top 6 best python testing frameworks
Denne vejledning forklarer, hvordan Python kan bruges til testprogrammering, og viser funktionerne og sammenligningen af de bedste Python-testrammer:
Med den udbredte anvendelse af kunstig intelligens er Python blevet et populært programmeringssprog.
Denne vejledning vil dække, hvordan Python kan bruges til testprogrammering sammen med nogle Python-baserede testrammer.
Lad os begynde!!
=> Tjek ALLE Python-selvstudier her.
Hvad du vil lære:
Hvad er Python?
Ifølge den traditionelle definition er Python et fortolket, generelt plan på højt niveau, der hjælper programmører til at skrive håndterbar og logisk kode til små såvel som store projekter.
Nogle af fordelene ved Pythons er:
- Ingen kompilering forårsager hurtig udførelse af rediger-test-fejlretningscyklus.
- Nem fejlretning
- Omfattende supportbibliotek
- Let at lære datastruktur
- Høj produktivitet
- Team samarbejde
Arbejder i Python
- Tolken læser pythonkoden fra kildefilen og undersøger den for en syntaksfejl.
- Hvis koden er fejlfri, konverterer tolken koden til den ækvivalente 'Byte-kode'.
- Denne bytekode overføres derefter til Python Virtual Machine (PVM), hvor Byte-koden igen kompileres til fejl, hvis nogen.
Hvad er Python Testing?
- Automatiseret test er en velkendt kontekst i testverdenen. Det er her testplanerne udføres ved hjælp af script i stedet for et menneske.
- Python leveres med de værktøjer og biblioteker, der understøtter automatiseret test til dit system.
- Python Test-sager er forholdsvis lette at skrive. Med den øgede brug af Python bliver Python-baserede rammer for testautomatisering også populære.
Liste over Python Testing Frameworks
Nedenfor er nogle Python Testing-rammer, som du bør kende.
- Robot
- PyTest
- Unittest
- DocTest
- Næse2
- Vidner
Sammenligning af Python-testværktøjer
Lad os hurtigt sammenfatte disse rammer i en kort sammenligningstabel:
Licens | Del af | Kategori | Kategori Speciel funktion | |
---|---|---|---|---|
pytest.warns () | forventet_advarsel: Forventning (, match) | Meddelelse om advarsel med funktionerne | ||
Robot ![]() | Gratis software (ASF-licens} | Python generiske testbiblioteker. | Accept test | Keyword-driven test tilgang. |
PyTest ![]() | Gratis software (MIT-licens) | Stå alene, tillader kompakte testsuiter. | Enhedstest | Speciel og enkel klassearmatur til at gøre test nemmere. |
unittest ![]() | Gratis software (MIT-licens) | En del af Python-standardbiblioteket. | Enhedstest | Hurtig testindsamling og fleksibel testudførelse. |
DocTest ![]() | Gratis software (MIT-licens) | En del af Python-standardbiblioteket. | Enhedstest | Python Interactive Shell til kommandoprompt og inkluderende applikation. |
Næse2 ![]() | Gratis software (BSD-licens) | Har unittest funktioner med ekstra funktion og plugins. | unittest udvidelse | Et stort antal plugins. |
Vidner ![]() | Gratis software (ASF-licens) | Har unittest og næse funktioner med ekstra funktion og plugins. | unittest udvidelse | Forbedring af testopdagelse. |
(Forkortelser: MIT = Massachusetts Institute of Technology (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004) )
Lad os begynde!!
# 1) Robot
- Den mest populære Robot Framework er en open-source Automation Testing framework baseret på Python.
- Denne ramme er helt udviklet i Python og bruges til Accept test og T er-drevet udvikling. Nøgleordstil bruges til at skrive testsager i robotrammer.
- Roboten er i stand til at køre Java og .Net og understøtter også automatiseringstest på tværs af platforme som Windows, Mac OS og Linux til desktop-applikationer, mobile applikationer, webapplikationer osv.
- Sammen med Acceptance Testing bruges Robot også til Robotic Process Automation (RPA).
- Pip (Package Installer for Python) anbefales stærkt til robotinstallation.
