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Python栈最佳自动化测试框架

🕗 发布于 2024-09-26 20:27 python  开发语言  压力测试  单元测试  软件测试  

人生苦短，我用Python

Python是一种解释型、高级的通用编程语言，较于Java、C++等语言相对比较容易上手。

图片

对于大多数测试工程师而言，工作中运用Python，可以快速开发一些自动化工具，让繁琐的工作自动化实现，例如操作文本、服务器、数据库操作等。

毫不夸张的说，我从测试小白到中高级测试工程师进阶过程中，最大的推动里就是接触了Python，让我发现原来测试工程师并非每天点点点，我们可以把点点点的工作(重复性)交给机器去执行。将体力劳动转化为脑力劳动，进而留出更多哦时间做更具创造性的工作。

因此，Python值得想进阶的测试工程师学习。最近AI大火，测试行业内利用AI技术做测试的论调吹的天花乱坠，例如AI生成用例等，但是实际上自动化测试仍是测试工作中的核心之核心，可以理解为是测试质量的地盘。

本文主要介绍如何搭建测试地盘的工具，如何借助于Python实现自动化测试框架。

测试框架汇总

1. Robot

2. PyTest

1. pytest-xdist：支持分布式测试，可以在多个机器上并行运行测试用例。

2. pytest-cov：可以生成代码覆盖报告，帮助开发者了解代码的覆盖情况。

3. pytest-flake8：可以集成Flake8代码风格检查器，在测试运行时检查代码风格问题。

4. pytest-mock：可以模拟对象，方便测试时隔离对象的行为。

5. pytest-rerunfailures：可以自动重新运行失败的测试用例，节省开发者的时间。

6. pytest-rerunfailures-longtimeout：可以自动重新运行失败的测试用例，并设置较长的超时时间，防止测试长时间运行。

3. Unittest

4. DocTest

5. Nose2

6. Testify

测试工具对比

让我们用一个简短的对比表格快速总结一下这些框架：

测试类型

类别

Robot



 

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验收测试

关键词驱动测试方法。

Pytest


 

图片

单元测试

特殊而简单的类适配器，使测试更加容易。

unittest


 

图片

单元测试

快速的测试集合和灵活的测试执行。

DocTest


 

图片

单元测试

用于命令提示符和包含应用程序的Python交互式 shell。

Nose2


 

图片

unittest扩展库

一个功能强大且灵活的测试框架，支持多种测试，包括单元测试、集成测试、功能测试等。

Testify


 

图片

unittest扩展库

Robot

  • 最受欢迎的机器人框架是一个基于Python的开源自动化测试框架。

  • 该框架完全用Python编写，用于接受测试和测试驱动开发。在Robot框架中使用关键字风格编写测试用例。

  • 该机器人能够运行Java和.Net，并且还支持在跨平台（如Windows、Mac OS和Linux等）上对桌面应用程序、移动应用程序和Web应用程序等进行自动化测试。

  • 除了验收测试外，机器人还用于机器人流程自动化（RPA）。

  • 强烈建议使用Pip（Python包安装器）安装Robot。

  • Robot的强大功能之一是它使用了表格数据语法、基于关键字的测试、丰富的库和工具集，以及并发测试，这使得它在测试人员中很受欢迎。

 


*** Settings ***

Library SeleniumLibrary


*** Variables ***

${SERVER} localhost:7272

${BROWSER} Firefox

${DELAY} 0

${VALID USER} demo

${VALID PASSWORD} mode

${LOGIN URL} http://${SERVER}/

${WELCOME URL} http://${SERVER}/welcome.html

${ERROR URL} http://${SERVER}/error.html


*** Keywords ***

Open Browser To Login Page

Open Browser ${LOGIN URL} ${BROWSER}

Maximize Browser Window

Set Selenium Speed ${DELAY}

Login Page Should Be Open

Title Should Be Login Page


Go To Login Page

Go To ${LOGIN URL}

Login Page Should Be Open


Input Username

[Arguments] ${username}

Input Text username_field ${username}


Input Password

[Arguments] ${password}

Input Text password_field ${password}


Submit Credentials

Click Button login_button


Welcome Page Should Be Open

Location Should Be ${WELCOME URL}

Title Should Be Welcome Page
 

测试执行失败的示例
 

 

图片
 

测试执行成功的示例
 

 

图片
 

方法
 

 
包名
 		 
功能
 		 
导入类型
 
 
run()
 		 
