top 6 best python testing frameworks
Deze tutorial legt uit hoe Python kan worden gebruikt voor testprogrammering en geeft een overzicht van de functies en vergelijking van de belangrijkste Python-testframeworks:
Met de wijdverbreide toepassing van kunstmatige intelligentie is Python een populaire programmeertaal geworden.
In deze tutorial wordt beschreven hoe Python kan worden gebruikt voor testprogrammering, samen met enkele op Python gebaseerde testframeworks.
Laten we beginnen!!
Bekijk hier ALLE Python-tutorials.
Wat je leert:
qa vragen en antwoorden voor ingenieursinterviews
Wat is Python?
Volgens de traditionele definitie is Python een geïnterpreteerde, algemene programmeertaal op hoog niveau die programmeurs helpt om beheersbare en logische code te schrijven voor zowel kleine als grootschalige projecten.
Enkele voordelen van Pythons zijn:
- Geen compilatie veroorzaakt de snelle uitvoering van de Edit-Test-Debug-cyclus.
- Gemakkelijk debuggen
- Uitgebreide ondersteuningsbibliotheek
- Gemakkelijk te leren datastructuur
- Hoge productiviteit
- Teamsamenwerking
Werken in Python
- De interpreter leest de python-code uit het bronbestand en onderzoekt deze op een syntaxisfout.
- Als de code foutloos is, converteert de interpreter de code naar de gelijkwaardige ‘bytecode’.
- Deze bytecode wordt vervolgens verzonden naar de Python Virtual Machine (PVM) waar de bytecode opnieuw wordt gecompileerd voor eventuele fouten.
Wat is Python-testen?
- Geautomatiseerd testen is een bekende context in de testwereld. Het is waar de testplannen worden uitgevoerd met behulp van script in plaats van een mens.
- Python wordt geleverd met de tools en bibliotheken die geautomatiseerde tests voor uw systeem ondersteunen.
- Python-testcases zijn relatief eenvoudig te schrijven. Met het toegenomen gebruik van Python worden op Python gebaseerde testautomatiseringsframeworks ook populair.
Lijst met Python-testframeworks
Hieronder staan enkele Python Testing-frameworks die u moet kennen.
- Robot
- PyTest
- Hoofdstuk toets
- DocTest
- Neus 2
- Getuigen
Vergelijking van Python-testtools
Laten we deze frameworks snel samenvatten in een korte vergelijkingstabel:
| Licentie | Deel van | Categorie | Categorie Speciale eigenschap | |
|---|---|---|---|---|
| pytest.warns () | verwachte_waarschuwing: verwachting (, overeenkomst) | Waarschuwing uitoefenen met de functies | ||
Robot  | Gratis software (ASF-licentie} | Generieke testbibliotheken van Python. | Acceptatietesten | Zoekwoordgestuurde testaanpak. |
PyTest  | Gratis software (MIT-licentie) | Stand alone, maakt compacte testsuites mogelijk. | Testen van een eenheid | Speciale en eenvoudige klasseopstelling om het testen gemakkelijker te maken. |
hoofdstuk toets  | Gratis software (MIT-licentie) | Onderdeel van de standaardbibliotheek van Python. | Testen van een eenheid | Snelle testverzameling en flexibele testuitvoering. |
DocTest  | Gratis software (MIT-licentie) | Onderdeel van de standaardbibliotheek van Python. | Testen van een eenheid | Python Interactive Shell voor de opdrachtprompt en inclusieve applicatie. |
Neus 2  | Gratis software (BSD-licentie) | Bevat de meest unieke functies met extra functies en plug-ins. | unittest extensie | Een groot aantal plug-ins. |
Getuigen  | Gratis software (ASF-licentie) | Bevat unieke en neusfuncties met extra functies en plug-ins. | unittest extensie | Test de verbetering van de detectie. |
(Afkortingen: MIT = Massachusetts Institute of Technology (1980), BSD = Berkeley Software Distribution (1988), ASF = Apache Software Foundation (2004)
Laten we beginnen!!
