トップ6の最高のPythonテストフレームワーク(2021年のリストを更新)

(画像 ソース )

パッケージ/メソッド：

（（ 注意： unittest.mock（） システムパーツをモックオブジェクトに置き換えることができるPythonテスト用のライブラリです。コア モッククラス テストスイートを簡単に作成するのに役立ちます。）

APIへのリンク： ユニットテストAPI
ダウンロードリンク： 単体テスト

＃4）DocTest

• Doctestは、Pythonの標準ディストリビューションに含まれ、次の目的で使用されるモジュールです。 ホワイトボックスユニットテスト。
• インタラクティブなPythonセッションを検索して、必要に応じて正確に機能しているかどうかを確認します。
• docstring、Pythonインタラクティブシェル、Pythonイントロスペクション（実行時にオブジェクトのプロパティを決定する）などの選択的なPython機能を利用します。
• コア機能：
  • docstringを更新しています
  • 回帰テストの実行
• 関数testfile（）およびtestmod（）は、基本的なインターフェイスを提供するために使用されます。

例：

参考のためのスクリーンショット：

(画像 ソース )

パッケージ/機能 ：

注意： テキストファイル内のインタラクティブな例を確認するには、testfile（）関数を使用できます。

次のコマンドラインから直接テストを実行できます。

APIへのリンク： DocTest API
ダウンロードリンク： Doctest

＃5）鼻2

• Nose2はNoseの後継であり、Pythonベースです。 ユニットテストフレームワーク DoctestsとUnitTestsを実行できます。
• Nose2はに基づいています 単体テスト したがって、それはと呼ばれます unittestを拡張する または、テストを簡単かつ簡単にするために設計されたプラグインを使用した単体テスト。
• Noseは、unittest.testcaseの集合テストを使用し、テストと例外を作成するための複数の関数をサポートします。
• Noseは、パッケージフィクスチャ、クラス、モジュール、および複雑な初期化をサポートしており、頻繁に書き込むのではなく、一度に定義できます。

例：

参考のためのスクリーンショット：

パッケージ/メソッド：

APIへのリンク： Nose2のプラグイン
ダウンロードリンク： ノーズ2

＃6）証言する

• Testifyは、unittestとnoseを置き換えるように設計されました。 Testifyには、ユニットテストよりも高度な機能があります。
• Testifyは、セマンティックテストのJava実装として人気があります（ソフトウェアテスト仕様の習得と実装が簡単です）。
• 実行中 自動化されたユニット、統合およびシステムテスト 証言する方が簡単です。

特徴

• フィクスチャメソッドへの単純な構文。
• 即興のテスト発見。
• クラスレベルのセットアップとティアダウンフィクスチャメソッド。
• 拡張可能なプラグインシステム。
• 取り扱いが簡単なテストユーティリティ。

例：

参考のためのスクリーンショット：

(画像 ソース )

パッケージ/メソッド：

APIへのリンク： Testifyのパッケージファイル
ダウンロードリンク： 証言する

追加のPythonテストフレームワーク

これまで、最も人気のあるPythonテストフレームワークを確認してきました。いくつかあります 将来人気になるかもしれないこのリストのより多くの名前。

＃7）振る舞う

• 振る舞いは BDD（ビヘイビア駆動開発） にも使用されるテストフレームワーク ブラックボックステスト 。 Behaveは、テストの記述に自然言語を使用し、Unicode文字列で機能します。
• 動作ディレクトリには次のものが含まれます 機能ファイル プレーンテキスト形式の自然言語のように見え、 Pythonステップの実装 。

APIへのリンク： Behaveユーザーガイド
ダウンロードリンク： 振る舞う

＃8）レタス

• レタスは ビヘイビア駆動開発テスト 。これにより、テストプロセスが簡単かつスケーラブルになります。
• レタスには次のような手順が含まれます。
  • 行動を説明する
  • Pythonでのステップ定義。
  • コードの実行
  • テストに合格するようにコードを変更する。
  • 変更されたコードの実行。
• これらの手順は、ソフトウェアをエラーなしにし、それによってその品質を向上させるために3〜4回実行されています。

