Inhalt1. Überblick über das Python-Testing-Framework2. Was macht Python-Testing-Frameworks so beliebt bei Testern? Bausteine für Python-Testing-Frameworks Umfassende Liste von Python-Frameworks5. Was macht Selenium mit Python zu einer guten Wahl für die Entwicklung eines Python-Frameworks?6. Was sind die besten Praktiken bei der Entwicklung von Python-Unit-Testing-Frameworks?7. Grundlegende Tests in Python8. Schlussfolgerung
Unternehmen müssen heute Softwarefunktionen schneller veröffentlichen, um qualitativ hochwertige Produkte zu gewährleisten. Sie wollen auch in der Lage sein, schnell auf den Markt zu kommen, ohne die Qualität der Software zu beeinträchtigen. Um eine erfolgreiche Bereitstellung zu gewährleisten, sind robuste End-to-End-Softwaretests unerlässlich, um die Veröffentlichung neuer Funktionen zu beschleunigen und Fehler in bestehenden Funktionen zu beheben. Kleine Anwendungen und Software können manuell getestet werden, aber große, komplexe Anwendungen erfordern spezielle Ressourcen und Technologien wie Java- und Python-Test-Frameworks, Automatisierungstools usw. So können Sie sicherstellen, dass Sie in kurzer Zeit den größtmöglichen Abdeckungsgrad erreichen und qualitativ hochwertige Software schneller veröffentlichen.
Unternehmen sollten robuste Frameworks für die Testautomatisierung verwenden, die mit verschiedenen Programmiersprachen erstellt werden, um die Aufgabe zu erfüllen. Python ist eine wichtige Sprache für die Entwicklung robuster Testautomatisierungs-Frameworks. Um effektive Testergebnisse zu erzielen, verwenden viele Tester Python-Test-Frameworks.
Überblick über Python-Testframeworks
Das Python-Testing-Framework ist ein dynamisches Framework für die Testautomatisierung. Es wird mit der Programmiersprache Python erstellt. Diese Programmiersprache ist für die Webentwicklung und die Testautomatisierung einfach zu verwenden. Viele Frameworks basieren auf Python, einer Open-Source-Programmiersprache. Das macht es für Tester schwierig zu entscheiden, welches Testautomatisierungs-Framework sie unter den vielen Optionen verwenden sollen.
Warum werden Python-Test-Frameworks von Testern für die Automatisierung bevorzugt?
*Einfachheit und geringere Ausführlichkeit
*Aktive Unterstützung durch die Gemeinschaft
- Eine große Sammlung von Frameworks ist verfügbar.
*Unterstützt paralleles Testen
*Einfache Integration mit CI/CD-Tools
*Unterstützt viele IDEs
*Basiert auf dem Zen von Python
Python-Testing-Framework-Blöcke
*Dekoratoren
*Kontext-Manager
- Funktionen höherer Ordnung
- Introspektion
*Fortgeschrittene Konzepte für Python-Objekte (magische Techniken, Deskriptoren usw.)
*Generatoren
*Iterator-Protokoll
Umfassende Auflistung von Python-Test-Frameworks
Django:
Django ist dank seiner einzigartigen Funktionen, einschließlich ORM, URL-Routing und Datenbankschema-Migration, äußerst anpassungsfähig und flexibel. Django wird mit vorgefertigten Komponenten geliefert, die für eine schnelle Entwicklung verwendet werden können. Das Framework verfügt außerdem über erweiterte Sicherheitsfunktionen.
Doctest:
Es ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Python-Test-Framework, mit dem Sie Tests in Verbindung mit Ihrem Code schreiben können. Doctest wird von Testern verwendet, um zu überprüfen, ob die interaktiven Beispiele in einer Testdatei, einem Objekt oder einem Skript wie erwartet funktionieren. Das Ergebnis ist, dass die dokumentierten Python-Anweisungen in Testfälle umgewandelt werden.
Pyramid:
Es ist ein Open-Source-Framework, das sowohl für kleine als auch für große Anwendungen verwendet werden kann. Pyramid ist ein beliebtes Python-Framework aufgrund seiner Flexibilität, Skalierbarkeit und Testmöglichkeiten.
Flask:
Dieses Python-Framework bietet Tools, die die Webentwicklung erleichtern. Flask ist einfach zu bedienen und zu verstehen und bietet eine Umgebung für die Entwicklung funktionaler Anwendungen. Der modulare Aufbau von Flask ermöglicht eine einfache Anpassung an unterschiedliche Entwicklungsprozesse. Flask unterstützt Unit-Tests und ist mit der Google App Engine kompatibel.
CherryPy:
Dieses objektorientierte Web-Framework bietet einen produktionsreifen WSGI-Thread-Web-Server. Dieses Framework wird von Python-Entwicklern verwendet, um portable, datenbankgestützte Webanwendungen zu erstellen. CherryPy umfasst Tools zur Erstellung statischer Inhalte, zur Kodierung und zum Caching sowie zum Testen.
Robot Python Testing Framework
Es handelt sich um ein Framework für die Testautomatisierung, das für die Automatisierung von Akzeptanztests, Robotic Process Automation (RPA) und akzeptanzgetriebener Entwicklung verwendet werden kann. Es basiert auf Keyword Driven Testing. Dadurch können Tester auf einfache Weise Testfälle erstellen, ohne dass sie programmieren müssen. Es funktioniert mit allen Betriebssystemen und Anwendungen (Website, Mobile, Desktop).
Pytest:
Es handelt sich um ein Web-Automatisierungs-Framework, das Unit-, Funktions- und API-Tests unterstützt. Pytest unterstützt die testgetriebene Entwicklung und die parallele Ausführung von Tests durch das pytestxdist-Plugin. Pytest kann mit Unittest, PyUnit und anderen Python-Test-Frameworks verwendet werden.
PyUnit:
Es ist Teil der Python-Standardbibliotheken und das Standard-Python-Test-Framework. Unit Test ist ein Derivat des xUnit-Frameworks. Es weist einige Ähnlichkeiten auf. UnitTest Framework ist eines der beliebtesten Python Unit-Test-Frameworks. Es ist einfach zu installieren und zu konfigurieren.