¿Cuáles son los marcos de pruebas automatizadas de Python?
El primer tipo: Robot Framework
Como uno de los marcos de prueba de Python más importantes, Robot Framework se utiliza principalmente en el desarrollo y aceptación de tipos basados en pruebas. Aunque está desarrollado en Python, también puede ejecutarse en Ironpython basado en .net y Jython basado en Java. Al mismo tiempo, como marco de Python, Robot también es compatible con plataformas como Windows, MacOS y Linux.
Antes de usar Robot Framework, necesita instalar python2.7.14 y superior. Se recomienda usar python3.6.4 aquí para garantizar que se puedan agregar anotaciones apropiadas a los fragmentos de código y realizar un seguimiento del programa. Cambie, al mismo tiempo, también necesita instalar el administrador de paquetes de Python --pip.
El segundo tipo: Pytest
Pytest, adecuado para una variedad de pruebas de software, es otro marco de prueba automatizado tipo Python. Con las características de código abierto y fácil de aprender, esta herramienta es utilizada a menudo por grupos de control de calidad, grupos de desarrollo, grupos individuales y varios proyectos de código abierto. En vista del hecho de que Pytest tiene funciones prácticas como la reescritura de afirmaciones, muchas aplicaciones grandes de Internet, como Dropbox y Mozilla, han cambiado del unittest mencionado a continuación a Pytest.
Además de los conocimientos básicos de Python, los usuarios no necesitan más reservas técnicas. Además, los usuarios sólo necesitan tener un dispositivo de prueba con una interfaz de línea de comandos y tener instalados el administrador de paquetes de Python y las herramientas IDE para el desarrollo.
El tercer tipo: UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit, inspirado en Junit, también es un marco de prueba automatizado de clase Python estandarizado para pruebas unitarias. Su clase base TestCase proporciona varios métodos de aserción, así como todas las rutinas de limpieza y configuración. Por lo tanto, cada método de la subclase TestCase está decorado con test como sustantivo para identificar que se pueden ejecutar como casos de prueba. Los usuarios pueden utilizar el método de carga y la clase TestSuite para agrupar y cargar varias pruebas. Por supuesto, también se puede utilizar en conjunto para crear un ejecutor de pruebas personalizado. Así como usamos Junit para probar Selenium, UnitTest también usará unittest-sml-reporting y puede generar varios tipos de informes XML.
Cuarto: Comportamiento
El desarrollo basado en el comportamiento es un método basado en el desarrollo ágil de software. Fomenta la colaboración entre desarrolladores, participantes comerciales y personal de control de calidad. El marco de pruebas de Python Behave permite a los equipos evitar diversas situaciones complejas y realizar pruebas de BDD. Esencialmente, el marco es similar a SpecFlow y Cucumber y, a menudo, se utiliza para realizar pruebas automatizadas. Los usuarios pueden escribir casos de prueba en un lenguaje sencillo y fácil de leer y pegarlos en el código durante su ejecución. Además, esas especificaciones de comportamiento y pasos establecidos también se pueden reutilizar en otros planes de prueba.
El quinto tipo: Lettuce
Lettuce es otra herramienta de automatización basada en el comportamiento basada en Cucumber y Python. Lettuce se centra principalmente en tareas comunes que caracterizan el desarrollo impulsado por el comportamiento. No sólo es fácil de usar, sino que también hace que todo el proceso de prueba sea más sencillo e incluso más interesante.
Necesita instalar python2.7.14 y superior con IDE. Por supuesto, también puedes usar pycharm o cualquier otra herramienta IDE. Al mismo tiempo, también necesita instalar el administrador de paquetes de Python.