Cinq excellents frameworks de test Python

Dans cet article, les lecteurs trouveront une comparaison réelle des 5 meilleurs frameworks Python pour l'automatisation des tests. Découvrez tous leurs avantages et inconvénients.

Après avoir été désigné meilleur langage de programmation de 2018, Python continue de progresser dans le classement et se classe actuellement troisième, derrière Java et C, selon l'indice publié par Tiobe. Les frameworks d'automatisation de tests basés sur Python gagnent également en popularité à mesure que l'utilisation de ce langage augmente. Apparemment, les développeurs et les testeurs sont un peu confus lorsqu'il s'agit de choisir le meilleur framework pour leurs projets. En en choisissant un, vous devez juger de beaucoup de choses, de la qualité du script du framework, de la simplicité des cas de test et de la technique d'exécution des modules et de découverte de leurs faiblesses. Ceci est ma tentative de vous aider à comparer les cinq meilleurs frameworks Python pour l'automatisation des tests en 2019, ainsi que leurs avantages et inconvénients par rapport à d'autres frameworks. Ainsi, vous pouvez choisir le cadre d'automatisation des tests Python idéal en fonction de vos besoins.

Robot Framework

Robot Framework est principalement utilisé pour le développement basé sur les tests d'acceptation et les tests d'acceptation. Il s'agit de l'un des meilleurs frameworks de test Python. Bien qu'il ait été développé en Python, il fonctionne également sur IronPython basé sur .net et Jython basé sur Java. Robot en tant que framework Python est compatible avec toutes les plateformes – Windows, MacOS ou Linux.

Prérequis

• Tout d'abord, vous ne pouvez utiliser Robot Framework (RF) que si Python 2.7.14 ou supérieur est installé. Bien que Python 3.6.4 soit également utilisé, les extraits de code fournis sur le blog officiel de RF garantiront que les commentaires appropriés seront ajoutés, y compris toutes les modifications requises.
• Vous devrez également installer « pip » ou le gestionnaire de packages Python.
• Enfin, vous devez télécharger un framework de développement. PyCharm Community Edition est un framework populaire parmi les développeurs. Cependant, comme l'extrait de code ne dépend pas de l'IDE, vous pouvez utiliser n'importe quel IDE que vous avez utilisé auparavant.

Avantages et inconvénients de Robot

Jetons un coup d'œil aux avantages et aux inconvénients de Robot en tant que framework d'automatisation des tests par rapport aux autres frameworks Python :

Avantages

• Utilise une approche de test basée sur des mots clés, qui aide les testeurs à créer facilement Cas de test lisibles pour simplifier le processus d’automatisation.
• La syntaxe des données de test peut être facilement utilisée.
• Il se compose d'outils communs et de bibliothèques de tests, avec un vaste écosystème où des éléments individuels peuvent être utilisés dans des projets distincts.
• Le framework est hautement extensible car il possède de nombreuses API.
• Le framework Robot vous aide à exécuter des tests parallèles via Selenium Grid, cependant, cette fonctionnalité n'est pas intégrée.

Inconvénients

• Le framework robot est cependant délicat lorsqu'il s'agit de créer des rapports HTML personnalisés. Cependant, vous pouvez toujours utiliser le framework Robot pour générer des rapports courts au format xUnit.
• Un autre défaut du framework Robot est le manque de tests parallèles.

Robot est-il le meilleur framework de test Python pour vous ?