# 1) Robot
- Het meest populaire Robot Framework is een open-source Automation Testing-framework op basis van Python.
- Dit framework is volledig ontwikkeld in Python en wordt gebruikt voor Acceptatietesten en T is-gedreven ontwikkeling. De trefwoordstijl wordt gebruikt om testcases te schrijven in het Robot-framework.
- De robot kan Java en .Net uitvoeren en ondersteunt ook automatiseringstests op platformonafhankelijke, zoals Windows, Mac OS en Linux voor desktopapplicaties, mobiele applicaties, webapplicaties, enz.
- Naast acceptatietesten wordt Robot ook gebruikt voor Robotic Process Automation (RPA).
- Pip (Pakketinstallatieprogramma voor Python) wordt sterk aanbevolen voor Robotinstallatie.
- Het gebruik van tabelgegevenssyntaxis, trefwoordgestuurde tests, uitgebreide bibliotheken en toolset en parallelle tests zijn enkele van de sterke eigenschappen van Robot die het populair maken bij testers.
Voorbeeld:
Hier is een voorbeeld van Mislukte testuitvoering.
Hier is een voorbeeld van Succesvolle testuitvoering.
Pakketten / methoden:
| Verpakkingsnaam | Werken | Pakket importeren |
|---|---|---|
| rennen() | Om tests uit te voeren. | van de robotimportrun |
| run_cli () | Om tests uit te voeren met een opdrachtregelargument. | van robot import run_cli |
| stuiteren () | Om testoutput te verwerken. | van robotimport rebot |
Link naar API: Gebruikershandleiding voor Robot Framework
Download link: Robot
# 2) PyTest
- PyTest is een open-source Python-gebaseerd testraamwerk dat over het algemeen universeel is, maar vooral voor Functioneel en API-testen.
- Pip (Pakketinstallatieprogramma voor Python) is vereist voor installatie van PyTest.
- Het ondersteunt eenvoudige of complexe tekstcode om API, databases en UI's te testen.
- Eenvoudige syntaxis is handig voor het eenvoudig uitvoeren van tests.
- Rijke plug-ins en kan tests parallel uitvoeren.
- Kan elke specifieke subset van tests uitvoeren.
Voorbeeld:
Gebruik de py.test opdracht.
Screenshot voor referentie:
(beeld bron
Pakketten / methoden:
| Functie | Parameters | Werken |
|---|---|---|
| pytest.approx () | verwacht, rel = Geen, abs = Geen, nan_ok = Niet waar | Beweer dat twee cijfers of twee sets van nummers zijn ongeveer gelijk aan enkele verschillen. |
| pytest.fail () | msg (str) pytrace (bool) | Als de uitgevoerde test expliciet mislukt, wordt het bericht weergegeven. |
| pytest.skip () | allow_module_level (bool) | Sla de uitvoerende test over met het weergegeven bericht. |
| pytest.exit () | msg (str) retourcode (int) | Sluit het testproces af. |
| pytest.main () | args = Geen plugins = Geen | Retourneer de afsluitcode zodra de uitvoering van de test is voltooid. |
| pytest.raises () | verwachte_uitzondering: verwachting (, overeenkomst) | Beweren dat een aanroep van een codeblok verwacht_uitzondering oproept of om een foutuitzondering op te werpen |
Als u toegang wilt tot een test die in een specifiek bestand is geschreven, gebruiken we het onderstaande commando.
Pytest-armatuur: Pytest Fixture wordt gebruikt om code uit te voeren voordat de testmethode wordt uitgevoerd om codeherhaling te voorkomen. Dit wordt in principe gebruikt om de databaseverbinding te initialiseren.
U kunt een PyTest-armatuur definiëren zoals hieronder wordt weergegeven.
