Sélection du bon framework Python pour les tests d’automatisation

Par Swasti Shrivastava, Softnautics

L’automatisation des tests est la pratique consistant à automatiser l’exécution des tests à l’aide de frameworks et d’outils pour effectuer les tests plus rapidement et réduire le besoin de testeurs humains. Dans cette méthode de test de logiciel, des scripts de test réutilisables sont créés pour tester la fonctionnalité de l’application, réduisant ainsi le temps de régression global et facilitant des versions logicielles plus rapides. L’utilisation de l’automatisation des tests raccourcit le temps de régression du cycle de vie des tests et améliore la qualité des versions.

Selon un rapport publié par le groupe Future Market Insights, le marché mondial des tests d’automatisation devrait croître à un TCAC de 14,3 %, enregistrant une valeur marchande de 93,6 milliards de dollars d’ici la fin de 2032. Les scripts de test automatisés peuvent être écrits dans plusieurs programmes différents. langages tels que Python, C#, Ruby, Java, etc. Parmi eux, Python est de loin le langage le plus utilisé par les ingénieurs en automatisation pour les tests d’automatisation. Il fournit divers outils et bibliothèques utiles utilisés pour les tests d’automatisation. Python prend également largement en charge de nombreux types différents de frameworks d’automatisation des tests.

Outre le framework de test Python par défaut, le test unitaire (ou PyUnit), divers frameworks python sont disponibles et peuvent être plus adaptés au projet. Le cadre de test le plus approprié pour le projet peut être sélectionné en fonction des exigences, de la taille et du cadre d’automatisation du projet, par exemple, TDD (Test Driven Development), BDD (Behavior Driven Development), ATDD (Acceptance Test Driven Development), KDD (développement piloté par mots clés), etc.

Types de frameworks de test Python

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Cadre d’automatisation des tests

TestPy :

PyTest est un framework open source qui prend en charge les tests unitaires, les tests d’API et les tests fonctionnels. Dans PyTest, les cas de test suivent un format particulier où les tests commencent par test_ ou se terminent par _test.

Conditions préalables:

  • Connaissance de base du cadre de développement piloté par les tests
  • Connaissance pratique de Python

Avantages:

  • Peut être utilisé pour des projets qui pratiquent le TDD
  • Aide à écrire des combinaisons de test de manière compacte
  • Les montages et les tests paramétrés couvrent de nombreuses combinaisons de cas de test sans les réécrire
  • Les marqueurs peuvent être utilisés pour regrouper les tests ou les ignorer lorsque toute la suite de tests est en cours d’exécution
  • De nombreux plugins intégrés et tiers peuvent ajouter de nouvelles fonctionnalités telles que la génération de rapports, etc.
  • Prend en charge l’exécution parallèle de cas de test à l’aide du plug-in pytest-xdist
  • Énorme soutien de la communauté
  • Implémente les décorateurs python et peut tirer pleinement parti de la flexibilité de la programmation python

Les inconvénients:

  • Il n’est pas compatible avec d’autres frameworks Python. Tous les tests doivent être réécrits si quelqu’un veut passer à un autre framework python.
  • Il est purement basé sur la programmation python qui nécessite d’avoir de solides connaissances sur la programmation python

Robot

Le Robot est un framework open-source. Il est largement utilisé pour l’automatisation des tests au sélénium.

Conditions préalables:

  • Connaissance de base du framework Keyword Driven Development
  • Une connaissance pratique de python est requise pour créer de nouveaux mots-clés

Avantages:

  • Peut être utilisé pour des projets qui pratiquent le développement ATDD, BDD ou par mots clés
  • Aucune connaissance préalable en programmation n’est requise si vous utilisez des mots-clés prédéfinis
  • Facile à comprendre pour les clients et les cadres supérieurs issus d’un milieu non technique.
  • De nombreuses bibliothèques et mots-clés intégrés, en particulier pour les tests de sélénium
  • Bon mécanisme de rapport intégré
  • Bon soutien communautaire