Si vous êtes débutant dans le domaine de l'automatisation et que vous avez moins d'expérience en développement, utiliser Robot comme framework de test Python de premier plan est plus facile à utiliser que Pytest ou Pyunit comme ils l'ont fait. de riches bibliothèques intégrées et implique l'utilisation d'un DSL orienté test plus simple. Cependant, si vous souhaitez développer un framework d'automatisation complexe, il est préférable de passer à Pytest ou à tout autre framework impliquant du code Python.

pytest

Pytest est utilisé pour toutes sortes de tests logiciels et est un autre framework de test Python de premier plan pour l'automatisation des tests. L'outil est open source et facile à apprendre, et peut être utilisé par les équipes d'assurance qualité, les équipes de développement, les groupes de pratique individuels et les projets open source. La plupart des projets sur Internet, y compris de grands noms comme Dropbox et Mozilla, sont passés de unittest (Pyunit) à Pytest en raison de ses fonctionnalités utiles telles que la « réécriture d'assertions ». Examinons de plus près ce qui rend ce framework Python spécial.

Prérequis

Pytest ne nécessite rien de complexe autre qu'une connaissance pratique de Python. Tout ce dont vous avez besoin est un ordinateur de travail doté de :

• Interface de ligne de commande
• Gestionnaire de packages Python
• IDE de développement

Avantages et inconvénients de Pytest

Avantages

• Dans la communauté des tests Python, avant l'avènement de Pytest, les développeurs incluaient leurs tests dans de grandes catégories. Cependant, Pytest a apporté une révolution en permettant d’écrire des suites de tests de manière plus compacte qu’auparavant.
• D'autres outils de test nécessitent que le développeur ou le testeur utilise un débogueur ou inspecte les journaux et détecte la source d'une valeur spécifique. Pytest vous aide à rédiger des scénarios de test, vous permet de stocker toutes les valeurs dans le scénario de test et vous indique quelle valeur a échoué et quelle valeur a été affirmée.
• Les tests sont plus faciles à écrire et à comprendre car moins de code passe-partout est requis.
• Un luminaire est une fonction qui peut être utilisée en ajoutant des paramètres à la fonction de test. Leur travail consiste à renvoyer des valeurs. Dans Pytest, vous pouvez les rendre modulaires en utilisant un luminaire. L'utilisation de plusieurs appareils vous aide à couvrir toutes les combinaisons de paramètres sans avoir à réécrire les cas de test.
• Les développeurs de Pytest ont publié quelques plugins utiles pour rendre le framework extensible. Par exemple, pytest-xdist peut être utilisé pour effectuer des tests parallèles sans utiliser différents lanceurs de tests. Les tests unitaires peuvent également être paramétrés sans dupliquer aucun code.
• Fournissez aux développeurs certaines routines spéciales pour rendre l'écriture de cas de test plus simple et moins sujette aux erreurs. Le code devient également plus court et plus facile à comprendre.

Inconvénients

Le fait que Pytest utilise des routines spéciales signifie que vous devez faire des compromis sur la compatibilité. Vous pourrez écrire des cas de test facilement, mais vous ne pourrez pas utiliser ces cas de test avec un autre framework de test.

Pytest est-il le meilleur framework de test Python pour vous ?

Eh bien, vous devez commencer par apprendre un langage à part entière, mais une fois que vous le maîtriserez, vous obtiendrez toutes les fonctionnalités telles que l'analyse de code statique, la prise en charge de plusieurs IDE. et, plus important encore, rédiger des cas de test efficaces. Pour écrire des cas de tests fonctionnels et développer des frameworks complexes, c'est mieux que unittest, mais si votre objectif est de développer un framework simple, ses avantages sont quelque peu similaires à ceux du framework Robot.

Test unitaire (PyUnit)

Unittest, ou PyUnit, est le propre framework d'automatisation de tests standard de Python pour les tests unitaires. Il est fortement inspiré de JUnit. Les méthodes d'assertion et toutes les routines de nettoyage et de configuration sont fournies par la classe de base TestCase. Le nom de chaque méthode d'une sous-classe TestCase commence par « test ». Cela leur permet d'être exécutés en tant que cas de test. Vous pouvez utiliser la méthode load et la classe TestSuite pour regrouper et charger des tests. Vous pouvez les utiliser ensemble pour créer un exécuteur de test personnalisé. Tout comme l'utilisation de JUnit pour les tests Selenium, unittest a également la possibilité d'utiliser et de générer des rapports XML unittest-sml-reporting.

