Wenn Sie sich schon einmal Gedanken gemacht haben: „Hmm… mit welcher Programmiersprache sollte ich meine Testreise beginnen?“ – Python ist Ihre Antwort. Aber sie ist nicht nur für Anfänger geeignet! Eine Umfrage, die ich kürzlich auf LinkedIn durchgeführt habe, zeigt, dass selbst unter erfahrenen Programmierern fast 35 % Python als ihre liebste Programmiersprache bezeichneten (wenn auch nicht weit vor dem Allzeit-Favoriten Java, der mit 32 % auf Platz 2 landete).
Im Laufe der Jahre hat Python in der Tat sowohl bei Testern als auch bei Entwicklern an Bedeutung gewonnen und ist die am schnellsten wachsende Programmiersprache auf dem Markt (wie wir in der unten stehenden Grafik zu den Stack Overflow Trends sehen können), und wir alle wissen, was das bedeutet… Popularität = Relevanz!
Am Ende dieses Artikels möchte ich Ihnen zeigen, wie leistungsfähig die Programmiersprache Python ist und welches Python-Testframework am besten für Ihre Projektanforderungen geeignet ist.
Was ist so toll an Python für die Testautomatisierung?
Python ist eine Open-Source-Programmiersprache, die erstmals 1991 mit dem Ziel veröffentlicht wurde, eine intuitive, einfache, für den Menschen lesbare, elegante und übersichtliche Programmiersprache zu entwickeln. Und wenn es um das Testen geht, sind solche Qualitäten ein Muss, vor allem, wenn wir manuelle Tester im Team haben (die nicht unbedingt über Programmierkenntnisse verfügen), die jetzt in die Automatisierung einsteigen und die schnelle Lernkurve von Python genießen können, um schnell Skripte zu schreiben.
Es gibt eine ganze Reihe von Gründen, warum die Popularität von Python im Bereich der Testautomatisierung gestiegen ist und warum es als eine der besten Entscheidungen für die Testautomatisierung gilt. Unter diesen Gründen finden Sie: Das Zen von Python (19 Leitprinzipien für die Designphilosophie von Python), einsteigerfreundlich, aber auch leistungsfähig für Experten, objektorientiert und funktional, eine reichhaltige Bibliothek von Testpaketen, eine weltweit starke Gemeinschaft und vieles mehr! Ich empfehle, mehr darüber auf dem großartigen AutomationPanda Blog zu lesen.
Das richtige Python Testing Framework für Sie
Mit der zunehmenden Verwendung von Python steigt auch die Popularität von Testing Frameworks, die auf Python basieren. Anfangs kann es etwas verwirrend sein, aus der Fülle der Tools das richtige auszuwählen, da jedes seine Vor- und Nachteile hat. Allerdings hat jedes Projekt und jede Organisation andere Anforderungen und Einschränkungen, so dass wir bei der Auswahl des für uns am besten geeigneten Tools alle diese Faktoren berücksichtigen müssen. Ich empfehle die Lektüre dieser großartigen Artikel zur Auswahl des richtigen Tools für Sie:
- Wie wählt man das richtige Testautomatisierungs-Tool aus
- Wie wählt man das beste Tool aus – Forschungsprozess
- Kriterien für die Auswahl des richtigen Tools für funktionale Tests
Und natürlich – warum gibt es Pro- und Contra-Listen, wenn nicht, um uns zu helfen, zusätzliche Hinweise zu unseren Lieblings-Tools zu erhalten, alles an einem Ort! 😉 Lassen Sie uns also tief in die 8 besten Python-Testing-Frameworks eintauchen und sowohl ihre Vorteile als auch ihre Schwächen untersuchen, damit Sie der Auswahl des idealen Python-Testing-Frameworks für Ihre Bedürfnisse ein Stück näher kommen können.
Vor- und Nachteile der Top 8 Python Testing Frameworks
- Robot Framework
- Pytest
- TestProject
- PyUnit (Unittest)
- Nose2
- Behave
- Lettuce
- Testify
- Abschluss
Robot Framework (RF)
Robot Framework (RF) ist ein Open-Source-Testautomatisierungsframework für Akzeptanztests, acceptance test-driven development (ATDD) und robotic process automation (RPA). Sein Kern ist in Python implementiert, kann aber auch auf Jython (Java-Implementierung von Python) und IronPython (Python für das .NET-Framework) laufen. Um es auszuführen, müssen Sie Python in der Version 2.7.14 oder höher installieren.
