Лучшие среды тестирования для Python

Следующая статья поможет вам: Лучшие среды тестирования для Python

Независимо от размера проекта, крошечного сценария с открытым исходным кодом или крупной корпоративной службы, цель состоит в том, чтобы убедиться, что все работает так, как ожидается, и по замыслу. Незначительный дефект – это опечатка в слове или предложении; самое худшее — это снижение доходов бизнеса из-за просчета или даже простоя, вызванного непредвиденным поведением. Деятельность по тестированию направлена ​​на своевременное устранение и предотвращение таких ошибок.

Как наиболее распространенная практика, ручное тестирование — это хорошо, но оно не гарантирует точности и охвата. Что-то может быть пропущено или не проверено человеческими ошибками или чистым вниманием. Автоматизация тестирования делает работу лучше, быстрее, с большей точностью и может быть проверена даже на проценте покрытия.

Python предоставляет разработчикам различные среды тестирования для работы над автоматизацией тестирования. Как язык программирования, Python обычно используется в проектах разного масштаба и в различных областях, тесты необходимы и могут быть написаны для любого сложного проекта. Фреймворки для тестирования позволяют покрыть код разного рода тестами, включая тексты, локализацию и даже использование внешних сервисов. Такие тесты можно запускать в различных сценариях, таких как проверка кода, отправка изменений кода, развертывание и другие.

Язык Python имеет встроенную среду тестирования PyUnit. Кроме того, сообщество поддерживает различные сторонние решения, например, PyTest, Behave, Lettuce, Test Project, Nose2, Testify, Robot, Selenium и другие. В этой статье дается обзор некоторых из лучших фреймворков для тестирования Python.

Почему фреймворки для тестирования с Python так ценны?

Тестирование программного обеспечения имеет решающее значение, поскольку оно помогает проверять поведение программного обеспечения и обнаруживать ошибки на ранних этапах, что помогает сократить затраты, ресурсы и время. Хотя некоторые компании по-прежнему проводят только ручное тестирование, рекомендуется в первую очередь перейти к автоматизации в дополнение к ручному тестированию. Хорошо известно, что ручное тестирование отнимает много времени и сопряжено с риском человеческой ошибки. Следовательно, он не может гарантировать точность.

Платформы тестирования для Python повышают эффективность разработки и экономят время человека. Как уже упоминалось, в Python есть встроенная среда модульного тестирования PyUnit. Поэтому разработчик может писать модульные тесты на Python с самого начала проекта.

Среды тестирования Python помогают сократить объем инженерных работ и повысить производительность. Если тесты запускаются автоматически, как часть встроенного процесса, разработчики могут продолжать работать над функциями и совершенствовать код.

Вот краткое изложение наиболее заметных преимуществ тестирования с помощью фреймворков тестирования:

• Быстрая обратная связь. С тестами обратная связь о новых функциях происходит быстро. Тесты сокращают количество циклов обратной связи и ускоряют проверку продукта. Тесты помогают выявить проблемы или недостатки на ранней стадии разработки, повышая эффективность команды.
• Команда, экономящая время. Команды быстрее проверяют новые функции, просто запуская тесты. Это улучшает общение с маркетологами, дизайнерами и владельцами продуктов, которые полагаются на результаты тестирования. Эти отделы могут легко проверить журналы автоматизированного тестирования.
• Сокращение расходов на бизнес. Бизнес сэкономит деньги, приняв автоматизированную тестовую среду для тестирования продукта. Создание автоматизированной среды тестирования требует времени и ресурсов. Это требует надежной настройки среды. С другой стороны, недовольные клиенты или неустойчивые продукты стоят гораздо больше, чем эти инвестиции. Представьте себе финансовую службу с ошибкой, которая приводит к неправильным расчетам для клиентов. Ошибка опустошения, которую тесты могут предотвратить.
• Больше тестов. Ручное тестирование ограничивает количество проверок. Автоматизация позволяет писать дополнительные тесты для автоматизированного набора тестов, что увеличивает тестовое покрытие продукта, что приводит к более качественному программному обеспечению. Автоматизированное тестирование позволяет инженерам разрабатывать сложные тесты вариантов использования. Можно запускать длинные тесты без присмотра.
• Повторное использование набора тестов. Создание набора автоматизированных тестов требует усилий. После определения набора тестов легко повторно использовать тесты для нескольких вариантов использования или проектов. Набор автоматизированных тестов можно легко подключить к другому проекту. Знания о том, как настроить автоматизированный набор тестов и связанные с ним инструменты, такие как конвейер CI, можно просто воспроизвести для нового проекта.
• Более быстрый выход на рынок. Автоматизация тестирования может постоянно тестировать и сертифицировать новые функции, что снижает количество отзывов и циклов тестирования, а также ускоряет запуск продукта.
• Инсайты. Автоматизированное тестирование обеспечивает лучшую аналитику, чем ручное тестирование, когда некоторые тесты терпят неудачу. Автоматизированное тестирование программного обеспечения показывает память, таблицы данных, содержимое файлов и другие внутренние состояния приложения. Такая информация помогает инженерам в поиске причин.

