测试工具: 2019年测试自动化最佳Python框架-白红宇

pytest用于各种软件测试，是测试自动化的顶级Python测试框架。开源和易学，该工具可供QA团队，开发团队以及个人实践团队和开源项目使用。如'断言重写'有用的功能，互联网上的大多数项目，包括像Dropbox和Mozilla，已经从unittest（Pyunit）切换到pytest。让我们深入探讨一下这个Python框架的特殊之处。

先决条件？

除了Pythonpytest不需要任何复杂的东西。

优点

在Python测试社区中，在pytest到来之前，开发人员将他们的测试包含在大型类中。然而，pytest带来了革命，因为它使得以比以前更紧凑的方式编写测试套件成为可能。

其他测试工具要求开发人员或测试人员使用调试器或检查日志并检测特定值的来源。 Pytest可以帮助您编写测试用例，使您能够将所有值存储在测试用例中，最后通知您哪个值失败以及哪个值被断言。

测试更容易编写和理解，因为代码不需要那么多。

Fixture是可以通过向测试函数添加参数来使用的函数。

pytest的开发人员发布了一些有用的插件，使框架可扩展。例如，pytest-xdist可用于执行并行测试，而无需使用不同的测试运行器。单元测试也可以参数化，而无需复制任何代码。

为开发人员提供某些特殊routine，使测试用例编写更简单，更不容易出错。代码也变得更短，易于理解。

缺点

pytest使用特殊routine这一事实意味着您必须在兼容性方面做出妥协。您将能够方便地编写测试用例，但是您将无法将这些测试用例与任何其他测试框架一起使用。

对于编写功能测试用例和开发复杂框架，它比unittest更好，但如果你的目标是开发一个简单的框架，它的优势有点类似于Robot Framework。

参考

UnitTest，也称为PyUnit

Unittest或PyUnit是Python附带的单元测试的标准测试自动化框架。它受到JUnit的高度启发。断言方法和所有清理和设置例程由基类TestCase提供。 TestCase子类中每个方法的名称以“test”开头。这允许它们作为测试用例运行。您可以将load方法和TestSuite类用于组并加载测试。您可以一起使用它们来构建自定义的测试运行器。就像一样，unittest也能够使用unittest-sml报告并生成XML报告。

优点

作为Python标准库的一部分，使用Unittest有几个优点。

开发人员不需要安装任何其他模块。

Unittest是xUnit的衍生产品，其工作原理与其他xUnit框架类似。没有强大Python背景的人也容易使用。

您可以以更简单的方式运行单个测试用例。您需要做的就是在终端上指定名称。输出也很简洁，使得框架在执行测试用例时更加灵活。

测试报告在几毫秒内生成。

缺点

通常，snake_case用于命名python代码。但是由于这个框架受到Junit的启发，传统的camelCase命名方法仍然存在。这可能很混乱。

测试代码的目的有时变得不清楚，因为它过多地支持抽象。

需要较多的代码。

尽管unittest是默认的测试自动化框架，但其工作原理和命名约定与标准Python代码略有不同，并且需要太多的代码，这使得它成为一个不太优选的Python测试自动化框架。参考：。

例子：

我们都了解行为驱动开发，这是最新的基于敏捷的软件开发方法，鼓励开发人员，业务参与者和质量分析师相互协作。 Behave是另一个顶级Python测试框架，允许团队执行BDD测试而不会出现任何复杂情况。该框架的性质与SpecFlow和Cucumbe非常相似. 测试用例以简单易读的语言编写，然后在执行期间粘贴到代码中。行为由行为规范设计，然后其他测试方案重用这些步骤。

优点

系统行为由半正式语言和域词汇表表达，以保持组织中的行为一致。

正在协调处理具有类似功能的不同模块的开发团队。
```
构建块总是可以执行各种测试用例。
```

细节中有推理和思考，从而产生更好的产品规格。

由于规范的格式相似，利益相关者或管理者对QAs和Devs的输出有更好的清晰度。

缺点

只适用于黑盒测试。

Behave（Python框架）最适合黑盒测试。 Web测试是一个很好的例子，因为用例可以用简单的语言描述。但是，对于集成测试或单元测试，行为不是一个好的选择，因为详细程度只会导致复杂测试场景的复杂化。开发人员以及测试人员推荐pytest-bdd。它是行为的替代品，因为它使用pytest中的所有优点并实现它以测试行为驱动的场景。

参考：

Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的简单易用的行为驱动自动化工具。生菜的主要目标是专注于行为驱动开发的共同任务，使过程更简单，更有趣。

优点

好吧，就像任何其他BDD测试框架一样，Lettuce使开发人员能够创建多个场景并用简单的自然语言描述这些功能。

Dev和QA团队得到了适当的协调，因为规格格式相似。

对于黑盒测试，Lettuce对于运行行为驱动的测试用例非常有用。

缺点

使用Lettuce作为Python框架只有一个缺点。为了成功执行行为驱动的测试，开发团队，QA和利益相关者之间需要进行沟通。缺席或沟通差距将使流程模糊不清，并且可以从任何团队提出问题。

没有比pytest-bdd更好的替代品了。 pytest的所有强大功能，如紧凑，易于理解的代码都在此框架中实现，并结合了行为驱动测试的详细程度。

参考资料

谢谢点赞！

Robot Framework主要用于接受测试驱动和验收测试的开发，是最重要的Python测试框架之一。虽然它是使用Python开发的，但它也可以在基于.net的IronPython和基于Java的Jython上运行 。

优点

使用关键字驱动测试方法，通过帮助测试人员轻松创建可读测试用例，使自动化过程更加简单。

可以轻松使用测试数据语法。

它由通用工具和测试库组成，拥有庞大的生态系统，可以在单独的项目中使用各个元素。

该框架具有高度可扩展性，因为它具有许多API。

Robot框架可帮助您通过运行并行测试。但是，此功能不是内置的。

缺点

创建自定义HTML报告时却很棘手。但是，您仍然可以使用Robot框架呈现xUnit格式的简短报告。

并行测试的不足。

对于python熟悉的人而言，因为不方便使用一些python的功能
，且开发测试库把简单的问题复杂化，维护成本较高。但是依旧适合初学者简单使用。

如果您是自动化领域的初学者并且开发经验较少，那么使用Robot作为顶级Python测试框架比pytest或pyunit更容易使用，因为它具有丰富的构建库并且涉及使用更容易的面向测试的DSL。但是，如果要开发复杂的自动化框架，最好切换到pytest或任何其他涉及Python代码的框架。

如果您是Robot框架的新手，这里有一个文档可以帮助您使用运行您的第一个自动化脚本。

小结

更多测试框架参见　

在上面的文章中，我们基于不同的测试过程讨论了2019年测试自动化的前5个Python框架。虽然pytest，Robot框架，unittest用于功能和单元测试，但Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。根据所述功能，我们可以得出结论，对于功能测试，pytest是最好的。但是，如果您是基于python的自动化测试的新手，Robot Framework是一个很好的入门工具。虽然功能有限，但它可以让您轻松地在赛道上取得领先。对于基于python的BDD测试，Lettuce和Behave都同样好，但如果你已经有pytest的经验，最好使用pytest-bdd。