执行测试
 		 
从机器人模块中导入 `run` 函数。
 
 
run_cli()
 		 
使用命令行参数运行测试。
 		 
从机器人模块中导入运行命令行界面的函数。
 
 
rebot()
 		 
处理测试输出。
 		 
从“机器人”模块中导入“rebot”函数。
 
 

Pytest
 

  •  
    PyTest 是一个基于 Python 的开放源代码测试框架，用途广泛，尤其适用于功能测试和 API 测试。
     
  •  
    PyTest的安装需要使用Pip。
     
  •  
    它支持对API、数据库和UI进行简单或复杂文本代码测试。
     
  •  
    简单的语法有助于轻松执行测试。
     
  •  
    拥有丰富的插件，并且能够并行运行测试。
     
  •  
    可以运行任何特定的测试子集。
     
 


import pytest //Import unittest module//

def test_file1_method(): //Function inside class//

x=5

y=6

assert x+1 == y,"test failed"
 

要运行测试，请使用“py.test”命令。
 

截图供参考：
 

 

图片
 

方法:
 

 
函数
 		 
参数
 		 
工作
 
 
pytest.approx()
 		 
expected,
 rel=None,
 abs=None,
 nan_ok=False
 		 
断言两个数字或两个表达式相等。
 
 
pytest.fail()
 		 
msg (str)
 pytrace(bool)
 		 
如果执行的测试明确失败，则会显示相应的消息。
 
 
pytest.skip()
 		 
allow_module_level(bool)
 		 
忽略显示的错误信息，继续执行测试。
 
 
pytest.exit()
 		 
msg (str)
 returncode (int)
 		 
退出测试流程。
 
 
pytest.main()
 		 
args=None
 plugins=None
 		 
一旦进程内的测试执行完成，就返回退出代码。
 
 
pytest.raises()
 		 
expected_exception: Expectation[, match]
 		 
断言一个代码块的调用将引发预期的异常（expected_exception），或引发一个失败异常（failure exception）。
 
 
pytest.warns()
 		 
expected_warning: Expectation[, match]
 		 
使用这些函数时，请注意警告信息。
 
 

Unittest
 

  •  
    Unittest 是第一个基于 Python 的自动化单元测试框架，旨在与 Python 标准库一起使用。
     
  •  
    支持重用测试套件和测试组织。
     
  •  
    它借鉴了 JUnit 的设计，支持包括测试集合、测试独立性、测试用例的设置代码等在内的自动化测试。
     
 

Unittest的使用步骤如下：
 

  •  
    在程序代码中导入 `unittest` 模块。
     
  •  
    你可以自己定义一个类。
     
  •  
    在定义的类中创建函数。
     
  •  
    将“unittest.main()”放置在代码的底部，以运行测试用例。
     
 


import unittest //Import unittest module//

def add(x,y):

return x + y


class Test(unittest.TestCase): //Define your class with testcase//


def addition(self):

self.assertEquals(add(4,5),9)<strong>//Function inside class//


if __name__ == '__main__':

unittest.main()<strong>//Insert main() method//
 

执行结果：
 

 

图片
 

方法:
 

 
方法
 		 
作用
 
 
setUp()
 		 
在测试方法执行之前被调用，用于准备测试环境。
 
 
tearDown()
 		 
在测试方法执行完毕后调用，即使测试抛出了异常。
 
 
setUpClass（）
 		 
在单个类的测试之后调用。
 
 
tearDownClass()
 		 
在单个类的测试之后调用。
 
 
run()
 		 
运行带有结果的测试。
 
 
debug()
 		 
运行测试但未产生结果。
 
 
addTest(）
 		 
在测试套件中添加测试方法。
 
 
Discover()
 		 
从指定目录中查找所有测试模块所在的子目录。
 
 
assertEqual(a,b)
 		 
用来测试两个对象是否相等。
 
 
asserTrue/assertFalse(condition)
 		 
测试布尔条件。
 
 

DocTest
 

  •  
    Doctest 是 Python 标准分发版中包含的一个模块，用于白盒单元测试。
     
  •  
    它会搜索交互式 Python 会话，以检查是否完全按照所需的方式运行。
     
  •  
    它利用了Python的一些特定功能，如文档字符串、Python交互式 shell 和 Python 反向调用（在运行时确定对象的属性）。
     
  •  
    核心功能:
     
 

  •  
  
    •  
      更新文档字符串
       
    •  
      执行回归测试
       
 