- Brug af tabelformat-syntaks, søgeordsdrevet test, rige biblioteker og værktøjssæt og parallel test er nogle af de stærke funktioner i Robot, der gør det populært blandt testere.
Eksempel:
*** 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
Her er et eksempel på Mislykket testudførelse.
Her er et eksempel på Vellykket testudførelse.
flet sortering c ++ - algoritme
Pakker / metoder:
Pakke navn | Arbejder | Pakkeimport |
---|---|---|
løb() | At køre tests. | fra robotimportkørsel |
run_cli () | At køre tests med kommandolinjeargument. | fra robotimport run_cli |
hoppe () | At behandle testoutput. | fra robotimport rebot |
Link til API: Robot Framework Brugervejledning
Download link: Robot
# 2) PyTest
- PyTest er en open source Python-baseret testramme, der generelt er alsidig, men især til Funktionel og API-test.
- Pip (Pakkeinstallationsprogram til Python) kræves til PyTest-installation.
- Det understøtter enkel eller kompleks tekstkode til test af API, databaser og brugergrænseflader.
- Enkel syntaks er nyttig til nem testudførelse.
- Rige plugins og er i stand til at køre tests parallelt.
- Kan køre en hvilken som helst specifik undersæt af tests.
Eksempel:
import pytest //Import unittest module// def test_file1_method(): //Function inside class// x=5 y=6 assert x+1 == y,'test failed'
For at køre testen skal du bruge py.test kommando.
Skærmbillede til reference:
(billede kilde )
Pakker / metoder:
Fungere | Parametre | Arbejder |
---|---|---|
pytest.approx () | forventet, rel = Ingen, abs = Ingen, nan_ok = Falsk | Påstå, at to tal eller to antal sæt er ca. svarende til nogle forskelle. |
pytest.fail () | msg (str) pytrace (bool) | Hvis eksekveringstesten mislykkes eksplicit, vises meddelelsen. |
pytest.skip () | allow_module_level (bool) | Spring over udførelsestesten med den viste meddelelse. |
pytest.exit () | msg (str) returkode (int) | Afslut testproces. |
pytest.main () | args = Ingen plugins = Ingen | Retur exit-kode, når testudførelsen i processen er udført. |
pytest.raises () | forventet_undtagelse: Forventning (, match) | Gør gældende, at et kodeblokopkald hæver forventet undtagelse eller hæver en fejlundtagelse |
Hvis du vil have adgang til en test skrevet i en bestemt fil, bruger vi nedenstående kommando.
py.test
Pytest Fixture: Pytest Fixture bruges til at køre kode, før testmetoden udføres for at undgå gentagelse af kode. Dette bruges grundlæggende til at initialisere databaseforbindelse.
Du kan definere PyTest-armaturet som vist nedenfor.
@pytest.fixture
Påstand: Påstand er den betingelse, der returnerer sandt eller falsk. Testudførelsen stopper, når påstanden mislykkes.
Nedenfor er et eksempel:
def test_string_equal(): assert double(55) == 62 assert 25 == 62 + where 25 = double(55)
Link til API: Pytest API
Download link: Pytest
# 3) Unittest
- Unittest er den allerførste Python-baserede automatiseret enhedstestramme der var designet til at arbejde med Python-standardbiblioteket.
- Understøtter genbrug af testdragter og testorganisation.
- Det blev inspireret af JUnit og understøtter testautomatisering inklusive testsamlinger, testuafhængighed, opsætningskode til tests osv.
- Det kaldes også som PyUnit.
- Ikke testet2 er en bagport af yderligere nye funktioner tilføjet Unittest.
Standard arbejdsgang for Unittest:
- Importer Unittest-modulet i programkoden.
- Du kan definere din egen klasse.
- Opret funktioner inden for den klasse, som du har defineret.
- Placer unittest.main (), som er den vigtigste metode i bunden af koden for at køre testcase.