Что такое модульное тестирование?

Модульное тестирование — это один из видов тестирования программного обеспечения для проверки отдельных модулей программного кода, например функции или любого другого независимого модуля, использования или рабочей процедуры. Целью валидации является определение правильности его функциональности и использования в программном продукте. Например, вычисляет ли функция и возвращает ли данные для разных сценариев? Короче говоря, модульное тестирование гарантирует правильность кода, но не проверяет взаимодействие. Кроме того, процент покрытия позволяет оценить количество возможных непроверенных пробелов в кодовой базе.

Существует два принципиально разных подхода к созданию модульных тестов. Создавайте тестовые случаи перед базой кода или после для уже существующих.

Обычно модульное тестирование готово раньше любого другого типа тестирования, включая интеграционное тестирование. Разработчики или инженеры по обеспечению качества работают с примерами модульного тестирования, чтобы протестировать часть кода, проверить его правильность, протестировать функцию и процедуру, заблаговременно исправить любые ошибки для экономии средств, быстро внести необходимые изменения и помочь повторно использовать код.

С помощью языка программирования Python разработчики могут получить доступ к различным средам автоматизированного тестирования Python, встроенным и сторонним. Большинство фреймворков бесплатны; поэтому инженер будет использовать язык программирования Python для создания нового кода и сценариев автоматического тестирования для проверки правильной функциональности кода. Созданную базу кода модульных тестов можно использовать снова и снова для многих проектов (нет необходимости каждый раз создавать новый код тестирования), что позволяет тратить больше времени на программирование новых функций или поддержку программного обеспечения.

Лучшие фреймворки для тестирования Python

Как упоминалось выше, Python позволяет использовать несколько различных сред тестирования, что позволяет инженерам покрывать все типы программного обеспечения различными тестами. Поскольку Python является языком программирования сценариев, он широко используется для автоматизации тестирования.

В этой статье представлена ​​общая информация о наиболее часто используемых средах тестирования Python. Это поможет понять основные преимущества, насколько простым может быть тестирование, методы запуска модулей и ограничения, которые помогут принять решение и определить, какой из них будет более подходящим для различных нужд.

1. Питест

Питест — это среда модульного тестирования для написания небольших тестов, но она также может поддерживать сложное функциональное тестирование приложений и библиотек.

Pytest — одна из самых популярных сторонних сред тестирования, которая пытается решить некоторые проблемы с помощью модульных тестов. Короче говоря, Pytest — это экосистема для тестирования кода Python с меньшим количеством кода, быстро выполняющая сложные задачи с помощью нескольких команд и плагинов. Он может запускать существующие тесты, даже те, которые написаны с помощью модульных тестов, прямо из коробки.

Преимущества: Pytest автоматически обнаруживает тестовые модули и функции, предоставляет эффективный интерфейс командной строки для управления параметрами запуска или пропуска, предлагает обширную экосистему сторонних плагинов и различные приспособления, а также работает с инфраструктурой модульного тестирования. Pytest также может генерировать отчеты. Его главные особенности:

• Вы можете получить больше информации об ошибочных утверждениях.
• Эти инструменты можно использовать для тестирования как API, так и сложных баз данных.
• Его можно подключить к системе отслеживания проблем GitHub.
• Модульные светильники для разных ресурсов.
• Возможность запуска юнит-тестов
• Доступно более 800+ плагинов.
• Очень безопасная архитектура

Ограничения:

• Pytest не совместим с другими фреймворками.
• PyTest имеет уникальные процедуры для написания тестов, что затрудняет его использование с другими фреймворками. Чтобы это произошло, вы должны переписать весь код.

