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五大自动化测试的Python框架

自2018年被评选为编程语言以来,Python在各大排行榜上一直都是名列前茅。目前,它在Tiobe指数中排名第三个,仅次于Java和C。随着该编程语言的广泛使用,基于Python的自动化测试框架也应运而生,且不断发展与丰富。

因此,开发与测试人员在为手头的项目选择测试框架时,需要考虑许多方面的因素,其中包括:框架的脚本质量,测试用例的简单性,以及运行模块可能存在的技术弱点。为了避免出现“选择困难症”,我在此为大家准备了五种Python类型的自动化测试框架,以供比较和讨论。

1.Robot Framework

作为最重要的Python测试框架之一,Robot Framework主要被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。虽然是由Python开发而来,但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。同时,作为一个Python框架,Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。

使用先决条件

在使用Robot Framework(RF)之前,您需要先安装Python 2.7.14及以上的版本。我推荐您使用Python 3.6.4,以确保适当的注释能够被添加到代码段中,并能够跟踪程序的更改。同时,您还需要安装Python包管理器–pip。

当然,您也必须下载相应的开发框架,例如:在开发者圈子里比较流行的PyCharm社区版。另外,由于其代码段本身并不依赖于任何IDE,因此您完全可以沿用手头既有的IDE工具。

优点

缺点

虽然有着上述各种便利,但是Robot Framework在创建自定义的HTML报告方面比较繁琐。您顶多能用它来生成xUnit格式的简短报告。

另外,Robot Framework在并行测试方面也并不见长。

Robot的特点与竞品比较

由于Robot具有丰富的内置库,并能使用更为简单的面向测试的DSL(Domain Specific Language),因此如果您是自动化测试领域的新手,并且缺乏开发经验的话,那么将它作为Python测试框架要比下面将要提到的Pytest或Pyunit,更容易上手一些。当然,如果您需要开发复杂的自动化框架,那么还请使用Pytest、或其他类型的Python框架。

2.Pytest

适用于多种软件测试的Pytest,是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点,该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有“断言重写(assert rewriting)”之类的实用功能,许多大型互联网应用,如Dropbox和Mozilla,都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。

使用先决条件

除了基本的Python知识,用户并不需要更多的技术储备。另外,用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备,并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。

优点

缺点

上述提及的特殊例程,也意味着用户必须放弃一定的兼容性。虽然方便了用户编写测试用例,但是这些用例却无法与任何其他的测试框架一起被使用。

Pytest的特点与竞品比较

就编写功能性测试用例和开发复杂的框架而言,Pytest胜过下面将要提到的UnitTest。不过,它和Robot Framework类似,仅适用于开发出简单的测试框架。

如果您正在考虑使用Pytest,请进一步参考《使用Pytest和Selenium WebDriver实现测试自动化》。

3.UnitTest/PyUnit

受到了JUnit启发的UnitTest/PyUnit,也是一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。它的基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此,TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀,以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。

当然,您也可以通过联合使用,来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样,UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。

使用先决条件

由于UnitTest默认使用了Python,因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识,您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。

优点

缺点

虽然该框架常用snake_case来命名各种Python代码,但是由于它源自Junit,因此仍保留了一些传统的camelCase命名方法。这往往会让人产生混淆。

由于它过多地支持了抽象方法,因此造成了测试代码的目的有时不够清晰。
需要大量的样板代码。

PyUnit的特点与竞品比较

和部分Python开发人员的观点相似,我认为:Pytest能够培养测试人员以非常紧凑的方式编写出更好的自动化代码,这一编程习惯。尽管UnitTest是Python默认的自动化测试框架,但是其工作原理、及命名规则仍与标准的Python代码略有不同。同时,它也需要太多的样板代码。因此该框架并不太受欢迎。

4.Behave

我们都知道:行为驱动开发(behavior-driven development,BDD),是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员,三者之间的协作。作为另一种Python测试框架,Behave允许团队避开各种复杂的情况,去执行BDD测试。从本质上说,该框架与SpecFlow和Cucumber非常相似,常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例,并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且,那些被设定的行为规范与步骤,也可以被重用到其他的测试方案中。

使用先决条件

任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括:

您必须先安装Python 2.7.14及以上的版本。

需要通过Python包管理器或pip来与Behave协作。

大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境,当然您也可以选用其他的IDE工具。

优点

缺点

只适用于黑盒测试。

Behave的特点与竞品比较

Behave最适合于诸如简单Web测试之类的黑盒测试。但是,对于那些具有复杂场景的集成测试与单元测试而言,Behave并不是一个很好的选择。作为Behave的替代品,一些开发与测试人员会推荐使用pytest-bdd。该工具融合了Pytest的所有优点,并实现了各种行为驱动测试的场景。

如果您正在考虑使用Behave,那么您可以借用《Behave with Selenium》(请参见https://www.lambdatest.com/support/docs/display/TD/Behave+with+Selenium+-+Running+Behave+Automation+Scripts+on+LambdaTest+Selenium+Grid)中提到的自动化脚本。

5.Lettuce

Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。它不但简单易用,而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。

使用先决条件

您需要安装带有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。当然,您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同时,您还需要安装Python包管理器。

优点

缺点

为了成功地实现行为驱动测试,开发团队、QA人员以及利益相关者之间需要持续进行沟通。倘若缺乏此类沟通,则会产生流程模糊不清,并让团队遇到问题。
竞品比较

在普通开发人员和自动化测试人员看来,Cucumber在执行BDD测试方面更为实用。而在Python开发和QA人员看来,Pytest-bdd才是的。Pytest的强大之处在于:其框架实现了紧凑且易于理解的代码,并能紧密地结合到行为驱动的测试之中。

结语

综上所述,在上述五种自动化测试的Python框架中,Pytest、Robot Framework和UnitTest可主要用于功能与单元测试,而Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。通过进一步比较,我们认为:对于功能测试而言,Pytest是的。如果您是基于Python自动化测试的新手,那么Robot Framework是的入门工具。虽然其功能有所受限,但是它非常容易上手。对于基于Python的BDD测试而言,Lettuce和Behave同样优秀。不过,如果你已经有了一定的Pytest经验,那么请使用Pytest-bdd,希望本文能够帮助您选出合适的Python测试框架,并顺利开展测试工作。

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