Profis
- Basiert auf dem Keyword-driven Testing (KDT) Ansatz, der es uns ermöglicht, Testfälle mit Hilfe von menschenlesbaren Schlüsselwörtern zu erstellen (keine Programmierkenntnisse erforderlich).
- Unterstützt alle Betriebssysteme (Windows, Linux oder MacOS) und alle Anwendungen (Web-, Mobil- und Desktop-Anwendungen).
- Bietet klare und benutzerfreundliche HTML-Berichtsdaten (einschließlich Screenshots).
- Reiches Ökosystem mit vielen APIs, die es zu einem hochgradig erweiterbaren Framework machen und die Integration mit jedem anderen Drittanbieter-Tool ermöglichen.
- Großer Community-Support und Online-Ressourcen.
Cons
- Paralleles Testen wird nicht von Haus aus unterstützt, kann aber über Selenium Grid oder über Pabot (ein paralleler Executor für RF) erreicht werden.
- Im Guten wie im Schlechten zwingt es einen, nach einer vordefinierten Methodik zu arbeiten, die anfängliche Lernkurve könnte für Neulinge etwas länger sein als üblich
- Das Erstellen von generischen Schlüsselwörtern könnte länger dauern als das Schreiben von codierten Tests
- Nicht einfach, die Berichte anzupassen.
- Es gibt kein wirkliches if/else-Konstrukt, aber es gibt mehrere Möglichkeiten, den gleichen Effekt zu erzielen (wie in der offiziellen Dokumentation nachgelesen werden kann)
Fazit: Wenn Sie auf der Suche nach einem schlüsselwortgesteuerten Framework-Ansatz sind, der es manuellen Testern und Business-Analysten ermöglicht, Automatisierungstests zu erstellen, ist RF die richtige Lösung für Sie, da es eine Vielzahl von Erweiterungen &Bibliotheken bietet und einfach zu bedienen ist. Wenn Sie jedoch auf der Suche nach der Entwicklung komplexer Szenarien sind, müssen Sie einige Anpassungen vornehmen, die nicht in das Framework integriert sind.
Pytest
Pytest ist ein Open-Source-Test-Framework, das möglicherweise eines der am häufigsten verwendeten Python-Test-Frameworks ist. Pytest unterstützt Unit-Tests, funktionale Tests und auch API-Tests. Zum Ausführen benötigen Sie Python Version 3.5 oder höher.
Pros
- Ermöglicht kompakte und einfache Testsuiten.
- Ist stark erweiterbar durch die Verwendung von Plugins, wie: pytest-randomly, pytest-cov, pytest-django, pytest-bdd.
- Sie können auch pytest html Plugin zu Ihrem Projekt hinzufügen, um HTML-Berichte mit einer einfachen Befehlszeilenoption zu drucken.
- Kann Tests parallel mit einem Pytest Plugin pytest-xdist ausführen. Sie können auch hier mehr darüber lesen.
- Hat eine sehr große Community.
- Unterstützt Fixtures, die Ihnen helfen, alle Parameterkombinationen abzudecken, ohne Testfälle neu zu schreiben, und sind eine großartige Möglichkeit, den Kontext zwischen Schritten zu verwalten.
Gegenargumente
- Kompatibilität ist für Pytest nicht von zentraler Bedeutung, denn obwohl Sie mit Pytest problemlos Testfälle schreiben können, können Sie diese aufgrund der Verwendung der einzigartigen Routinen von Pytest in keinem anderen Testframework verwenden.
TestProject
TestProject ist ein 100% KOSTENLOSES, komplettes Automatisierungs-Framework mit Cloud-Berichten. Mit TestProject können Sie ganz einfach Testautomatisierung für mobile, Web- oder generische Zwecke mit dem Python Open Source SDK entwickeln. Es unterstützt Python Version 3.6 oder höher und unterstützt sowohl Pytest als auch Unittest Frameworks. TestProject enthält alle erforderlichen Abhängigkeiten als Teil des plattformübergreifenden Agenten (Sie können sich diese Webinar-Aufzeichnung ansehen, um loszulegen).