Eksempel:
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//
Skærmbillede til reference:
(billede kilde )
Pakker / metoder:
Metode | Arbejder |
---|---|
addTest() | Tilføj testmetoden i testpakken. |
Opsætning() | Kaldt inden udførelse af testmetode for at forberede testinstallationen. |
rive ned() | Kaldes efter udførelse af testmetode, selvom testen giver en undtagelse. |
setUpClass () | Kaldes efter prøver i en individuel klasse. |
tearDownClass () | Kaldes efter prøver i en individuel klasse. |
løb() | Kør testen med resultater. |
fejlfinde() | Kør testen uden resultat. |
Opdage() | Finder alle testmoduler i underkataloger fra det specifikke bibliotek. |
hævderLige (a, b) | At teste lighed mellem to objekter. |
asserTrue / assertFalse (tilstand) | At teste boolsk tilstand. |
( Bemærk: unittest.mock () er et bibliotek til Python-test, der tillader udskiftning af systemdele med mock-objekter. Kernen mock klasse hjælper med at oprette en testpakke let.)
Link til API: Unittest API
Download link: Unittest
# 4) DocTest
- Doctest er et modul, der er inkluderet i Pythons standarddistribution og bruges til White-box Unit Testing.
- Det søger efter interaktive pythonsessioner for at kontrollere, om de fungerer nøjagtigt efter behov.
- Det gør brug af selektive Python-funktioner såsom docstrings, The Python interaktive shell og Python introspektion (bestemmelse af egenskaber for objekter ved kørsel).
- Kernefunktioner:
- Opdaterer docstring
- Udfører regressionstest
- Funktionerne testfil () og testmod () bruges til at give grundlæggende grænseflade.
Eksempel:
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
Skærmbillede til reference:
(billede kilde )
Pakker / funktioner :
Fungere | Parametre | |
---|---|---|
næse.værktøjer | (func) | Metode eller funktion kan kaldes test. |
doctest.testfile () | filnavn (obligatorisk) (, modulrelateret) (, navn) (, pakke) (, globs) (, detaljeret) (, rapport) (, optionflags) (, ekstraglobs) (, raise_on_error) (, parser) (, kodning) | |
doctest.testmod () | m) (, navn) (, globs) (, detaljeret) (, rapport) (, optionflags) (, ekstraglobs) (, raise_on_error) (, exclude_empty) | |
doctest.DocFileSuite () | * stier, (module_relative) (, pakke) (, setUp) (, tearDown) (, globs) (, optionflags) (, parser) (, kodning) | |
doctest.DocTestSuite () | (modul) (, globs) (, ekstraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, checker) |
Bemærk: Til kontrol af interaktive eksempler i tekstfilen kan vi bruge testfile () -funktionen;
doctest.testfile (“example.txt”)
Du kan køre testen direkte fra kommandolinjen med;
python factorial.py
Link til API: DocTest API
Download link: Doktest
# 5) Næse2
- Nose2 er efterfølgeren til Nose, og det er en Python-baseret Enhedstestramme der kan køre Doctests og UnitTests.
- Nose2 er baseret på unittest derfor kaldes det forlænge unittest eller ikke testes med det plugin, der er designet til at gøre testning enkel og lettere.
- Næse bruger kollektive tests fra unittest.testcase og understøtter flere funktioner til skrivning af test og undtagelser.
- Næse understøtter pakkeindretninger, klasser, moduler og kompleks initialisering, der skal defineres på én gang i stedet for at skrive ofte.
Eksempel:
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()
Skærmbillede til reference:
Pakker / metoder:
Metode | Parametre | Arbejder |
---|---|---|
næse.værktøjer.ok_ | (expr, msg = Ingen) | Genvej til at hævde. |
næse.værktøjer.ok_ | (a, b, msg = Ingen) | Genvej til 'hævde a == b, “% R! =% R”% (a, b) |
næse.værktøjer. gør_dekorator | (func) | For at replikere metadata for den givne funktion. |
næse.værktøjer. hæver | (*undtagelse) | At smide en af de forventede undtagelser, der skal bestå. |
næse.værktøjer. tidsbestemt | (begrænse) | At specificere den tidsfrist, inden for hvilken testen skal bestå. |
næse.værktøjer. med_opsætning | (opsætning = Ingen, nedbrydning = Ingen) | For at tilføje installationsmetode til en testfunktion. |
næse.værktøj | (func) | Metode eller funktion kan ikke kaldes test. |
Link til API: Plugins til næse2
Download link: Næse2
# 6) Bær vidnesbyrd
- Testify blev designet til at erstatte unittest og næse. Testify har mere avancerede funktioner i forhold til unittest.