Bewering: Assertion is de voorwaarde die true of false retourneert. De uitvoering van de test stopt wanneer de bewering mislukt.
Hieronder is een voorbeeld gegeven:
Link naar API: Pytest API
Download link: Pytest
# 3) Eenheidstest
- Unittest is de allereerste op Python gebaseerde geautomatiseerde unit test framework die is ontworpen om te werken met de Python-standaardbibliotheek.
- Ondersteunt het hergebruik van testpakken en testorganisatie.
- Het is geïnspireerd door JUnit en ondersteunt testautomatisering inclusief testcollecties, testonafhankelijkheid, setup-code voor tests, enz.
- Het wordt ook wel genoemd PyUnit.
- Eenheidstest2 is een backport van extra nieuwe functies toegevoegd aan de Unittest.
Standaard workflow van Unittest:
- Importeer de Unittest-module in de programmacode.
- U kunt uw eigen klasse definiëren.
- Maak functies binnen de klasse die u hebt gedefinieerd.
- Plaats unittest.main (), de belangrijkste methode onder aan de code om de testcase uit te voeren.
Voorbeeld:
Screenshot voor referentie:
(beeld bron
Pakketten / methoden:
| Methode | Werken |
|---|---|
| addTest () | Voeg de testmethode toe in de testsuite. |
| opstelling() | Geroepen vóór uitvoering van de testmethode om de testinstallatie voor te bereiden. |
| scheuren() | Wordt aangeroepen na uitvoering van de testmethode, zelfs als de test een uitzondering genereert. |
| setUpClass () | Genoemd naar tests in een individuele klas. |
| tearDownClass () | Genoemd naar tests in een individuele klas. |
| rennen() | Voer de test uit met resultaten. |
| debuggen () | Voer de test uit zonder resultaat. |
| Ontdek() | Vindt alle testmodules in submappen van de specifieke map. |
| assertEqual (a, b) | Om gelijkheid van twee objecten te testen. |
| asserTrue / assertFalse (voorwaarde) | Om de Booleaanse voorwaarde te testen. |
Notitie: unittest.mock () is een bibliotheek voor Python-testen waarmee systeemonderdelen kunnen worden vervangen door nepobjecten. De kern nepklasse helpt om eenvoudig een testsuite te maken.)
Link naar API: Unittest API
Download link: Hoofdstuk toets
# 4) DocTest
- Doctest is een module die is opgenomen in de standaarddistributie van Python en wordt gebruikt voor White-box unit testen.
- Het zoekt naar interactieve pythonsessies om te controleren of ze precies werken zoals vereist.
- Het maakt gebruik van selectieve Python-mogelijkheden zoals docstrings, The Python interactive shell en Python-introspectie (het bepalen van eigenschappen van objecten tijdens runtime).
- Kernfuncties:
- Docstring updaten
- Regressietesten uitvoeren
- De functies testfile () en testmod () worden gebruikt om een basisinterface te bieden.
Voorbeeld:
Screenshot voor referentie:
(beeld bron
Pakketten / functies
| Functie | Parameters | |
|---|---|---|
| nose.tools.intest | (func) | Methode of functie kan worden aangeduid als test. |
| doctest.testfile () | bestandsnaam (mendatory) (, module_relative) (, naam) (, pakket) (, globs) (, verbose) (, rapport) (, optie vlaggen) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, parser) (, codering) | |
| doctest.testmod () | m) (, naam) (, klodders) (, uitgebreid) (, rapport) (, optievlaggen) (, extraglobs) (, raise_on_error) (, exclude_empty) | |
| doctest.DocFileSuite () | * paden, (module_relative) (, pakket) (, setUp) (, tearDown) (, globs) (, optionflags) (, parser) (, codering) | |
| doctest.DocTestSuite () | (module) (, globs) (, extraglobs) (, test_finder) (, setUp) (, tearDown) (, checker) |
Notitie: Voor het controleren van interactieve voorbeelden in het tekstbestand kunnen we de functie testfile () gebruiken;
U kunt de test rechtstreeks vanaf de opdrachtregel uitvoeren met;
Link naar API: DocTest API
Download link: Doctest
# 5) Neus2
- Nose2 is de opvolger van Nose en is gebaseerd op Python Unit Testing raamwerk die Doctests en UnitTests kunnen uitvoeren.
