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从小白变高手,这7个超实用的Python自动化测试框架请收好!

从小白变高手,这7个超实用的Python自动化测试框架请收好!

作者: 37f08a1d07fb | 来源:发表于2018-09-12 17:29 被阅读173次

    随着技术的进步和自动化技术的出现,市面上出现了一些自动化测试框架。只需要进行一些适用性和效率参数的调整,这些自动化测试框架就能够开箱即用,大大节省了开发时间。而且由于这些框架被广泛使用,他们具有很好的健壮性,并且具有广泛多样的用例集和技术来轻易发现微小的缺陷。今天,我们将看一看常见的 Python 自动化测试框架。

    常见的测试框架

    1、Unittest

    unittest是Python内置的标准类库。它的API跟Java的JUnit、.net的NUnit,C++的CppUnit很相似。

    通过继承unittest.TestCase来创建一个测试用例。

    举个例:

    import unittest

    def fun(x):

    return x + 1

    class MyTest(unittest.TestCase):

    def test(self):

    self.assertEqual(fun(3), 4)

    执行后成功。

    但是,如果将期望的结果改成5,则执行的结果如下图所示:

    2、 Doctest

    doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的 Python 代码片段,然后尝试执行并验证结果.即使从没接触过 doctest,我们也可以从这个名字中窥到一丝端倪。“它看起来就像代码里的文档字符串(docstring)一样” 如果你这么想的话,就已经对了一半了。

    举个例子:

    def square(x):

    """Squares x.

    >>> square(2)

    4

    >>> square(-2)

    4

    >>> square(5)

    25

    """

    return x * x

    if __name__ == '__main__':

    import doctest

    doctest.testmod()

    当执行该代码后,会执行文档内>>> 后面的测试代码,并与下一行的结果进行比对。执行的结果如下:

    但是,如果我们把结果改一下,square(2)的结果改成5,测试代码如下:

    def square(x):

    """Squares x.

    >>> square(2)

    5

    >>> square(-2)

    4

    >>> square(5)

    25

    """

    return x * x

    if __name__ == '__main__':

    import doctest

    doctest.testmod()

    执行的测试结果如下所示:

    3、py.test

    pytest是python的一种单元测试框架,与python自带的unittest测试框架类似,但是比unittest框架使用起来更简洁,效率更高。根据pytest的官方网站介绍,它具有如下特点:

    ①非常容易上手,入门简单,文档丰富,文档中有很多实例可以参考

    ②能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试

    ③支持参数化

    ④执行测试过程中可以将某些测试跳过,或者对某些预期失败的case标记成失败

    ⑤支持重复执行失败的case

    ⑥支持运行由nose, unittest编写的测试case

    ⑦具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展

    ⑧方便的和持续集成工具集成

    编写pytest测试样例

    编写pytest测试样例非常简单,只需要按照下面的规则(和nose类似):

    测试文件以test_开头(以_test结尾也可以)

    测试类以Test开头,并且不能带有 init 方法

    测试函数以test_开头

    断言使用基本的assert即可

    example.py

    setup_class/teardown_class 在当前测试类的开始与结束执行。

    setup/treadown 在每个测试方法开始与结束执行。

    setup_method/teardown_method 在每个测试方法开始与结束执行,与setup/treadown级别相同。

    执行pytest测试样例

    执行测试样例的方法很多种,上面第一个实例是直接执行py.test,第二个实例是传递了测试文件给py.test。其实py.test有好多种方法执行测试:

    4、Nose

    Nose是对unittest的扩展,使得python的测试更加简单。nose自动发现测试代码并执行,nose提供了大量的插件,比如测试输出的xUnitcompatible,覆盖报表等等。

    nose的详细文档:https://nose.readthedocs.org/en/latest/

    nose不是python自带模块,需要用pip安装

    nose相关执行命令:

    1、 nosetests –h查看所有nose相关命令

    2、 nosetests –s执行并捕获输出

    3、 nosetests –with-xunit输出xml结果报告

    4、 nosetests -v: 查看nose的运行信息和调试信息

    5、 nosetests -w 目录:指定一个目录运行测试

    nose 特点:

    a) 自动发现测试用例(包含[Tt]est文件以及文件包中包含test的函数)

    b) 以test开头的文件

    c) 以test开头的函数或方法

    d) 以Test开头的类

    经过研究发现,nose会自动识别[Tt]est的类、函数、文件或目录,以及TestCase的子类,匹配成功的包、任何python的源文件都会被当做测试用例。

    5、tox

    最大的特色,是自动最测试环境的管理以及使用多个解析器配置进行测试。

    tox的详细文档:http://testrun.org/tox/latest/

    6、Unittest2

    是unitest的升级版。对API进行了改善以及更好的诊断语法。

    unittest2的详细文档:https://pypi.python.org/pypi/unittest2

    首先,安装

    pip install unittest2

    为了以后能在unittest与unittest2之间进行切换,最好的代码编写方式如下:

    import unittest2 as unittest

    class MyTest(unittest.TestCase):

    ...

    7、mock unittest.

    mock是用来测试python的库。在python3.3版本以后,这个是一个标准库。对老版本来说,使用pip install mock进行安装。

    mock的精髓在于,你可以使用模拟的对象来替代你的系统的一部分,然后验证后续的执行是否正确。

    mock的详细文档:http://www.voidspace.org.uk/python/mock/

    总结:

    我这篇文章,主要是讲基于 python 语言的自动化测试框架的一些设计思想和基本使用示例。其实工具的使用方法很简单,但是如何利用好这些工具来进行软件生产,则需要其它的计算机技能了。

    “软件的自动化测试是有成本的,而且成本不低,基本上相当于在原有的功能开发工程 的基础上再建立一个平行的 测试开发工程 ”。

    也就是说,如果你对自动化测试有你的期望值,那么就肯定是要付出相应的代价和精力的。好的东西也是需要优秀的人花大量的时间去完成的。在正式进入到自动化测试的领域之前,先要建立这样的价值观才能在软件测试这条路上走的更远。

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