Selenium, Python, Unittest: 완벽한 테스트 자동화를 위한 트리오
Python Selenium으로 자동화된 테스트 통합
오늘날의 빠르게 진행되는 소프트웨어 개발 시나리오에서 자동화된 테스트는 애플리케이션 품질과 안정성을 유지하는 데 매우 중요합니다. Python은 특히 웹 자동화를 위한 Selenium 및 테스트 사례 관리를 위한 단위 테스트 프레임워크와 함께 다양한 자동화 도구 중에서 최고의 선택으로 빛납니다. 이 블로그에서는 Python 기본 사항, Selenium 자동화에 대한 적합성, 단위 테스트 프레임워크의 중요성, 자동화 테스트를 위해 PyCharm에서 Python 스크립트를 작성하고 실행하기 위한 설정 프로세스를 다룹니다. 또한 원활한 통합을 위해 Selenium 단위 테스트를 사용하고 테스트 결과 검증을 위해 Python 단위 테스트 어설션을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 상당한 들여쓰기를 통한 코드 가독성에 중점을 둔 것으로 잘 알려진 고급 해석 프로그래밍 언어입니다. 동적으로 유형이 지정되고 가비지 수집되며 구조적 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍과 같은 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. Python은 추가 설치 없이 다양한 작업을 위한 광범위한 모듈과 패키지를 제공합니다. Python은 웹 개발, 데이터 분석, 자동화, 인공지능 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.
왜 셀레늄인가?
Selenium은 웹 브라우저 자동화에 널리 사용되는 오픈 소스 도구입니다. 다양한 브라우저와 플랫폼에서 웹 애플리케이션 테스트를 위한 도구 모음을 제공합니다. 특히 Selenium WebDriver를 사용하면 사용자가 프로그래밍 방식으로 웹 브라우저를 제어하여 강력한 자동화 테스트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Python Selenium을 결합하면 테스트 프로세스를 크게 간소화할 수 있습니다.
Selenium이 테스트 자동화에 선호되는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
- 교차 브라우저 호환성: Selenium WebDriver는 Chrome, Firefox, Safari, Edge를 포함한 여러 브라우저를 지원하여 다양한 환경에서 포괄적인 테스트 범위를 보장합니다.
- 언어 지원: Selenium WebDriver는 Java, Python, C# 및 JavaScript를 포함한 여러 프로그래밍 언어와의 호환성을 제공합니다. 이러한 유연성을 통해 테스터는 선호하는 프로그래밍 언어로 작업할 수 있습니다.
- 풍부한 생태계: Selenium은 번성하는 커뮤니티와 함께 광범위한 생태계를 보유하고 있으며 테스트 프로세스를 향상시키기 위해 수많은 리소스, 플러그인 및 통합에 대한 액세스를 제공합니다.
- 요소 상호 작용: Selenium은 ID, 이름, XPath, CSS 선택기 등과 같은 다양한 전략을 사용하여 웹 페이지에서 요소를 찾는 메커니즘을 제공합니다. 이를 통해 테스터는 특정 요소와 정확하게 상호 작용할 수 있습니다.
- 경고 및 팝업 처리: Selenium은 테스트 프로세스 중에 나타나는 경고, 팝업 및 대화 상자를 처리할 수 있으므로 보다 포괄적인 자동화 시나리오가 가능합니다.
- 동적 웹 요소 처리: Selenium은 AngularJS, React 또는 Vue.js와 같은 JavaScript 프레임워크에서 생성된 것과 같은 웹 페이지의 동적 요소 처리를 지원합니다
- 테스트 프레임워크 통합: Selenium은 JUnit, TestNG, NUnit 및 Pytest와 같은 널리 사용되는 테스트 프레임워크와 통합되어 보고, 병렬 실행, 데이터 매개변수화와 같은 추가 기능을 제공할 수 있습니다.
- 지속적 통합(CI) 도구와의 통합: Selenium은 Jenkins, Travis CI 또는 CircleCI와 같은 도구를 사용하여 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합될 수 있으므로 소프트웨어 개발 수명 주기의 일부로 자동화된 테스트가 가능합니다.