- Nose2 is gebaseerd op hoofdstuk toets vandaar dat het wordt genoemd verlengen unittest of unittest met de plug-in die is ontworpen om testen eenvoudig en gemakkelijker te maken.
- Nose gebruikt collectieve tests van unittest.testcase en ondersteunt meerdere functies voor het schrijven van tests en uitzonderingen.
- Nose ondersteunt pakketopstellingen, klassen, modules en complexe initialisatie die in één keer moeten worden gedefinieerd in plaats van vaak te schrijven.
Voorbeeld:
Screenshot voor referentie:
Pakketten / methoden:
| Methode | Parameters | Werken |
|---|---|---|
| nose.tools.ok_ | (expr, msg = geen) | Snelkoppeling om te bevestigen. |
| nose.tools.ok_ | (a, b, msg = geen) | Snelkoppeling naar ‘assert a == b, '% R! =% R'% (a, b) |
| nose.tools.make_decorator | (func) | Metadata repliceren voor de gegeven functie. |
| nose.tools. stijgt | (*uitzondering) | Om een van de verwachte uitzonderingen te laten passeren. |
| nose.tools.timed | (begrenzing) | Om de tijdslimiet te specificeren waarbinnen de test moet slagen. |
| nose.tools.with_setup | (setup = geen, teardown = geen) | Om een installatiemethode toe te voegen aan een testfunctie. |
| nose.tools.nottest | (func) | Methode of functie kan geen test worden genoemd. |
Link naar API: Plug-ins voor Nose2
Download link: Neus 2
# 6) Getuig
- Testify is ontworpen om unittest en neus te vervangen. Testify heeft meer geavanceerde functies dan unittest.
- Testify is populair als een Java-implementatie van semantisch testen (eenvoudig te leren en software-testspecificatie te implementeren).
- Het uitvoeren van Geautomatiseerde unit, integratie en systeemtesten is gemakkelijker te getuigen.
Kenmerken
- Eenvoudige syntaxis naar opspanningsmethode.
- Geïmproviseerde testopsporing.
- Klasse-niveau setup en demontage armatuur methode.
- Uitbreidbaar plug-insysteem.
- Gemakkelijk te gebruiken testprogramma's.
Voorbeeld:
Screenshot voor referentie:
(beeld bron
Pakketten / methoden:
| Verpakkingsnaam | Werken | Pakket importeren |
|---|---|---|
| beweren | Biedt uitgebreide testtools voor het testen van het systeem. | importeer 'github.com/stretchr/testify/assert' |
| bespotten | Handig om uw objecten en oproepen te testen. | importeer 'github.com/stretchr/testify/mock' |
| vereisen | Werkt hetzelfde als assert, maar stopt de testuitvoering wanneer tests mislukken. | importeer 'github.com/stretchr/testify/require' |
| na | Het biedt logica voor het maken van testsuite-structuur en -methoden. | importeer 'github.com/stretchr/testify/suite' |
Link naar API: Pakketbestanden van Testify
Download link: Getuigen
Extra Python Testing Framework
Tot nu toe hebben we het meest populaire Python Testing Framework beoordeeld. Er zijn weinig meer namen op deze lijst die in de toekomst populair kunnen worden.
# 7) Gedraag je
- Gedrag wordt genoemd BDD (Behavior Driven Development) test framework dat ook wordt gebruikt voor Black box testen Behave gebruikt de natuurlijke taal voor het schrijven van tests en werkt met Unicode Strings.