- Testify er populært som en Java-implementering af semantisk test (let at lære og implementere softwaretestespecifikation).
- Udfører Automatiseret enhed, integration og systemtest er lettere at vidne.
Funktioner
- Enkel syntaks til fastgørelsesmetode.
- Improviseret testopdagelse.
- Metode til opsætning og nedrivning af klasseniveau.
- Udvideligt pluginsystem.
- Let at håndtere testværktøjer.
Eksempel:
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()
Skærmbillede til reference:
(billede kilde )
Pakker / metoder:
Pakke navn | Arbejder | Pakkeimport |
---|---|---|
hævde | Tilbyder omfattende testværktøjer til systemtest. | importer 'github.com/stretchr/testify/assert' |
spotte | Nyttigt til at teste dine objekter og opkald. | importer 'github.com/stretchr/testify/mock' |
kræve | Fungerer på samme måde som at hævde, men stopper testudførelsen, når test mislykkes. | importer 'github.com/stretchr/testify/require' |
efter | Det giver logik til oprettelse af test suite struktur og metoder. | importer 'github.com/stretchr/testify/suite' |
Link til API: Pakkefiler af Testify
Download link: Vidner
Yderligere Python Testing Framework
Indtil videre har vi gennemgået den mest populære Python Testing Framework. Der er få flere navne på denne liste, som muligvis bliver populære i fremtiden.
# 7) Opfør dig
- Opfør sig kaldes BDD (Behavior Driven Development) testramme, der også bruges til Test af sort boks . Behave bruger det naturlige sprog til at skrive tests og arbejder med Unicode Strings.
- Opfør katalog indeholder funktionsfiler der har et almindeligt tekstformat ligner naturligt sprog og Python-trinimplementeringer .
Link til API: Opfør brugervejledning
Download link: Opføre sig
# 8) Salat
- Salat er nyttigt til Behavior Driven Development Testing . Det gør testprocessen let og skalerbar.
- Salat inkluderer trin som:
- Beskriver adfærd
- Trin definition i Python.
- Kører koden
- Ændring af kode for at bestå testen.
- Kører den ændrede kode.
- Disse trin følges 3-4 gange for at gøre softwaren fejlfri og derved forbedre dens kvalitet.
Link til API: Salatdokumentation
Download link: Salat
Ofte stillede spørgsmål og svar
Lad os se på nogle af de mest almindelige ofte stillede spørgsmål om dette emne-
Spørgsmål nr. 1) Hvorfor bruges Python til automatisering?
Svar: Da 'Python leveres med de værktøjer og biblioteker, der understøtter automatiseret test til dit system', er der flere andre grunde til, at Python bruges til test.
- Python er objektorienteret og funktionel, der lader programmører konkludere, om funktionen og klasser er passende i henhold til kravene.
- Python tilbyder et rigt bibliotek med nyttige pakker til test efter installation af 'Pip'.
- Statsløse funktioner og enkel syntaks er nyttige ved oprettelse af læsbare tests.
- Python spiller broens rolle mellem testsagen og testkoden.
- Python understøtter dynamisk type af ænder.
- Tilbyder velkonfigureret IDE og god support til BDD-rammen.
- Rich kommandolinjestøtte er nyttigt at udføre en manuel kontrol.
- Enkel og god struktur, modularitet, rig værktøjssæt og pakker kan være nyttige til skalaudvikling.
Q # 2) Hvordan strukturerer man en Python-test?
Svar: Når du opretter en test i Python, skal du overveje to ting som anført nedenfor.
- Hvilket modul / del af systemet vil du teste?
- Hvilken type test vælger du (hvad enten enhedstest eller integrationstest)?