Les inconvénients:

  • Difficile de personnaliser les rapports HTML
  • Aucune fonctionnalité intégrée pour l’exécution de tests parallèles. Pabot peut être utilisé pour exécuter des cas de test en parallèle
  • La création de nouveaux mots-clés peut prendre du temps ou peut être une restriction pour les testeurs ayant des connaissances en codage et donc moins flexibles

Se comporter

Behave est un framework open-source. Il est le mieux adapté pour les tests Web. La syntaxe des scripts ou des fichiers de fonctionnalités est très proche de la langue anglaise profane.

Conditions préalables:

  • Connaissance de base du cadre de développement axé sur le comportement
  • Connaissance pratique de Python

Avantages:

  • Peut être utilisé pour des projets qui pratiquent le BDD
  • Disponibilité des fonctions environnementales, des paramètres de configuration, des luminaires, etc. Permet une configuration et un nettoyage faciles
  • Cadre facile à comprendre
  • Peut être intégré à d’autres frameworks de développement Web comme Flask, etc.
  • Simple pour ajouter de nouveaux cas de test
  • Génération de rapport au format JUnit
  • Excellent support pour la documentation

Les inconvénients:

  • L’exécution parallèle des cas de test n’est pas prise en charge
  • Ne peut être utilisé que pour les tests de boîte noire
  • Ne convient pas aux tests d’intégration

UnitéPy

PyUnit (Unit Test) est le framework de test par défaut pour les tests unitaires fourni avec Python. Semblable à PyTest, dans PyUnit, les cas de test suivent également un format particulier où les tests commencent par test_ ou se terminent par _test.

Conditions préalables:

  • Connaissance pratique de Python

Avantages:

  • Aucune installation de package supplémentaire n’est requise
  • La génération de rapport de test est plus rapide
  • Des tests individuels peuvent être exécutés simplement en tapant le nom du test sur le terminal
  • La sortie par défaut est facile à comprendre

Les inconvénients:

  • L’utilisation de PyUnit pour les grands projets est considérablement entravée par la prise en charge d’une trop grande abstraction et l’abondance de code passe-partout

Nez2

Nose2 est l’extension du test unitaire. Nose2 ajoute la prise en charge du framework PyUnit en fournissant des plugins.

Conditions préalables:

Connaissance pratique de Python

Avantages:

  • Facile à installer
  • Avoir des fonctionnalités telles que des luminaires, des tests paramétrés, etc. comme PyTest
  • Les tests peuvent être exécutés en parallèle avec plusieurs processus en utilisant le plugin mp (multiprocess)
  • De nombreux plugins peuvent être ajoutés avec des fonctionnalités telles que les rapports, l’automatisation des tests de sélénium, etc.

Les inconvénients:

  • La documentation n’est pas exhaustive

Malgré des cycles de développement plus courts, les tests automatisés offrent plusieurs avantages essentiels pour produire des applications de haute qualité. Cela minimise la possibilité que des erreurs humaines se produisent inévitablement dans les procédures de test manuel. La qualité du logiciel est améliorée et la probabilité de défauts mettant en danger le délai de livraison est réduite grâce aux tests automatisés.

Biographie de l’auteur :

Swasti travaille en tant qu’ingénieur senior en automatisation chez Softnautics et a au total plus de 6 ans d’expérience en tant qu’ingénieur de test Python Automation. Au cours de sa carrière, elle a travaillé sur des projets IoT, des projets d’assurance qualité et d’automatisation qui nécessitent le développement d’un framework de test et DevOps. Elle est passionnée par l’apprentissage de nouvelles compétences, les défis de débogage et l’automatisation pour réduire les efforts manuels. Lorsqu’elle ne travaille pas, elle aime écouter des livres audio/de la musique/des podcasts.

Si vous souhaitez télécharger une copie de ce livre blanc, cliquez ici

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