- Gedrag map bevat feature-bestanden met een indeling voor platte tekst ziet eruit als natuurlijke taal en Implementaties van Python-stappen
Link naar API: Gedraag gebruikershandleiding
Download link: Gedraag je
# 8) Sla
- Sla is handig voor Gedragsgestuurde ontwikkelingstesten Het maakt het testproces eenvoudig en schaalbaar.
- Sla omvat stappen zoals:
- Gedrag beschrijven
- Stappen definitie in Python.
- De code uitvoeren
- Code wijzigen om de test te doorstaan.
- De gewijzigde code uitvoeren.
- Deze stappen worden 3-4 keer gevolgd om de software foutloos te maken en daarmee de kwaliteit te verbeteren.
Link naar API: Sla documentatie
Download link: Sla
Veelgestelde vragen en antwoorden
Laten we eens kijken naar enkele van de meest voorkomende veelgestelde vragen over dit onderwerp:
V # 1) Waarom wordt Python gebruikt voor automatisering?
Antwoord: Omdat ‘Python wordt geleverd met de tools en bibliotheken die geautomatiseerd testen voor uw systeem ondersteunen’, zijn er verschillende andere redenen waarom Python wordt gebruikt voor het testen.
- Python is objectgeoriënteerd en functioneel waarmee programmeurs kunnen concluderen of de functie en klassen geschikt zijn volgens de vereisten.
- Python biedt een rijke bibliotheek met handige pakketten om te testen na het installeren van ‘Pip’.
- Staatloze functies en eenvoudige syntaxis zijn handig om leesbare tests te maken.
- Python speelt de rol van de brug tussen de testcase en de testcode.
- Python ondersteunt dynamisch typen van eenden.
- Biedt goed geconfigureerde IDE en goede ondersteuning voor het BDD-framework.
- Uitgebreide opdrachtregelondersteuning is handig om een handmatige controle uit te voeren.
- Eenvoudige en goede structuur, modulariteit, rijke toolset en pakketten kunnen nuttig zijn voor schaalontwikkeling.
Vraag 2) Hoe een Python-test structureren?
Antwoord: Tegen de tijd dat u een test in Python maakt, moet u twee dingen overwegen, zoals hieronder vermeld.
- Welke module / onderdeel van het systeem wilt u testen?
- Voor welk type testen kiest u (of het nu gaat om unit testing of integratietesten)?
De algemene structuur van de Python-test is net zo eenvoudig als andere, waarbij we de componenten van tests bepalen, zoals - invoer, testcode die moet worden uitgevoerd, uitvoer en vergelijking van uitvoer met verwachte resultaten.
V # 3) Welke automatiseringstool is geschreven in Python?
oracle sql queries voorbeelden met antwoorden pdf
Antwoord: Uitbouwen is een automatiseringstool die is geschreven in en uitgebreid met Python en wordt gebruikt voor het automatiseren van software-assemblage. Buildout kan van toepassing zijn op alle softwarefasen, van ontwikkeling tot implementatie.
Deze tool is gebaseerd op 3 kernprincipes:
- Herhaalbaarheid: Hierin staat dat een projectconfiguratie die in dezelfde omgeving is ontwikkeld, hetzelfde resultaat moet opleveren, ongeacht hun geschiedenis.
- Componentisatie: Softwareservice moet zelfcontroletools bevatten en het controlesysteem configureren tijdens de implementatie van het product.
- Automatisering: De implementatie van software moet sterk geautomatiseerd en tijdbesparend zijn.
Vraag 4) Kan Python worden gebruikt met selenium?
Antwoord: Ja. Python-taal wordt gebruikt met Selenium om tests uit te voeren. Python API is handig om via Selenium verbinding te maken met de browser. Python Selenium-combinatie kan worden gebruikt om functionele / acceptatietests te schrijven met Selenium WebDriver.
Q # 5) Is selenium met Python goed?
Antwoord: Er zijn verschillende redenen waarom Selenium en Python als een goede combinatie worden beschouwd:
- Selenium heeft de sterkste toolset om snelle testautomatisering te ondersteunen.