Selenium에 대한 자세한 내용은 공식 문서를 확인하세요.
Python에서 Selenium을 사용하는 이유는 무엇입니까?
- Selenium은 웹 브라우저와의 상호 작용을 자동화하는 데 도움이 되는 도구입니다. 다양한 플랫폼과 브라우저에서 잘 작동하며 Python과 함께 쉽게 사용할 수 있습니다.
- Python에는 Selenium과 결합하여 웹 자동화 작업을 더욱 유연하고 효과적으로 만들 수 있는 Requests 및 Pandas와 같은 다른 유용한 라이브러리가 있습니다.
- Python과 함께 Selenium을 사용하면 Python 프레임워크와 쉽게 통합하여 테스트 사례 그룹화, 환경 설정, 테스트 후 정리, 어설션 작성과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
단위 테스트 프레임워크란 무엇입니까?
- PyUnit으로 알려진 Python 단위 테스트 프레임워크는 JUnit의 Python 버전으로, 테스트 자동화 및 공유를 지원합니다. 이는 자동화된 테스트를 위한 고정 장치, 테스트 케이스, 테스트 스위트 및 테스트 실행기와 같은 기능을 제공하여 모듈, 클래스 또는 개별 테스트 방법에서 실행할 수 있도록 합니다.
Selenium + Python 자동화 스크립트의 전제 조건:
이 블로그에서는 실습 중에 각 언어, 프레임워크, 패키지 및 애플리케이션에 대해 아래 버전을 사용했습니다.
- Versi Python: 3.12.0
- Versi selenium: 4.19.0
- Versi Pip: 24.0
- Versi Pycharm: 2023.3.5
Muat turun dan Pasang Python:
Untuk bermula, Muat turun Python, pasang dengan panduan langkah pemasangan.
Setelah pemasangan selesai, anda boleh mengesahkan dengan memasukkan arahan di bawah dalam command prompt yang memaparkan butiran versi python yang dipasang.
- python —-versi
- Anda boleh mengesahkan bahawa pip dipasang bersama-sama dengan Python dengan memasukkan arahan di bawah dalam command prompt.
- pip —-versi
Pasang Selenium:
Jika anda berhasrat untuk melaksanakan kod menggunakan gesaan arahan sistem, adalah penting untuk memasang rangka kerja Selenium dengan melaksanakan arahan di bawah dalam gesaan arahan.
pip pasang seleniumSelepas selesai pemasangan Selenium. Anda boleh mengesahkan pemasangan dengan menggunakan arahan di bawah.
senarai pip
Muat turun dan Pasang Editor Pycharm:
Untuk memuat turun Pycharm, lawati tapak web rasmi dan klik pada butang muat turun edisi komuniti.
Setelah muat turun selesai, klik dua kali pada fail .exe dan teruskan dengan pemasangan.
Untuk panduan tentang pemasangan, anda boleh merujuk kepada tapak Pasang PyCharm.
Penciptaan Kes Ujian
1. Persediaan Projek PyCharm:
- Lancarkan ‘PyCharm’ dan klik pada ‘Projek Baharu’. Nota: Pilih ‘Jangan import tetapan’ jika dipasang buat kali pertama.
- Masukkan nama projek, pilih lokasi projek, taip Jurubahasa sebagai Projek venv dan klik pada butang ‘Buat’.
- Pastikan projek yang anda buat dipaparkan seperti imej di bawah.
2. Pasang pakej selenium:
Anda boleh memasang pakej Selenium dalam projek anda menggunakan salah satu daripada dua kaedah berikut:
- Penyediaan pakej menggunakan ikon:
- Klik ikon ‘Python Package’ di bahagian bawah sebelah kiri IDE, cari pakej ‘Selenium’, pilihnya, klik ‘Pasang’ dan pilih versi yang diingini.
ATAU
- Persediaan pakej menggunakan tetapan:
- Buka 'Tetapan' daripada menu 'Fail' atau kekunci pintasan 'Ctrl+Alt+s'.
- Klik pada 'Project: projectName', pilih 'Python Interpreter' dan klik pada ikon '+' bahagian 'Python Interpreter'.