Pros
- Ein einziger ausführbarer Agent, der alle Bibliotheken von Drittanbietern enthält, die für die Ausführung und Entwicklung von Testautomatisierung für mobile, Web- und generische Tests benötigt werden.
- FREE Automatische Cloud-basierte Berichte im HTML/PDF-Format (einschließlich Screenshots).
- Ausführungshistorie über RESTful API zugänglich.
- Immer auf dem neuesten Stand mit den neuesten und stabilen Selenium/Appium-Treiberversionen.
- Ein einziges SDK für Web-, Android-, iOS- und generische Tests.
- Eingebaute Test-Runner- und Reporting-Funktionen.
- Plattformübergreifende Unterstützung für Mac, Windows, Linux und Docker.
- Große Community und Support: Forum, Blog und eingebauter Live-Chat.
Cons
- Der Agent kann Tests einzeln ausführen, für paralleles Testen müssten Sie also Docker-Agenten verwenden.
- Die Berichte sind nur in der TestProject-Cloud verfügbar, um sie lokal zu speichern, müssen Sie einen PDF-Bericht herunterladen oder die RESTful API verwenden.
- Der Agent benötigt eine Internetverbindung, um Tests auszuführen.
Fazit: Wenn Sie auf der Suche nach einem einzigen Framework sind, das Ihre gesamten Automatisierungsbemühungen von Anfang bis Ende abdeckt, dann ist TestProject definitiv das Richtige für Sie und eine perfekte Lösung für Teams mit unterschiedlichen Fähigkeiten, vom Anfänger bis zum erfahrenen Automatisierungsexperten.
PyUnit (Unittest)
PyUnit (Unittest) ist ein Unit-Testing-Framework für Python, das von JUnit inspiriert wurde. Es ist das Standard-Python-Testframework, das mit dem Python-Paket ausgeliefert wird, und daher dasjenige, mit dem die meisten Entwickler ihre Tests beginnen.
Pros
- Da es Teil der Standard-Python-Bibliothek ist, müssen keine zusätzlichen Module installiert werden – es wird mit dem Python-Paket ausgeliefert.
- Bietet eine einfache und flexible Testfallausführung.
- Schnelle Erstellung von Testberichten, sowohl XML-Berichte als auch unittest-sml-Berichte.
Nachteile
- Die Absicht des Testcodes wird manchmal unklar, da es Abstraktion unterstützt.
- Eine große Menge an Boilerplate-Code ist erforderlich.
- Da es auf Junit basiert, wird die camelCase-Benennungsmethode anstelle der snake_case-Benennungskonvention von Python verwendet.
Nose2
Nose2 ist ein Nachfolger von Nose und ist im Grunde PyUnit (Unittest), aber mit Plugins. Nose2 erweitert PyUnit über seine Funktionalität hinaus mit verschiedenen Plugins, die Unterstützung für Testausführung, Testentdeckung, Dekoratoren, Fixtures, Parametrisierung usw. hinzufügen.
Pros
- Einfacher Einstieg, da es das PyUnit (Unittest) Framework erweitert, das mit der Python-Bibliothek ausgeliefert wird.
- Enthält eine große Anzahl von eingebauten Plugins, die das Testen schneller und einfacher machen können.
- Ermöglicht paralleles Testen mit dem mp-Plugin.
- Sammelt Tests automatisch, solange Sie einige einfache Richtlinien für die Organisation Ihrer Bibliothek und Ihres Testcodes befolgen.
Nachteil
- Mangel an umfangreicher Dokumentation, die Sie zurückhalten kann, wenn Sie gerade erst anfangen.
- Im Gegensatz zu anderen Frameworks nicht so aktiv gepflegt.
Fazit: Wenn Sie bereits PyUnit verwenden, können Sie Nose2 eine Chance geben und herausfinden, wie es PyUnit erweitert.
Behave
Behave ist eines der beliebtesten Python BDD (behavior-driven development) Testing Frameworks. Obwohl es nicht offiziell Teil des Cucumber-Projekts ist, funktioniert es sehr ähnlich wie die Cucumber-Frameworks.
Pros
- Ermöglicht das Schreiben von Testfällen in einer lesbaren Sprache, was zu einer einfachen Zusammenarbeit zwischen Teams mit ähnlichen Funktionen führt.
