Лучшая среда тестирования Python в 2024 году
![](/static/storage/288682149449346499987378775570828669884.png)
Если вы задаетесь вопросом, с какого языка программирования мне следует начать свою карьеру тестировщика, «Python — это решение».
Python в настоящее время является самым быстрорастущим языком программирования, и мы все знаем, что это значит. Python с годами набирает популярность среди разработчиков и тестировщиков.
К концу этой статьи я надеюсь продемонстрировать универсальность языка программирования Python и среду тестирования Python, наиболее подходящую требованиям вашего проекта.
Все о платформе тестирования Python
В области тестирования автоматизированное тестирование имеет большое значение. В этом процессе для выполнения планов тестирования используется сценарий, а не человек.
В Python есть инструменты и модули, необходимые для автоматизированного тестирования программного обеспечения.
Написание тестовых примеров на Python сравнительно просто. Среды автоматизации тестирования на основе Python становятся все популярнее по мере увеличения их использования.
Что такое среда тестирования Python?
Набор инструкций или стандартов, используемых для разработки и проектирования тестовых примеров, известен как среда тестирования. Фреймворк состоит из множества процедур и предназначен для того, чтобы помочь специалистам по обеспечению качества быстрее проводить тесты.
Python хорошо известен своей простотой в веб-разработке и автоматизации тестирования, а среда тестирования Python представляет собой динамическую среду, построенную на Python.
Что делает среду тестирования Python великолепной?
Python становится все более широко используемым, поэтому среды тестирования, построенные на Python, становятся все более популярными. Однако, поскольку доступно так много инструментов, может потребоваться время, чтобы решить, какой из них использовать, поскольку каждый из них имеет свои преимущества и недостатки.
При этом каждый проект и организация имеют уникальные потребности и ограничения. Поэтому мы должны учитывать их при выборе инструмента, который будет работать лучше всего для нас.
Список самых популярных платформ тестирования Python
Давайте рассмотрим список лучших сред тестирования Python и взвесим их преимущества.
и недостатки:
1. Lettuce Framework
Lettuce — простой, но мощный инструмент автоматизации, основанный на поведении. Python и Cucumber являются основой его работы. Таким образом, Lettuce в первую очередь полезен для упрощения выполнения типичных задач структуры BDD.
Что нужно сделать перед началом работ
- Перед установкой Lettuce выполните следующие действия:
- Установите Python 2.7.14 или более позднюю версию.
- Установите Pycharm или аналогичную IDE.
- Затем установите менеджер пакетов для Python.
Особенности салата
- Он позволяет программистам писать несколько сценариев и определять атрибуты каждого из них простым, повседневным языком.
- Обеспечивает эффективную координацию, аналогичную Behave, поскольку спецификации определяются аналогичным образом.
Плюсы
- Он позволяет даже нетехническим членам команды быстро создавать тесты с использованием естественного языка, поскольку поддерживает язык Gherkin.
- Хотя его можно использовать для дополнительных видов тестирования, в основном он используется для тестирования «черного ящика», аналогично Behave. Например, Lettuce может тестировать различные взаимодействия и поведение сервера и базы данных.
Минусы
- Он лучше подходит для небольших проектов, поскольку ему не хватает функциональности других фреймворков.
- Похоже, у него нет поддержки или документации.
- Требуется последовательное общение между всеми заинтересованными сторонами проекта, включая менеджеров, разработчиков и специалистов по обеспечению качества (QA).
- В результате: Lettuce — фантастический выбор для быстрого и простого создания тестов для всех членов команды, если у вас небольшой BDD-проект.
2. Behave Framework
Behave — одна из лучших и самых популярных платформ тестирования Python, которая особенно полезна для разработки, основанной на поведении (BDD). Этот фреймворк и Cucumber относительно похожи.
Все тестовые сценарии создаются на простом языке и затем добавляются в работающий код. Behave позволяет повторно использовать ранее определенные шаги в других сценариях использования.