Den overordnede struktur for Python Test er så enkel som andre, hvor vi beslutter komponenterne i tests såsom - input, testkode, der skal udføres, output og sammenligning af output med forventede resultater.
hvad bruges apk-filer til
Q # 3) Hvilket automatiseringsværktøj er skrevet i Python?
Svar: Byg ud er et automatiseringsværktøj, der er skrevet ind og udvidet med Python og bruges til automatisering af softwaremontage. Buildout kan anvendes i alle softwarefaser lige fra udvikling til implementering.
Dette værktøj er baseret på 3 kerneprincipper:
- Gentagelighed: Det hedder, at projektkonfiguration udviklet i det samme miljø skal producere det samme resultat uanset deres historie.
- Komponentisering: Softwareservice skal omfatte selvovervågningsværktøjer og skal konfigurere overvågningssystemet under produktudrulning.
- Automatisering: Softwareinstallation skal være meget automatiseret og tidsbesparende.
Spørgsmål nr. 4) Kan Python bruges sammen med selen?
Svar: Ja. Pythonsprog bruges med selen til at udføre test. Python API er nyttigt at oprette forbindelse til browseren via Selenium. Python Selen-kombination kan bruges til at skrive funktionelle / acceptstest ved hjælp af Selenium WebDriver.
Q # 5) Er selen med Python godt?
Svar: Der er flere grunde til, at selen og python betragtes som en god kombination:
- Selen har det stærkeste værktøjssæt, der understøtter hurtig testautomatisering.
- Selenium tilbyder dedikerede testfunktioner til at udføre webapplikationstest, der hjælper med at undersøge ægte applikationsadfærd.
- Mens Python er et højt niveau, objektbaseret og brugervenligt script-sprog med en simpel søgeordsstruktur.
Nu, når det kommer til at bruge Selen med Python, har det flere fordele som anført nedenfor.
- Let at kode og læse.
- Python API er yderst nyttig til at forbinde dig til browseren via Selenium.
- Selenium sender standardkommando af Python til forskellige browsere uanset dens designvariationer.
- Python er forholdsvis enkel og kompakt end de andre programmeringssprog.
- Python leveres med et stort samfund til at støtte dem, der er helt nye til at bruge Selenium med Python til at udføre automatiseringstest.
- Det er et frit og åbent programmeringssprog hele tiden.
- Selen WebDriver er en anden stærk grund til at bruge Selen med Python. Selenium WebDriver har stærk bindende understøttelse af Pythons nemme brugergrænseflade.
Spørgsmål nr. 6) Hvad er foranstaltningerne til at vælge den bedste Python-testramme?
Svar: Ved valg af den bedste Python-testramme skal nedenstående punkter tages i betragtning:
- Hvis scripts kvalitet og struktur opfylder dine formål. Programmeringsscriptet skal være let at forstå / vedligeholde og uden fejl.
- Programmeringsstrukturen for Python spiller en vigtig rolle i valg af testrammen, der består - Attributter, udsagn, funktioner, operatorer, moduler og standardbiblioteksfiler.
- Hvor let kan du generere tests, og i hvilket omfang de kan genbruges?
- Den metode, der er anvendt til udførelse af test / testmodul (modulkørselsteknikker).
Spørgsmål nr. 7) Hvordan vælges den bedste Python Testing-ramme?
Svar: At forstå fordelene og begrænsningerne ved hver ramme er en bedre måde at vælge den bedste Python Testing-ramme på. Lad os udforske -
Robot Framework:
Fordele:
- Keyword-driven test tilgang hjælper med at skabe læsbare test cases på en lettere måde.
- Flere API'er
- Nem syntaks til testdata
- Understøtter parallel test via Selen Grid.
Begrænsninger:
- Oprettelse af tilpassede HTML-rapporter er ret vanskeligt med Robot.
- Mindre støtte til parallel test.
- Det kræver Python 2.7.14 og nyere.
Pytest:
Fordele:
- Understøtter kompakt testpakke.
- Intet behov for debugger eller nogen eksplicit testlog.
- Flere armaturer
- Udvidelige plugins
- Nem og enkel testoprettelse.
- Det er muligt at oprette testsager med færre fejl.
Begrænsninger:
- Ikke kompatibel med andre rammer.
