一些可用的Python自动化测试框架,分享给需要的人
对于开发团队来说,终于不需要开发者自己开发测试框架是一件非常开心的事情。在之前,开发团队开始一个项目并开始开发之前,除了项目模块的实际开发之外,都需要为这个项目构建一个自动化测试框架。
随着技术的进步,市面上出现了一些自动化测试框架。今天就来分享一些可用的Python自动化测试框架。
自动化测试常用的Python框架有哪些?常用的框架有Robot Framework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。Pytest、Robot Framework和UnitTest主要用于功能与单元测试,Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。
一、Robot Framework
Python测试框架之一,Robot Framework被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。虽然是由Python开发而来,但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。作为一个Python框架,Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。
在使用Robot Framework(RF)之前,需要先安装Python 2.7.14及以上的版本。推荐使用Python 3.6.4,以确保适当的注释能够被添加到代码段中,并能够跟踪程序的更改。同时还需要安装Python包管理器–pip。
二、Pytest
适用于多种软件测试的Pytest,是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点,该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有“断言重写(assert rewriting)”之类的实用功能,许多大型互联网应用,如Dropbox和Mozilla,都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。
除了基本的Python知识,用户并不需要更多的技术储备。另外,用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备,并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。
三、UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此,TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀,以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。
可以通过联合使用,来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样,UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。由于UnitTest默认使用了Python,因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识,您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。
四、Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员,三者之间的协作。Python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况,去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似,常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例,并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且,那些被设定的行为规范与步骤,也可以被重用到其他的测试方案中。
任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括:先安装Python 2.7.14及以上的版本。通过Python包管理器或pip来与Behave协作。大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境,当然您也可以选用其他的IDE工具。
五、Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。它不但简单易用,而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。安装带有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。当然,您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同时,您还需要安装Python包管理器。
自动化测试的Python框架,Pytest、Robot Framework和UnitTest可主要用于功能与单元测试,而Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。对于功能测试而言,Pytest是的。如果您是基于Python自动化测试的新手,Robot Framework是的入门工具。虽然其功能有所受限,但是它非常容易上手。对于基于Python的BDD测试而言,Lettuce和Behave同样优秀。不过,如果你已经有了一定的Pytest经验,那么请使用Pytest-bdd,希望本文的分享能够帮助您选出合适的Python测试框架,并顺利开展测试工作。
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