- Eine große Menge an Dokumentation und Support sind verfügbar, um den Einstieg zu erleichtern.
- Vollständige Unterstützung der Gherkin-Sprache – somit erfordert die Erstellung von Feature-Dateien keine technischen Kenntnisse.
- Hat Django und Flask-Integrationen.
Cons
- Es gibt keine Unterstützung für parallele Ausführung.
- Nur für Black-Box-Tests.
Fazit: Wenn Ihr Team einen BDD-Ansatz verfolgt, Sie bereits über BDD-Kenntnisse verfügen (z. B. Cucumber, SpecFlow usw.) und auf der Suche nach Blackbox-Tests sind, sollten Sie sich Behave auf jeden Fall ansehen. Sie sollten auch andere Python BDD-Frameworks erkunden, wie z.B.: Pytest-bdd, Lettuce (wird weiter unten beschrieben), Radish und weitere in diesem Artikel zum Vergleich von Python BDD-Test-Frameworks. Wenn Sie mehr als Blackbox-Tests benötigen, dann sollten Sie sich woanders umsehen.
Lettuce
Lettuce ist ein weiteres Python BDD-Framework und basiert auf Cucumber. Benötigt Python 2.7.14 oder höher.
Pros
- Unterstützt die Gherkin-Sprache und ermöglicht so auch nicht-technischen Teammitgliedern die einfache Erstellung von Tests in natürlicher Sprache.
- Ähnlich wie Behave wird es hauptsächlich für Black-Box-Tests verwendet, kann aber für weitere Testarten eingesetzt werden. Zum Beispiel kann Lettuce verschiedene Server- und Datenbankverhalten und -interaktionen testen.
Cons
- Es fehlt ein Teil des Funktionsumfangs anderer Frameworks, so dass es eher für kleine Projekte geeignet ist.
- Support und Dokumentation scheinen nicht gepflegt zu werden.
- Erfordert eine engagierte Kommunikation zwischen allen Projektbeteiligten: Entwicklung, QA und Manager, um sicherzustellen, dass die Implementierung erfolgreich ist.
Fazit: Wenn Sie ein kleines BDD-Projekt haben, ist Lettuce eine großartige Option für die einfache und natürlichsprachliche Testerstellung unter allen Teammitgliedern.
Testify
Testify wurde entwickelt, um die gängigen Unittest- und Nose-Frameworks zu ersetzen und verfügt über erweiterte Funktionen zum Standard-Unittest.
Pros
- Einsatz für Unit-Tests, Integrationstests und Systemtests.
- Für diejenigen, die mit Unittest vertraut sind, ist Testify sehr einfach zu bedienen.
- Hat umfangreiche Plugins.
- Ähnlich wie Nose2, ermöglicht Testify Test Discovery.
- Einfache Syntax für Fixture-Methode.
Cons
- Mangel an umfangreicher Dokumentation, daher müssen Anfänger möglicherweise in die Suche nach relevanten Ressourcen investieren.
- Paralleles Testen ist nicht einfach zu erreichen.
Fazit: Wenn Sie bereits Erfahrung mit Unittest haben, wird es für Sie ziemlich einfach sein, Ihre bestehenden Tests so anzupassen, dass sie mit Testify funktionieren. Es lohnt sich also auf jeden Fall, einen Blick darauf zu werfen.
Abschluss
Wir sind am Ende dieser Vergleichsliste von Python-Testing-Frameworks angelangt, und nun ist es an der Zeit, dasjenige auszuwählen, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.
Suchen Sie eher nach einem BDD-Ansatz? Möchten Sie Unit-Tests durchführen oder eher funktionale Tests? Verfügt Ihr Team über technische oder Codierungserfahrung oder besteht es hauptsächlich aus Anfängern? Diese und viele andere Fragen müssen Sie berücksichtigen, wenn Sie eine Entscheidung treffen wollen. Jedes der oben genannten Frameworks hat seine Vor- und Nachteile, und es gibt nicht so etwas wie gut oder schlecht, sondern eher geeignet. Geeignet für Ihre eigenen Bedürfnisse und Produktanforderungen.
Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen nicht nur dabei helfen konnte, zu verstehen, wie großartig Python für Automatisierungstests ist, sondern Ihnen auch auf Ihrer Reise zu einfachen Python-Tests helfen konnte!