Prérequis

Il n'y a pas de prérequis car unittest est fourni avec Python par défaut. Pour l'utiliser, vous avez besoin d'une connaissance standard des frameworks Python, et si vous souhaitez installer des modules supplémentaires, vous devez installer pip ainsi qu'un IDE pour le développement.

Avantages et inconvénients de PyUnit

Avantages

Dans le cadre de la bibliothèque standard Python, l'utilisation d'Unittest présente plusieurs avantages :

• Les développeurs n'ont pas besoin d'installer de modules supplémentaires car il est inclus.
• Unittest est un dérivé de xUnit et fonctionne de la même manière que les autres frameworks xUnit. Les personnes sans solide expérience en Python trouvent souvent confortable de travailler avec.
• Vous pouvez exécuter des cas de test individuels de manière plus simple. Il vous suffit de préciser le nom sur le terminal. Le résultat est également concis, ce qui donne au framework une flexibilité dans l’exécution des cas de test.
• Les rapports de test sont générés en quelques millisecondes.

Inconvénients

• Normalement, Snake_case est utilisé pour nommer le code Python. Cependant, comme ce framework s'inspire beaucoup de Junit, la méthode de dénomination traditionnelle camelCase existe toujours. Cela peut être très déroutant.
• L'intention du code de test devient parfois floue car il favorise trop l'abstraction.
• Nécessite beaucoup de code passe-partout.

PyUnit est-il le meilleur framework de test Python pour vous ?

Basé sur mon opinion personnelle et celle d'autres développeurs Python, Pytest introduit certains idiomes qui permettent aux testeurs d'écrire une meilleure automatisation de manière très compacte. Bien que unittest apparaisse comme le framework d'automatisation des tests par défaut, ses principes de fonctionnement et sa convention de dénomination sont légèrement différents du code Python standard, et il nécessite trop de code passe-partout, ce qui en fait un framework d'automatisation des tests Python moins populaire.

Behave

Nous connaissons tous le développement piloté par le comportement, la dernière méthode de développement logiciel basée sur Agile qui encourage les développeurs, les acteurs commerciaux et les analystes qualité à collaborer les uns avec les autres. Behave est un autre framework de test Python de premier plan qui permet aux équipes d'effectuer des tests BDD sans aucune complication. La nature de ce framework est très similaire à SpecFlow et Cucumber pour les tests automatisés. Les cas de test sont écrits dans un langage simple et lisible, puis intégrés au code lors de l'exécution. Les comportements sont conçus à partir de spécifications comportementales, et ces étapes sont ensuite réutilisées par d'autres scénarios de tests.

Prérequis

Toute personne ayant des connaissances de base en Python devrait être capable d'utiliser Behave. Jetons un coup d'œil aux prérequis :

• Avant d'installer Behave, vous devez avoir installé toute version de Python supérieure à 2.7.14.
• L'utilisation de Behave nécessite le gestionnaire de packages Python ou pip.
• Un environnement de développement est la dernière et la plus importante chose dont vous avez besoin. Vous pouvez utiliser Pycharm, préféré par la plupart des développeurs, ou tout autre IDE de votre choix.

Avantages et inconvénients de Behave

Comme pour tous les autres comportements dans un cadre de tests pilotés, les opinions sur les avantages de Behave varient d'une personne à l'autre. Jetons un coup d'œil aux avantages et inconvénients courants de l'utilisation de Behave :

Avantages

• Le comportement du système est exprimé par un langage semi-formel et un vocabulaire de domaine, ce qui rend le comportement cohérent dans toute l'organisation.
• Les équipes de développement travaillant sur différents modules dotés de fonctionnalités similaires sont correctement coordonnées.
• Les blocs de construction sont prêts à exécuter divers cas de test.
• Le raisonnement et la réflexion se reflètent dans les détails, ce qui entraîne de meilleures spécifications du produit.
• En raison du format similaire de la spécification, les parties prenantes ou les gestionnaires ont une meilleure clarté sur les résultats du contrôle qualité et des développeurs.