Unittest:
Fordele:
- Intet behov for yderligere modul.
- Let at lære for testere på begynderniveau.
- Enkel og nem testudførelse.
- Hurtig testrapportgenerering.
Begrænsninger
- snake_case navngivning af Python og camelCase navngivning af JUnit forårsager lidt forvirring.
- Uklar hensigt med testkoden.
- Kræver en enorm mængde kedelpladekode.
Doktest:
Fordele:
- En god mulighed for at udføre små tests.
- Testdokumentation inden for metoden giver også yderligere oplysninger om, hvordan metoden fungerer.
Begrænsninger
- Det sammenligner kun det udskrevne output. Enhver variation i output vil forårsage en testfejl.
Næse 2:
Fordele:
- Næse 2 understøtter mere testkonfiguration end unittest.
- Det inkluderer et stort sæt aktive plugins.
- Forskellig API fra unittest, der giver mere information om fejlen.
Begrænsninger:
- Under installation af tredjeparts plugins skal du installere installationsværktøj / distribuere pakke, da Nose2 understøtter Python 3, men ikke tredjeparts plugins.
Vidner:
Fordele:
- Let at forstå og bruge.
- Enhed, integration og systemtest kan let oprettes.
- Håndterbare og genanvendelige testkomponenter.
- Det er let at tilføje nye funktioner til Testify.
Begrænsninger:
- Oprindeligt blev Testify udviklet til at erstatte unittest og Nose, men processen med at overføre den til pytest er aktiveret, så det anbefales for brugerne at undgå at bruge Testify til få kommende projekter.
Opfør ramme:
Fordele:
- Nem udførelse af alle typer testsager.
- Detaljeret ræsonnement og tænkning
- Klarhed af QA / Dev output.
Begrænsninger:
- Det understøtter kun test af sort boks.
Salatramme:
Fordele:
- Enkelt sprog til at skabe flere testscenarier.
- Nyttig til adfærdsdrevne testsager til black-box-test.
Begrænsninger:
- Det har stærkt behov for stærk koordinering mellem udviklere, testere og interessenter.
Du kan vælge den bedst egnede Python-testramme ved at overveje ovenstående fordele og begrænsninger, der hjælper med at udvikle de kriterier, der passer til dine forretningsbehov.
Q # 8) Hvilken ramme er bedst til Python Automation?
Svar: Mens vi overvejer fordelene og begrænsningerne, kan vi overveje testtypen som et af foranstaltningerne til valg af den bedste testramme:
- Funktionel testning: Robot, PyTest, Unittest
- Adfærdsdrevet test: Opfør dig, salat
Robot er den bedste ramme for dem, der er nye med Python-test og ønsker at få en solid start.
Konklusion
Underenhed, prøve, testressourcer, Sancho, testværktøjer er nogle flere navne tilføjet på listen over Python Testing Framework. Der er dog kun få værktøjer, der er blevet populariseret indtil videre, da Python-test er et forholdsvis nyt koncept, der introduceres i testverdenen.
hvad er Visual Studio-teamtjenester
Virksomheder arbejder på at forbedre disse værktøjer, så de er lette at forstå og udføre test. Med de rige og præcise klassearmaturer, plugins og pakker kan disse værktøjer blive velbevandrede og foretrukne til udførelse af Python-test.
I mellemtiden leverer de ovennævnte rammer fra unittest til Testify meget nødvendig support og service for at opnå den tilsigtede systemydelse.
= >> Kontakt os at foreslå en liste her.Anbefalet læsning
- Python introduktion og installationsproces
- Python-vejledning til begyndere (GRATIS GRATIS Python-træning)
- 30+ bedste selen-tutorials: Lær selen med rigtige eksempler
- Hvad er automatiseringstest (ultimativ guide til start af testautomatisering)
- Forskellene mellem enhedstest, integrationstest og funktionstest
- De 10 mest populære RPA-værktøjer til robot procesautomatisering i 2021
- 25 bedste Java-testrammer og værktøjer til automatiseringstest (del 3)
- 8 BDD-værktøjer (Best Behavior Driven Development) og testrammer