramenta de configuração / distribuir pacote, pois o Nose2 oferece suporte a Python 3, mas não a plug-ins de terceiros.
Testifique:
Vantagens:
- Fácil de entender e usar.
- Testes de unidade, integração e sistema podem ser facilmente criados.
- Componentes de teste gerenciáveis e reutilizáveis.
- Adicionar novos recursos ao Testify é fácil.
Limitações:
- Inicialmente, o Testify foi desenvolvido para substituir o unittest e o Nose, mas o processo de transição para o pytest está ativado, portanto, é recomendado que os usuários evitem usar o Testify em alguns projetos futuros.
Estrutura de comportamento:
Vantagens:
- Fácil execução de todos os tipos de casos de teste.
- Raciocínio e pensamento detalhados
- Clareza da saída de QA / Dev.
Limitações:
- Ele suporta apenas testes de caixa preta.
Estrutura da alface:
Vantagens:
- Linguagem simples para criar vários cenários de teste.
- Útil para casos de teste orientados por comportamento para testes de caixa preta.
Limitações:
- É altamente necessária uma coordenação forte entre desenvolvedores, testadores e partes interessadas.
Você pode escolher a estrutura de teste Python mais adequada, considerando as vantagens e limitações acima que ajudarão a desenvolver os critérios adequados para suas necessidades de negócios.
P # 8) Qual estrutura é melhor para Python Automation?
Responda: Ao considerar as vantagens e limitações, podemos considerar o tipo de teste como uma das medidas para escolher a melhor estrutura de teste:
- Teste funcional: Robot, PyTest, Unittest
- Teste baseado em comportamento: Comporte-se, alface
Robô é a melhor estrutura para aqueles que são novos em testes de Python e desejam um início sólido.
Conclusão
Subunidade, teste, recursos de teste, Sancho, ferramentas de teste são mais alguns nomes adicionados à lista do Python Testing Framework. No entanto, existem apenas algumas ferramentas que foram popularizadas até o momento, pois o teste Python é um conceito comparativamente novo que é introduzido no mundo dos testes.
c número aleatório entre 0 e 1
As empresas estão trabalhando para tornar essas ferramentas melhores para que sejam fáceis de entender e realizar testes. Com os acessórios de classe, plug-ins e pacotes ricos e precisos, essas ferramentas podem se tornar bem versadas e preferíveis para a realização de testes Python.
Enquanto isso, os frameworks mencionados acima, do unittest ao Testify, estão fornecendo o suporte e os serviços necessários para atingir o desempenho pretendido do sistema.
= >> Contate-Nos para sugerir uma lista aqui.Leitura recomendada
- Introdução ao Python e processo de instalação
- Tutorial de Python para iniciantes (treinamento prático e gratuito em Python)
- 30+ Melhores Tutoriais de Selênio: Aprenda Selênio com Exemplos Reais
- O que é teste de automação (guia definitivo para iniciar a automação de teste)
- As diferenças entre teste de unidade, teste de integração e teste funcional
- As 10 ferramentas RPA de automação de processos robóticos mais populares em 2021
- 25 Melhores estruturas e ferramentas de teste de Java para teste de automação (Parte 3)
- 8 Melhores Ferramentas de Desenvolvimento Orientado a Comportamento (BDD) e estruturas de teste