- Selenium biedt speciale testfuncties om webapplicatietests uit te voeren die helpen om echt applicatiegedrag te onderzoeken.
- Python is daarentegen een objectgebaseerde en gebruiksvriendelijke scripttaal van hoog niveau met een eenvoudige trefwoordstructuur.
Als het gaat om het gebruik van Selenium met Python, heeft het verschillende voordelen, zoals hieronder vermeld.
- Gemakkelijk te coderen en te lezen.
- Python API is buitengewoon handig om u via Selenium met de browser te verbinden.
- Selenium stuurt het standaardcommando van Python naar verschillende browsers, ongeacht de ontwerpvariaties.
- Python is relatief eenvoudig en compact dan de andere programmeertalen.
- Python wordt geleverd met een grote community om degenen te ondersteunen die helemaal nieuw zijn in het gebruik van Selenium met Python om automatiseringstests uit te voeren.
- Het is altijd een gratis en open programmeertaal.
- Selenium WebDriver is een andere sterke reden om Selenium met Python te gebruiken. Selenium WebDriver heeft sterke bindende ondersteuning voor de eenvoudige gebruikersinterface van Python.
V # 6) Wat zijn de maatregelen om het beste Python-testraamwerk te kiezen?
Antwoord: Om het beste Python-testraamwerk te kiezen, moet met de onderstaande punten rekening worden gehouden:
- Als de kwaliteit en structuur van de scripts aan uw doelen voldoet. Het programmeerscript moet gemakkelijk te begrijpen / te onderhouden zijn en vrij van defecten.
- De programmeerstructuur van Python speelt een belangrijke rol bij het kiezen van het testraamwerk dat bestaat uit - Attributen, statements, functies, operators, modules en standaard bibliotheekbestanden.
- Hoe gemakkelijk kun je tests genereren en in hoeverre kunnen ze worden hergebruikt?
- De methode die wordt gebruikt voor het uitvoeren van test / testmodule (uitvoeringstechnieken voor modules).
V # 7) Hoe kies je het beste Python Testing-framework?
Antwoord: Inzicht in de voordelen en beperkingen van elk framework is een betere manier om het beste Python Testing-framework te kiezen. Laten we verkennen -
Robot-kader:
Voordelen:
- Sleutelwoordgestuurde testaanpak helpt om op een eenvoudigere manier leesbare testcases te maken.
- Meerdere API's
- Eenvoudige syntaxis van testgegevens
- Ondersteunt parallel testen via Selenium Grid.
Beperkingen:
- Het maken van aangepaste HTML-rapporten is best lastig met Robot.
- Minder ondersteuning voor parallel testen.
- Het vereist Python 2.7.14 en hoger.
Pytest:
Voordelen:
- Ondersteunt compacte testsuite.
- Geen behoefte aan de debugger of een expliciet testlogboek.
- Meerdere armaturen
- Uitbreidbare plug-ins
- Gemakkelijke en eenvoudige testcreatie.
- Mogelijk om testcases te maken met minder bugs.
Beperkingen:
- Niet compatibel met andere frameworks.
Hoofdstuk toets:
Voordelen:
- Geen extra module nodig.
- Gemakkelijk te leren voor testers op beginnersniveau.
- Eenvoudige en gemakkelijke testuitvoering.
- Snelle generatie van testrapporten.
Beperkingen
- snake_case naamgeving van Python en camelCase naamgeving van JUnit veroorzaken een beetje verwarring.
- Onduidelijke bedoeling van de testcode.
- Vereist een enorme hoeveelheid standaardcode.
Doctest:
Voordelen:
- Een goede optie voor het uitvoeren van kleine tests.
- Testdocumentatie binnen de methode biedt ook aanvullende informatie over hoe de methode werkt.