- Cari pakej ‘Selenium’, pilih dan klik pada butang ‘Pasang Pakej’.
3. Cipta fail python dan tulis kes ujian:
- Buat fail Python baharu dengan nama ‘LinearDemo’ dengan memilih ‘Fail Python’ daripada ‘Fail > Menu baharu’ atau dengan mengklik kanan pada nama projek dan memilih ‘Baru’.
Setelah fail python dicipta, mula menulis kod ujian asas dengan bantuan rangka kerja selenium dan unittest seperti yang diterangkan di bawah.
Kelas unittest.TestCase digunakan untuk mencipta kes ujian dengan mensubkelaskannya. Ia menyediakan satu set kaedah ujian dan penegasan untuk mengesahkan tingkah laku dan output fungsi dan kaedah dalam program Python.
Tentukan kaedah ujian dalam kelas kes ujian, dengan setiap nama kaedah bermula dengan “test_” untuk diiktiraf sebagai kes ujian.
unittest.TestCase menawarkan penegasan seperti assertEqual, assertTrue, assertRaises untuk menyemak output tapak web terhadap hasil yang dijangkakan.
Fungsi 'setup' dan 'teardown' berfungsi sebagai anotasi beforeMethod dan afterMethod, masing-masing dijalankan sebelum dan selepas setiap kes ujian.
Unittest.main() adalah penting untuk disertakan pada penghujung kelas untuk menjalankan kod melalui baris arahan.
Jika anda berminat untuk mengetahui lebih lanjut tentang unittest, lawati tapak web rasminya untuk mendapatkan maklumat tambahan.
Secara keseluruhan, skrip ujian ini memastikan navigasi tapak web dan pengalihan halaman dan menghubungi kami berfungsi seperti yang diharapkan, menggunakan penegasan untuk mengesahkan hasil yang dijangkakan pada setiap langkah.
Jalankan Kes Ujian yang dibuat dan semak keputusan:
- Setelah skrip ujian ditulis, teruskan untuk melaksanakan ujian dan menganalisis keputusan dengan teliti . Untuk menjalankan kes ujian, pergi ke kelas ujian atau kaedah utama atau klik kaedah ujian atau klik kanan padanya dan pilih pilihan "Jalankan". Hasilnya akan dipaparkan dalam tetingkap alat PyCharm's Run.
Keputusan Larian Ujian
Keputusan yang ditunjukkan dalam tetingkap alat PyCharm Run memberikan maklumat penting tentang larian ujian.
Seperti yang anda lihat, ujian yang kami buat telah lulus dan berfungsi dengan betul seperti yang dijangkakan.
Dengan menyemak keputusan ini, kami dapat memahami ujian yang lulus, gagal atau dilangkau.
Ini membantu kami meningkatkan proses ujian kami dan menjadikan skrip kami lebih baik dan lebih tepat.
Kesimpulan:
Python, dengan rangka kerja unittest terbina dalam, menawarkan pendekatan yang mudah dan komprehensif untuk menguji automasi. Sintaks ringkas rangka kerja, sokongan untuk kaedah penegasan dan penemuan ujian automatik menjadikannya mudah untuk menulis dan melaksanakan ujian. Selain itu, keupayaan untuk menyusun kes ujian ke dalam suite dan menyepadukan dengan pelari ujian meningkatkan kebolehgunaan semula dan menyelaraskan proses ujian, menjadikan Python dan unittest sebagai pilihan yang cekap untuk ujian automasi. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa kelemahan seperti penamatan nilai pengembalian daripada kaedah ujian selain nilai None lalai dalam versi 3.11, dan cabaran dalam mengurus suite ujian yang lebih besar kerana corak pembangunan tertentu menjadi kurang cekap.
kami telah mendapat pengetahuan tentang sebab kami menggunakan python dengan selenium dan rangka kerja unittest dengan contoh asas dalam blog kami. Dalam catatan blog akan datang, kami akan menulis tentang topik rangka kerja python dan unittest seperti model objek halaman, kilang data, lekapan, pelaporan, sut ujian dan banyak lagi. Nantikan lebih banyak kandungan berkaitan automasi dalam catatan blog kami yang akan datang!
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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
