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、Unittestunittest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:importunittestdeffun(x):classMyTest(unittest.TestCase):执行后成功。
2、Doctestdoctest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。
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:defsquare(x):>>>square(2)returnx*xif__name__=='__main__':执行的测试结果如下所示:
3、py.testpytest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: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):example.py
从小白变高手,这7个超实用的Python自动化测试框架请收好!
4、NoseNose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
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