2. ПиЮнит

ПиЮнит (также известный как Unittest) поддерживает фикстуры, тестовые примеры, наборы тестов и средство запуска тестов для автоматизированного тестирования кода. В PyUnit вы можете объединять тестовые примеры в наборы с одинаковыми приборами. PyUnit (Unittest) был создан на основе JUnit. Поэтому оба имеют сходство. PyUnit является базой для некоторых других фреймворков для тестирования Python, например, Django Tests. PyUnit (Unittest) поддерживает:

• Фреймворки для автоматизации тестирования.
• Совместное использование кода отключения и настройки, используемого для тестирования.
• Объединение тестов в коллекции.
• Независимость, которую тесты иногда требуют от структуры отчетности.

PyUnit (Unittest) также поддерживает основные концепции объектно-ориентированного языка, такие как:

• Тестовое приспособление
• Подготовка тестовых случаев
• Подготовка наборов тестов для группового выполнения
• Test runner для выполнения тестов

Преимущества: PyUnit помогает обнаруживать ошибки на ранних этапах цикла разработки, писать более качественные программы, совместим с другими средами тестирования Python, содержит меньше ошибок и легко модифицируется. Дополнительные преимущества включают в себя:

• Используйте путь к файлу, чтобы назвать каждый тестовый модуль.
• В тесты можно добавить дополнительную информацию.
• Быстрый поиск файлов тестовых модулей и пакетов
• Метод SetUp можно использовать для разделения кода для настройки тестового примера, чтобы среда тестирования могла вызывать его для каждого теста.

Ограничения:

• Требуется шаблонный код.
• Может быть трудно понять, что означают змеиный регистр (Python) и camelCase (JUnit).
• Код теста может быть трудным для понимания.

3. Ведите себя

Вести себя — одна из лучших сред тестирования Python, позволяющая команде выполнять тестирование BDD (разработка, управляемая поведением) без осложнений. Тестовые случаи пишутся на читаемом языке, а затем прикрепляются к коду во время выполнения. Спецификации поведения определяют поведение. Затем эти шаги повторно используются в других сценариях тестирования.

Преимущества: Система Behave BDD использует полуформальный язык и словарь предметной области, что обеспечивает согласованность поведения. Это позволяет командам разработчиков работать над разными тестовыми модулями, координируя свои действия. В Behave также есть готовые строительные блоки для всех тестовых случаев. Он также обеспечивает функции рассуждения и мышления. Ключевые особенности включают в себя:

• Поддержка функций окружения, приборов, настроек конфигурации и прочего.
• Behave может запускать тесты для каждой строки в таблицах данных, не имеющей заголовка.
• Поддержка документации инструмента идеально подходит для интеграции с PyCharm.
• Даже люди, не разбирающиеся в технологиях, могут создавать тестовые случаи или тестовые сценарии с помощью Behave.

Ограничения:

• Инфраструктура тестирования поведения работает только с тестированием методом черного ящика.
• Несмотря на то, что интеграция PyCharm существует, сообщество PyCharm ее не поддерживает.
• Параллельное выполнение тестов — это часть автоматизации тестирования, которую необходимо выполнять, но Behave этого не поддерживает. В то же время интеграция со сторонним программным обеспечением делает это возможным.

4. Салат

Латук — еще один простой и удобный в использовании инструмент автоматизации Python BDD (разработка, основанная на поведении), основанный на Cucumber. Основная цель Lettuce — сосредоточиться на повседневных задачах разработки, основанной на поведении, что делает процесс более простым и интересным.

Преимущества:

• Lettuce позволяет разработчикам работать над несколькими случаями.
• Lettuce использует простые текстовые описания, позволяющие разработчикам писать тесты, понятные каждому.

Ограничения:

• Платформа Lettuce BDD Python требует отличного взаимодействия между командами разработчиков, инженерами по обеспечению качества и заинтересованными сторонами.
• Если есть пробелы, результат может быть запутанным. Как и Behave, Lettuce ограничен тестированием методом черного ящика.

5. ТестПроект

ТестПроект — это инструмент автоматизированного тестирования веб-приложений, API и мобильных приложений, который позволяет инженерам по обеспечению качества тестировать веб-приложения, приложения для Android или iOS. Эта структура поддерживается сообществом. Это позволяет пользователям расширять структуру с помощью надстроек, которыми пользуются другие пользователи платформы.