Что нужно сделать перед началом работ
- Любой, кто имеет практические знания Python, может использовать Behave. Перед установкой Behave выполните следующие действия:
- Установите Python 2.7.14 или более позднюю версию.
- Установите pip или другой менеджер пакетов Python.
- Установите Pycharm или аналогичную IDE.
Особенности платформы Behave
- Behave использует словарь предметной области для определения поведения системы и использует полуформальный язык, гарантируя единообразие поведения во всей компании.
- Доступны строительные блоки для выполнения широкого спектра тестовых случаев. Помогает командам разработчиков работать над несколькими модулями с определенными стандартными функциями для большей координации своих усилий.
- Типичный формат всех спецификаций дает менеджерам лучшее понимание того, что будут производить разработчики и специалисты по контролю качества.
Плюсы
- Позволяет писать тестовые примеры на простом для понимания языке, что облегчает совместную работу команды над связанными функциями.
- Для начала вам доступна масса информационных материалов.
- Он полностью поддерживает язык Gherkin. Поэтому для создания файлов объектов не требуется никакого технического опыта.
- Имеет интеграцию для Flask и Django.
Минусы
- Эффективен только для тестирования «черного ящика».
- Не идеальный выбор для модульного или интеграционного тестирования, поскольку многословие этих тестов может усложнить сценарии тестирования.
В результате: вам обязательно стоит взглянуть на Behave, если ваша команда использует методологию BDD, у вас есть предыдущий опыт работы с BDD (например, Cucumber, SpecFlow и т. д.) и вы ищете тестирование «черного ящика». В этом посте, сравнивающем несколько фреймворков тестирования BDD Python, вам следует изучить дополнительные фреймворки, такие как Pytest-BDD, Lettuce, Radish и другие.
3. Robot Framework
Приемочное тестирование обычно подходит для этой методологии. Хотя он был создан на Python, он также может работать на IronPython (Python на основе .net) и Jython (на основе Java). Linux, macOS и Windows совместимы с Robot Framework.
Что нужно сделать перед началом работ
- Перед установкой Robot Framework выполните следующие действия:
- Установите Python 2.7.14 или более позднюю версию.
- Установите менеджер пакетов для Python (pip)
- Установите на свой компьютер среду разработки, например Pycharm Community Edition.
Особенности Robot Framework
- RF построен на тестировании на основе ключевых слов, что упрощает автоматизацию, помогая тестировщикам создавать понятные тестовые примеры.
- Позволяет использовать простой синтаксис тестовых данных.
- Поддерживает все типы приложений, включая онлайн- и мобильные приложения, во всех операционных системах (macOS, Windows, Linux).
- Легко понятные данные отчета
- Он легко расширяется благодаря многочисленным API.
- Он поставляется со многими общими инструментами и тестовыми библиотеками, которые можно использовать независимо в разных приложениях.
- Отличная поддержка сообщества.
Плюсы
- Предоставляет данные для отчетов в формате HTML, которые легко понять (включая снимки экрана).
- Его обширная библиотека API и богатая экосистема делают его легко адаптируемым фреймворком.
Минусы
- Хотя одновременное тестирование не включено по умолчанию, его можно выполнить с помощью Selenium Grid.
- Это заставляет вас работать, используя заранее определенный подход, который может быть хорошим или плохим. Например, первая кривая обучения может быть немного длиннее, чем обычно для новичков.
- Создание общих ключевых слов может занять больше времени, чем простое написание программных тестов, а настройка отчетов может оказаться сложной задачей.
В результате: RF — лучший вариант для вас, если вы хотите развернуть стратегию инфраструктуры, основанную на ключевых словах, которая позволит тестировщикам, проводящим ручное тестирование, и бизнес-аналитикам создавать автоматизированные тесты. Он предлагает множество расширений и библиотек и прост в использовании. Однако если вы хотите создать сложные сценарии, вам потребуется внести некоторые корректировки, которые все равно необходимо включить в структуру.