  •  
    函数 testfile() 和 testmod() 用于提供基本的接口。
     
 

例子:
 

 


def test(n):

import math

if not n >= 0:

raise ValueError("n must be >= 0") //number should be 0 or greater than 0

if math.floor(n) != n:

raise ValueError("n must be exact integer")

//Error when number is not an integer

if n+1 == n:

raise OverflowError("n too large") //Error when number is too large

r = 1

f = 2

while f <= n: //Calculate factorial

r *= f

f += 1

return r


if __name__ == "__main__":

import doctest //Import doctest

doctest.testmod() //Calling the testmod method
 

图片
 

 
函数
 		 
参数
 
 
doctest.testfile()
 		 
filename (mendatory)
 [, module_relative]
 [, name][, package]
 [, globs][, verbose]
 [, report][, optionflags]
 [, extraglobs][, raise_on_error]
 [, parser][, encoding]
 
 
doctest.testmod()
 		 
m][, name][, globs]
 [, verbose][, report]
 [, optionflags]
 [, extraglobs]
 [, raise_on_error]
 [, exclude_empty]
 
 

Nose2
 

  •  
    Nose2 是 Nose 的继任者，它是一个基于 Python 的单元测试框架，可以运行文档测试和单元测试。
     
  •  
    Nose2 基于 unittest，因此它也被称为扩展 unittest 或带有插件的 unittest，该插件旨在使测试更加简单和容易。
     
  •  
    Nose2 支持多种编写测试和捕获异常的方法。
     
  •  
    Nose2 支持将包、类、模块和复杂的初始化代码一次性定义，而不是频繁地编写代码。
     
 

例子:
 

 


from mynum import *

import nose


def test_add_integers():

assert add(5, 3) == 8


def test_add_floats():

assert add(1.5, 2.5) == 4


def test_add_strings():

nose.tools.assert_raises(AssertionError, add, 'paul', 'carol')

// To throw one of the expected exception to pass


if __name__ == '__main__':

nose.run()
 

图片
 

 
方法
 		 
参数
 		 
作用
 
 
nose.tools.ok_
 		 
(expr, msg = None)
 		 
断言的快捷方式。
 
 
nose.tools.ok_
 		 
(a,b, msg = None)
 		 
快速访问“断言 a 等于 b”的方法是： `assert a == b`
 
 
nose.tools.make_decorator
 		 
(func)
 		 
为给定函数复制元数据。
 
 
nose.tools.raises
 		 
(*exception)
 		 
抛出预期的异常。
 
 
nose.tools.timed
 		 
(limit)
 		 
指定测试应在多长时间内通过。
 
 
nose.tools.with_setup
 		 
(setup=None, teardown=None)
 		 
为测试函数添加设置方法。
 
 
nose.tools.intest
 		 
(func)
 		 
函数可以被称作测试。
 
 
nose.tools.nottest
 		 
(func)
 		 
函数不能作为测试对象。
 
 

Testify
 

  •  
    Testify 是用来替代 unittest 和 nose 的。与 unittest 相比，Testify 具有更多高级功能。
     
  •  
    执行自动化单元、集成和系统测试更易于提供测试证明。
     
 

 


from testify import *


class AdditionTestCase(TestCase):


@class_setup

def init_the_variable(self):

self.variable = 0


@setup

def increment_the_variable(self):

self.variable += 1


def test_the_variable(self):

assert_equal(self.variable, 1)


@suite('disabled', reason='ticket #123, not equal to 2 places')

def test_broken(self):

# raises 'AssertionError: 1 !~= 1.01'

assert_almost_equal(1, 1.01, threshold=2)


@teardown

def decrement_the_variable(self):

self.variable -= 1


@class_teardown

def get_rid_of_the_variable(self):

self.variable = None


if __name__ == "__main__":

run()
 

图片
 

 
包名
 		 
作用
 		 
引用
 
 
assert
 		 
提供全面的系统测试工具。
 		 
import "github.com/stretchr/testify/assert"
 
 
mock
 		 
可以用来测试对象和调用。
 		 
import "github.com/stretchr/testify/mock"
 
 
require
 		 
与 assert 相同，但在测试失败时会停止执行。
 		 
import "github.com/stretchr/testify/require"
 
 
suite
 		 
创建测试套件和方法。
 		 
import "github.com/stretchr/testify/suite"
 
 

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：【文末自行领取】
 

​
 

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原文地址：https://blog.csdn.net/NHB222222/article/details/142572452


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