Elegir el marco de Python adecuado para las pruebas de automatización
Swasti Shrivastava, Softnautics
La automatización de pruebas es la práctica de automatizar la ejecución de pruebas utilizando marcos y herramientas para ejecutar pruebas más rápido y reducir la necesidad de evaluadores humanos. En este método de prueba de software, se crean scripts de prueba reutilizables para verificar la funcionalidad de la aplicación, reducir el tiempo total de regresión y facilitar una versión de software más rápida. El uso de la automatización de pruebas acorta el tiempo de regresión del ciclo de vida de las pruebas y mejora la calidad de las versiones.
Según un informe publicado por Future Market Insights, se espera que el mercado mundial de pruebas de automatización crezca a una tasa compuesta anual del 14,3 % y registre un valor de mercado de 93 600 millones USD para finales de 2032. Los scripts de prueba automatizados se pueden escribir en varios idiomas diferentes. lenguajes de programación como Python, C#, Ruby, Java, etc. Entre ellos, Python es el lenguaje más popular utilizado para las pruebas de automatización entre los ingenieros de automatización. Proporciona varias herramientas y bibliotecas útiles que se utilizan para las pruebas de automatización. Python también admite ampliamente muchos tipos diferentes de marcos de automatización de pruebas.
Además del marco de pruebas de Python predeterminado, las pruebas unitarias (o PyUnit), existen varios marcos de trabajo de Python que pueden ser más apropiados para un proyecto. El marco de prueba más apropiado para un proyecto se puede elegir en función de los requisitos del proyecto, el tamaño y el marco de automatización aplicado, por ejemplo, TDD (Desarrollo basado en pruebas), BDD (Desarrollo basado en comportamiento), ATDD (Desarrollo basado en pruebas de aceptación), KDD (Desarrollo basado en palabras clave). Desarrollo Impulsado) y etc.
Tipos de marcos de prueba de Python
Marco de automatización de pruebas
PyTest:
PyTest es un marco de código abierto y admite pruebas unitarias, pruebas de API y pruebas funcionales. En PyTest, los casos de prueba siguen un formato específico, donde las pruebas comienzan con test_ o terminan con _test.
requisitos previos:
- Conocimientos básicos del marco de desarrollo basado en pruebas
- Conocimiento práctico de Python
Ventajas:
- Se puede utilizar para proyectos que implementan TDD
- Ayuda a escribir trajes de prueba de forma compacta.
- Los accesorios y las pruebas parametrizadas cubren combinaciones de múltiples casos de prueba sin reescribirlos
- Los marcadores se pueden usar para agrupar pruebas u omitirlas mientras se ejecuta todo el conjunto de pruebas
- Cree informes y más. Compatibilidad con muchos complementos integrados y de terceros que pueden agregar nuevas funciones, como
- Admite la ejecución paralela de casos de prueba utilizando el complemento pytest-xdist
- Gran apoyo de la comunidad
- Implementa decoradores de Python y puede aprovechar al máximo la flexibilidad de programación de Python
Contras:
- No es compatible con otros frameworks de python. Si alguien quiere cambiar a otro marco de Python, todas las pruebas deben reescribirse.
- Se basa puramente en la programación de Python y requiere un conocimiento sólido de la programación de Python.
Robot
Robot es un marco de código abierto. Selenium es ampliamente utilizado para la automatización de pruebas.
requisitos previos:
- Conocimiento básico del marco de desarrollo impulsado por palabras clave
- Se requiere un conocimiento práctico de python para generar nuevas palabras clave
Ventajas:
- Se puede usar para proyectos que implementan ATDD, BDD o desarrollo basado en palabras clave
- No se requieren conocimientos de programación cuando se utilizan palabras clave predefinidas
- Fácil de entender para los clientes no técnicos y la alta dirección.
- Muchas bibliotecas y palabras clave integradas especialmente para pruebas de selenio
- Buen mecanismo de reporte interno
- Buen apoyo de la comunidad
Contras:
- Personalizar informes HTML es difícil
- No hay una función integrada para la ejecución de pruebas en paralelo. Pabot se puede utilizar para ejecutar casos de prueba en paralelo
- La generación de nuevas palabras clave puede llevar mucho tiempo o ser una limitación para los evaluadores con conocimientos de codificación y, por lo tanto, menos flexible.
A comportarse
Behave es un framework de código abierto. Más adecuado para pruebas web. La sintaxis de los scripts o archivos de propiedades es muy similar al inglés común.
requisitos previos:
- Conocimiento básico de un marco de desarrollo basado en el comportamiento.
- Conocimiento práctico de Python
Ventajas:
- Se puede utilizar para proyectos que implementan BDD
- Características del entorno, ajustes de configuración, dispositivos, etc. disponibilidad permite una fácil instalación y limpieza.
- El marco es fácil de entender.
- matraz, etc se puede integrar con otros marcos de desarrollo web como
- Agregar nuevos casos de prueba es fácil
- Generación de un informe en formato JUnit
- Excelente soporte para la documentación.
Contras:
- No se admite la ejecución paralela de casos de prueba
- Solo se puede utilizar para pruebas de caja negra.
- No apto para pruebas de integración.
PyUnit
PyUnit (Prueba unitaria) es el marco de prueba estándar para pruebas unitarias que viene con Python. Al igual que PyTest, los casos de prueba en PyUnit siguen un formato específico, donde las pruebas comienzan con test_ o terminan con _test.
requisitos previos:
- Conocimiento práctico de Python
ventajas:
- No se requiere instalación de paquetes adicionales
- Generar un informe de prueba es más rápido
- Las pruebas personalizadas se pueden ejecutar simplemente escribiendo el nombre de la prueba en la terminal
- La salida estándar es fácil de entender
Contras:
- El uso de PyUnit para proyectos grandes se ve significativamente obstaculizado por el soporte de abstracción excesivo y la abundancia de código repetitivo.
Nariz 2
Nose2 es una extensión de las pruebas unitarias. Nose2 agrega soporte para el marco PyUnit al proporcionar complementos.
requisitos previos:
Conocimiento práctico de Python
ventajas:
- Fácil de instalar
- Herramientas como PyTest, pruebas parametrizadas, etc. tener características como
- Las pruebas se pueden ejecutar en paralelo con múltiples procesos utilizando el complemento mp (multiproceso)
- Informes, automatización de pruebas de selenio, etc. Se pueden agregar muchos complementos con características como
Contras:
- La documentación no es extensa.
A pesar de los ciclos de desarrollo más cortos, las pruebas automatizadas ofrecen varias ventajas que son esenciales para producir aplicaciones de alta calidad. Esto minimiza la posibilidad de error humano que inevitablemente ocurre en los procedimientos de prueba manuales. Se mejora la calidad del software y se reduce la probabilidad de defectos que amenazan la entrega a través de pruebas automatizadas.
Biografía del autor:
Swasti trabaja como ingeniero de automatización sénior en Softnautics y tiene un total de más de 6 años de experiencia como ingeniero de pruebas de automatización de Python. En su carrera, ha trabajado en proyectos de IoT, desarrollo de marcos de prueba y control de calidad y proyectos de automatización que requieren DevOps. Le apasiona la automatización para aprender nuevas habilidades, resolver problemas y reducir los esfuerzos manuales. Cuando no está trabajando, le gusta escuchar audiolibros, música y podcasts.
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