4. Pytest Framework
Одной из наиболее широко используемых сред тестирования Python является Pytest, среда тестирования с открытым исходным кодом. Модульное тестирование, функциональное тестирование и тесты API поддерживаются Pytest.
Что нужно сделать перед началом работ
- Установите Python версии 3.5 или выше.
- Возможности Pytest:
- Например, плагин Pytest HTML очень расширяем и может быть добавлен в ваш проект для создания отчетов HTML только с одним аргументом командной строки.
- Он пользуется поддержкой большого сообщества.
- Не переписывая тестовые примеры, это помогает охватить все комбинации параметров.
Плюсы
- Вы можете использовать плагин Pytest pytest-xdist для одновременного запуска тестов.
- Помогает вам охватить все параметры без переписывания тестовых примеров.
Минусы
- Хотя Pytest упрощает создание тестовых примеров, вы не сможете использовать их в какой-либо другой среде тестирования, поскольку Pytest использует свои собственные уникальные процедуры. Следовательно, с Pytest вам придется идти на компромисс, когда дело касается совместимости. В результате: эта полностью разработанная среда предназначена для вас, если вы хотите писать модульные тесты, которые представляют собой краткие и лаконичные тесты, предназначенные для обработки сложных ситуаций.
5. TestProject Framework
TestProject — это платформа автоматизации с открытым исходным кодом. Он предлагает как локальные, так и облачные отчеты в формате HTML, а также простую разработку автоматизации тестирования. Он поддерживает платформы Pytest и Unittest и все необходимые зависимости в одном кроссплатформенном исполняемом файле агента.
Что нужно сделать перед началом работ
- Установите Python версии 3.6 или выше.
- Особенности TestProject :
- Бесплатные автоматические отчеты доступны в форматах HTML и PDF.
- Простой доступ к истории выполнения через RESTful API.
- Всегда использует самую последнюю версию драйвера Selenium/Appium.
- Предлагает единый SDK для тестирования в Интернете, Android, iOS и других платформах.
- Возможности интегрированной отчетности по испытаниям
- Поддержка всех операционных систем на разных платформах.
- Пользуется огромной поддержкой и поддержкой сообщества.
Плюсы
- Исполняемый файл с одним агентом, включающий все сторонние библиотеки, необходимые для запуска и создания автоматизации тестирования для мобильных, веб- и генетических тестов.
- Встроенные функции отчетности и запуска тестов.
- Поддержка Mac, Windows, Linux и Docker на нескольких платформах.
Минусы
- Для параллельного тестирования вам потребуется использовать агенты Docker, поскольку агент может запускать только один тест одновременно.
- Инструменты совместной работы гибридного облака имеют несколько ограничений в автономном режиме. Поэтому вам придется реализовать совместную работу самостоятельно, сохраняя тесты на общем сетевом диске/git вместо беспрепятственной совместной работы в гибридном облаке при использовании локального варианта «локально».
В результате: TestProject, несомненно, станет для вас основой, если вы ищете единый инструмент, который сможет справиться со всеми вашими задачами автоматизации от начала до конца. Он также отлично подходит для команд с различным опытом в области автоматизации, от новичков до опытных профессионалов.
Заключение
Теперь, когда мы подошли к концу нашего списка сравнений, пришло время выбрать среду тестирования Python, которая лучше всего удовлетворит ваши потребности.
Вы предпочитаете подход, ориентированный на BDD? Вас интересует функциональное тестирование или модульное тестирование? Состоит ли ваша команда из новичков или есть люди с техническим опытом или опытом программирования?
«Вам следует рассмотреть эти вопросы, а также некоторые другие, прежде чем принимать решение. Не существует понятия «хорошо» или «ужасно», скорее, оно должно соответствовать вашим потребностям и характеристикам продукта».