Inconvénients

Le seul inconvénient est qu'il ne fonctionne que pour les tests en boîte noire.

Behave est-il le meilleur framework de test Python pour vous ?

Eh bien, comme nous l'avons dit, Behave (framework Python) ne convient qu'aux tests en boîte noire. Les tests Web sont un bon exemple car les cas d’utilisation peuvent être décrits dans un langage simple. Cependant, Behave n'est pas un bon choix pour les tests d'intégration ou les tests unitaires, car la verbosité ne fera que compliquer les scénarios de test complexes. Les développeurs et les testeurs recommandent pytest-bdd. Il s'agit d'une alternative à Behave car il utilise tous les avantages de Pytest et l'implémente pour tester des scénarios basés sur le comportement.

Lettuce

Lettuce est un autre outil d'automatisation basé sur le comportement et facile à utiliser, basé sur Cucumber et Python. L'objectif principal de Lettuce est de se concentrer sur les tâches courantes de développement axé sur le comportement et de rendre le processus plus facile et amusant.

Prérequis

Vous avez besoin d'au moins Python 2.7.14 et un IDE installé. Vous pouvez utiliser Pycharm ou tout autre IDE de votre choix. De plus, pour exécuter des tests, vous devrez installer le gestionnaire de packages Python.

Avantages et inconvénients de Lettuce

Avantages

• Eh bien, comme tout autre framework de test BDD, Lettuce permet aux développeurs de créer plusieurs scénarios et de décrire les fonctionnalités dans un langage naturel simple.
• Le format du cahier des charges étant similaire, les équipes de développement et d'assurance qualité sont bien coordonnées.
• Pour les tests en boîte noire, Lettuce est très utile pour exécuter des cas de tests basés sur le comportement.

Inconvénients

Il n'y a qu'un seul inconvénient à utiliser Lettuce comme framework Python. Pour exécuter avec succès les tests axés sur le comportement, la communication entre l'équipe de développement, l'assurance qualité et les parties prenantes est nécessaire. L'absence ou une mauvaise communication peuvent rendre le processus ambigu et n'importe quelle équipe peut poser des questions.

Lettuce est-il le meilleur framework de test Python pour vous ?

Selon les développeurs et les testeurs d'automatisation, Cucumber est plus utile pour effectuer des tests BDD. Mais si nous parlons de développeurs Python et d'assurance qualité, il n'y a personne comme pytest-bdd. Toutes les fonctionnalités intéressantes de Pytest comme la compacité et le code facile à comprendre sont implémentées dans ce cadre combiné à la verbosité des tests axés sur le comportement.

Résumé !

Dans l'article ci-dessus, nous avons discuté des cinq meilleurs frameworks Python pour l'automatisation des tests en 2019, sur la base de différentes procédures de test. Pytest, Robot framework et unittest sont utilisés pour les tests fonctionnels et unitaires, tandis que Lettuce et Behave ne conviennent qu'aux tests axés sur le comportement.

D'après les fonctionnalités mentionnées, nous pouvons conclure que pour les tests fonctionnels, Pytest est le meilleur. Cependant, si vous débutez dans les tests automatisés basés sur Python, le framework Robot est un excellent outil pour commencer. Bien que les fonctionnalités soient limitées, elles permettent de mener facilement sur la piste. Pour les tests BDD basés sur Python, Lettuce et Behave sont tout aussi bons, mais si vous avez déjà de l'expérience avec Pytest, il est préférable d'utiliser pytest-bdd.

J'espère que mon article pourra vous aider à faire le bon choix parmi les meilleurs tests Python. frameworks Choisissez de répondre à vos besoins d'automatisation Web Python. Bon test !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!