Beperkingen
- Het vergelijkt alleen de afgedrukte uitvoer. Elke variatie in de output zal een testfout veroorzaken.
Neus 2:
Voordelen:
- Neus 2 ondersteunt meer testconfiguraties dan unittest.
- Het bevat een aanzienlijke reeks actieve plug-ins.
- Andere API van unittest die meer informatie over de fout geeft.
Beperkingen:
- Tijdens het installeren van plug-ins van derden moet u de setup-tool / het distributiepakket installeren, aangezien Nose2 Python 3 ondersteunt, maar geen plug-ins van derden.
Getuigen:
Voordelen:
- Gemakkelijk te begrijpen en te gebruiken.
- Unit-, integratie- en systeemtests kunnen eenvoudig worden gemaakt.
- Beheersbare en herbruikbare testcomponenten.
- Nieuwe functies aan Testify toevoegen is eenvoudig.
Beperkingen:
- Aanvankelijk werd Testify ontwikkeld om unittest en Nose te vervangen, maar het proces om het naar pytest te verplaatsen is aan de gang, dus het wordt aanbevolen voor de gebruikers om Testify niet te gebruiken voor enkele aankomende projecten.
Gedraag je kader:
Voordelen:
- Eenvoudige uitvoering van alle soorten testcases.
- Gedetailleerd redeneren en denken
- Duidelijkheid van QA / Dev-uitvoer.
Beperkingen:
- Het ondersteunt alleen black box-testen.
Sla Framework:
Voordelen:
- Eenvoudige taal om meerdere testscenario's te maken.
- Handig voor gedragsgestuurde testcases voor black-box-testen.
Beperkingen:
- Het heeft sterke coördinatie nodig tussen ontwikkelaars, testers en belanghebbenden.
U kunt het meest geschikte Python-testraamwerk kiezen door de bovenstaande voordelen en beperkingen in overweging te nemen die zullen helpen bij het ontwikkelen van de criteria die geschikt zijn voor uw zakelijke behoeften.
V # 8) Welk framework is het beste voor Python Automation?
Antwoord: Terwijl we de voordelen en beperkingen in overweging nemen, kunnen we het testtype beschouwen als een van de maatregelen om het beste testraamwerk te kiezen:
- Functioneel testen: Robot, PyTest, Unittest
- Gedragsgestuurd testen: Gedraag je, sla
Robot is het beste raamwerk voor degenen die nieuw zijn bij het testen van Python en een solide start willen.
Gevolgtrekking
Subunit, Trial, Test resources, Sancho, Testtools zijn nog enkele namen toegevoegd aan de lijst van Python Testing Framework. Er zijn echter maar een paar tools die tot dusver gepopulariseerd zijn, aangezien Python-testen een relatief nieuw concept is dat wordt geïntroduceerd in de testwereld.
Bedrijven werken eraan om deze tools te verbeteren, zodat ze gemakkelijk te begrijpen zijn en gemakkelijk kunnen worden getest. Met de uitgebreide en nauwkeurige klasse-armaturen, plug-ins en pakketten kunnen deze tools goed thuiskomen en de voorkeur hebben voor het uitvoeren van Python-tests.
Ondertussen bieden de hierboven genoemde frameworks van unittest tot Testify de nodige ondersteuning en service om de beoogde systeemprestaties te bereiken.
Neem contact op om hier een vermelding voor te stellen.Aanbevolen literatuur
- Python introductie en installatieproces
- Python-zelfstudie voor beginners (hands-on GRATIS Python-training)
- 30+ beste selenium-zelfstudies: leer selenium met echte voorbeelden
- Wat is automatiseringstesten (ultieme gids om testautomatisering te starten)
- De verschillen tussen unit-tests, integratietests en functionele tests
- 10 populairste Robotic Process Automation RPA-tools in 2021
- 25 beste Java-testkaders en -tools voor automatiseringstests (deel 3)
- 8 Best Behavior Driven Development (BDD) tools en testkaders