Преимущества:

• Тестовый проект эффективен, но прост в использовании и требует минимального времени для обучения работе.
• Это работает лучше всего, когда вся команда имеет возможность работать вместе на платформе. Этот инструмент имеет полную библиотеку общих надстроек, что позволяет вам создавать свои собственные надстройки.
• С помощью TestProject вы можете создавать новые тесты или импортировать существующие на текущую платформу, а также переходить с Android и iOS и работать на любой платформе (WindowsLinux или macOS).
• Test Project также создает бесплатные автоматические отчеты в формате HTML/PDF, имеет легкий доступ к истории выполнения с помощью RESTful API и всегда обновляется последними версиями драйверов Selenium/Appium.

Ограничения:

• TestProject не включает кросс-браузерное облако.
• По сравнению с другими подобными решениями Test Project работает намного медленнее.

6. Нос2

Нос 2 (преемник Nose) — это фреймворк, расширяющий Unittest (PyUnit). Nose2 поддерживает больше конфигураций и предоставляет больше инструментов, чем PyUnit.

Преимущества: Nose2 может сделать тестирование простым и доступным, используя свои обширные коллективные тесты. Он также поддерживает несколько функций для записи. Nose2 может запускать тесты документов, Unittest и расширять PyUnit, используя свои плагины для поддержки, тестирования, обнаружения, декораторов, выполнения, фикстур и параметризации. Ключевые особенности включают в себя:

• Nose2 предоставляет больше возможностей для тестирования, чем PyUnittest.
• Nose 2 работает со всеми последними версиями Python.
• Nose 2 сначала загружает все тесты, а затем начинает работать.
• Одна из лучших особенностей Nose2 заключается в том, что вам не нужен специальный импортер для его использования. Все, что вам нужно сделать, это импортировать ().
• поддерживает тот же тип и уровень приборов, что и Unittest
• Поддерживает все генераторы тестов в тестовых классах, модульных тестовых тестах, тестовых функциях и подклассах Case.
• Файлы конфигурации можно использовать для выполнения всех настроек.
• С помощью Nose2.collector.collector Nose2 может войти в процесс запуска теста (). В каждом тестовом примере спрятан тестовый бегун. Он запускает тесты так же, как обычный Nose2, но также может запускать свой собственный тестовый бегун и тесты.

Ограничения:

• Требуется Python 3; Python 2 больше не поддерживается.
• Когда вызывается метод класса, для завершения тестов требуется много работы.
• Также трудно понять, почему сеансы открыты и где их закрыть.

7. Дайте показания

свидетельствовать — это еще одна среда модульного тестирования для Python, которую также можно использовать для интеграции и системного тестирования. Он смоделирован на основе PyUnit (модульного теста) с расширенными функциями, такими как соглашения об именах, улучшенный визуальный запуск тестов и более декоративный подход к методам фиксации.

Преимущества:

• Testify легко начать.
• Он также имеет обширные плагины для дополнительных функций.
• Он обеспечивает обнаружение тестов, работает с простым и легким синтаксисом и подходит для интеграции, модульного и системного тестирования.

Ограничения:

• По сравнению с другими инструментами в Testify отсутствует обширная документация.
• У него также есть трудности с параллельным тестированием.

Подведение итогов

Python — ценный язык программирования на рынке, и одним из его преимуществ является наличие множества сред тестирования. Эта характеристика предлагает множество вариантов, в том числе обязательные фреймворки для модульного тестирования. Предположим, компания решает покрыть проект Python тестами. Это должно быть обязательным решением. В этом случае просмотрите различные фреймворки и сделайте выбор. Комбинация различных фреймворков может повысить качество теста.

Не секрет, что существует множество инструментов фреймворка для тестирования, и в этой статье собраны одни из самых надежных и часто используемых инструментов для автоматизированного тестирования в Python.

Настройка автоматизации может занять много времени, усилий и ресурсов, хотя в долгосрочной перспективе это экономит огромное количество времени и является экономически эффективным решением. Это может занять много работы, чтобы внедрить и поддерживать. Тем не менее, не беспокойтесь; Мы здесь чтобы помочь вам!

Semrush Systems обладает обширным опытом в области обеспечения качества и может добавить лучшие среды автоматизации в ваш процесс разработки, чтобы сделать ваш продукт с меньшим количеством ошибок. Свяжитесь с нами, и мы будем рады Вам помочь!