Dans le scénario de développement logiciel actuel, où le rythme est rapide, les tests automatisés sont essentiels pour maintenir la qualité et la fiabilité des applications. Python se présente comme un premier choix parmi divers outils d'automatisation, notamment en combinaison avec Selenium pour l'automatisation Web et le framework unittest pour l'administration des cas de test. Ce blog couvrira les bases de Python, son adéquation à l'automatisation Selenium, l'importance du framework unittest et le processus de configuration pour l'écriture et l'exécution de scripts Python dans PyCharm pour les tests d'automatisation. De plus, nous explorerons comment utiliser le test unitaire Selenium pour une intégration transparente et les assertions de test unitaire Python pour valider les résultats des tests.
Python est un langage de programmation interprété de haut niveau connu pour l'accent mis sur la lisibilité du code grâce à une indentation significative. Il est typé dynamiquement et ramassé, prenant en charge divers paradigmes de programmation tels que la programmation structurée, orientée objet et fonctionnelle. Python fournit une large gamme de modules et de packages pour diverses tâches sans nécessiter d'installation supplémentaire. Python est applicable dans divers domaines tels que le développement Web, l'analyse de données, l'automatisation et l'intelligence artificielle.
Selenium est un outil open source largement utilisé pour automatiser les navigateurs Web. Il fournit une suite d'outils pour tester des applications Web sur différents navigateurs et plates-formes. Selenium WebDriver, en particulier, permet aux utilisateurs de contrôler les navigateurs Web par programmation, permettant ainsi la création de puissants tests automatisés. Par exemple, la combinaison de Python Selenium peut rationaliser considérablement vos processus de test.
Voici quelques raisons pour lesquelles Selenium est un choix privilégié pour l'automatisation des tests :
Pour plus d'informations sur Selenium, vous pouvez consulter sa documentation officielle.
Dans ce blog, pendant les travaux pratiques, nous avons utilisé les versions ci-dessous pour les langages, frameworks, packages et applications respectifs :
Python herunterladen und installieren:
Um zu beginnen, laden Sie Python herunter und installieren Sie es unter Anleitung der Installationsschritte.
Sobald die Installation abgeschlossen ist, können Sie dies überprüfen, indem Sie den folgenden Befehl in die Eingabeaufforderung eingeben. Daraufhin werden die Details der installierten Python-Version angezeigt.
Wenn Sie beabsichtigen, den Code über die System-Eingabeaufforderung auszuführen, ist es wichtig, das Selenium-Framework zu installieren, indem Sie den folgenden Befehl in der Eingabeaufforderung ausführen.
pip install selenium
Nach Abschluss der Selenium-Installation. Sie können die Installation mit dem folgenden Befehl bestätigen.
Pip-Liste
Pycharm Editor herunterladen und installieren:
Um Pycharm herunterzuladen, besuchen Sie die offizielle Website und klicken Sie auf den Download-Button der Community Edition.
Sobald der Download abgeschlossen ist, doppelklicken Sie auf die .exe-Datei und fahren Sie mit der Installation fort.
Anleitungen zur Installation finden Sie auf der Install PyCharm-Site.
1. PyCharm-Projekt-Setup:
2. Selenium-Paket installieren:
Sie können das Selenium-Paket mit einer der beiden folgenden Methoden in Ihrem Projekt installieren:
ODER
3. Python-Datei erstellen und Testfall schreiben:
Sobald eine Python-Datei erstellt ist, beginnen Sie mit dem Schreiben von grundlegendem Testcode mit Hilfe von Selenium und dem Unittest-Framework, wie unten beschrieben.
Die Klasse „unittest.TestCase“ wird zum Erstellen von Testfällen durch Unterklassenbildung verwendet. Es bietet eine Reihe von Testmethoden und Behauptungen, um das Verhalten und die Ausgabe von Funktionen und Methoden innerhalb eines Python-Programms zu überprüfen.
Definieren Sie Testmethoden innerhalb der Testfallklasse, wobei jeder Methodenname mit „test_“ beginnt, um als Testfall erkannt zu werden.
unittest.TestCase bietet Behauptungen wie „asserEqual“, „asserTrue“, „asserRaises“, um die Website-Ausgabe mit dem erwarteten Ergebnis zu vergleichen.
Die Funktionen „setup“ und „teardown“ dienen als beforeMethod- und afterMethod-Annotationen und werden jeweils vor und nach jedem Testfall ausgeführt.
Unittest.main() muss unbedingt am Ende der Klasse eingefügt werden, um Code über die Befehlszeile auszuführen.
Wenn Sie mehr über Unittest erfahren möchten, besuchen Sie die offizielle Website für weitere Informationen.
Insgesamt stellt dieses Testskript sicher, dass die Website-Navigation, die Seitenumleitung und das Kontaktformular wie erwartet funktionieren, indem es Behauptungen verwendet, um die erwarteten Ergebnisse bei jedem Schritt zu validieren.
Ergebnisse des Testlaufs
Die im PyCharm Run-Toolfenster angezeigten Ergebnisse liefern wichtige Informationen zum Testlauf.
Wie Sie sehen können, hat der von uns erstellte Test bestanden und funktioniert wie erwartet ordnungsgemäß.
Durch die Überprüfung dieser Ergebnisse können wir nachvollziehen, welche Tests bestanden, nicht bestanden oder übersprungen wurden.
Dies hilft uns, unseren Testprozess zu verbessern und unsere Skripte besser und präziser zu machen.
Python bietet mit seinem integrierten Unittest-Framework einen unkomplizierten und umfassenden Ansatz zur Testautomatisierung. Die einfache Syntax des Frameworks, die Unterstützung von Assertionsmethoden und die automatisierte Testerkennung erleichtern das Schreiben und Ausführen von Tests. Darüber hinaus verbessert die Möglichkeit, Testfälle in Suiten zu organisieren und mit Testläufern zu integrieren, die Wiederverwendbarkeit und rationalisiert den Testprozess, was Python und Unittest zu einer effizienten Wahl für Automatisierungstests macht. Es gibt jedoch einige Mängel, wie z. B. die veraltete Rückgabe von Werten von anderen Testmethoden als dem Standardwert „None“ in Version 3.11 und Herausforderungen bei der Verwaltung größerer Testsuiten, da bestimmte Entwicklungsmuster weniger effizient werden.
Anhand eines einfachen Beispiels in unserem Blog haben wir Erkenntnisse darüber gewonnen, warum wir Python mit Selenium und dem Unittest-Framework verwenden. In zukünftigen Blog-Beiträgen werden wir über Python- und Unittest-Framework-Themen wie Seitenobjektmodell, Datenfabriken, Vorrichtungen, Berichterstellung, Testanzüge und vieles mehr schreiben. Seien Sie gespannt auf weitere Inhalte zum Thema Automatisierung in unseren kommenden Blogbeiträgen!
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Viel Spaß beim Testen! ?
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