APIへのリンク： レタスのドキュメント
ダウンロードリンク： レタス

よくある質問と回答

このトピックに関する最も一般的なFAQのいくつかを見てみましょう-

Q＃1）自動化にPythonが使用されるのはなぜですか？

回答： 「Pythonにはシステムの自動テストをサポートするツールとライブラリが付属しています」ので、Pythonがテストに使用される理由は他にもいくつかあります。

• Pythonはオブジェクト指向で機能的であり、プログラマーは関数とクラスが要件に従って適切であるかどうかを結論付けることができます。
• Pythonは、「Pip」のインストール後にテストするための便利なパッケージの豊富なライブラリを提供します。
• ステートレス関数と単純な構文は、読み取り可能なテストを作成するのに役立ちます。
• Pythonは、テストケースとテストコードの間の架け橋の役割を果たします。
• Pythonは動的なダックタイピングをサポートしています。
• 適切に構成されたIDEとBDD​​フレームワークへの優れたサポートを提供します。
• 豊富なコマンドラインサポートは、手動チェックを実行するのに役立ちます。
• シンプルで優れた構造、モジュール性、豊富なツールセット、およびパッケージは、スケール開発に役立ちます。

Q＃2）Pythonテストを構成する方法は？

回答： Pythonでテストを作成するときは、以下の2つのことを考慮する必要があります。

• テストしたいシステムのどのモジュール/部分ですか？
• どのタイプのテストを選択していますか（単体テストか統合テストか）？

Pythonテストの全体的な構造は、入力、実行するテストコード、出力、出力と期待される結果の比較など、テストのコンポーネントを決定する他のテストと同じくらい単純です。

Q＃3）どの自動化ツールがPythonで書かれていますか？

javaでオブジェクト配列を作成する方法

回答： ビルドアウト は、Pythonで記述および拡張され、ソフトウェアアセンブリの自動化に使用される自動化ツールです。ビルドアウトは、開発から展開までのすべてのソフトウェアフェーズに適用できます。

このツールは、次の3つの基本原則に基づいています。

• 再現性： 同じ環境で開発されたプロジェクト構成は、その履歴に関係なく同じ結果を生成するはずであると述べています。
• コンポーネント化： ソフトウェアサービスには自己監視ツールが含まれている必要があり、製品の展開中に監視システムを構成する必要があります。
• オートメーション： ソフトウェアの展開は、高度に自動化され、時間を節約する必要があります。

Q＃4）PythonはSeleniumで使用できますか？

回答： はい。 SeleniumではPython言語を使用してテストを実行します。 Python APIは、Seleniumを介してブラウザーに接続するのに役立ちます。 Python Seleniumの組み合わせは、SeleniumWebDriverを使用して機能/受け入れテストを作成するために使用できます。

Q＃5）Pythonを使用したSeleniumは優れていますか？

回答： SeleniumとPythonが適切な組み合わせと見なされる理由はいくつかあります。

• Seleniumには、迅速なテスト自動化をサポートする最強のツールセットがあります。
• Seleniumは、実際のアプリケーションの動作を調べるのに役立つWebアプリケーションテストを実行するための専用テスト機能を提供します。
• 一方、Pythonは、シンプルなキーワード構造を備えた、高レベルでオブジェクトベースのユーザーフレンドリーなスクリプト言語です。

さて、PythonでSeleniumを使用する場合、以下に示すようにいくつかの利点があります。

• コーディングと読み取りが簡単です。
• Python APIは、Seleniumを介してブラウザーに接続するのに非常に便利です。
• Seleniumは、デザインのバリエーションに関係なく、Pythonの標準コマンドをさまざまなブラウザーに送信します。
• Pythonは、他のプログラミング言語よりも比較的シンプルでコンパクトです。
• Pythonには、自動化テストを実行するためにPythonでSeleniumを使用するのがまったく新しい人をサポートするための大きなコミュニティが付属しています。
• それは常に無料でオープンなプログラミング言語です。
• Selenium WebDriverは、PythonでSeleniumを使用するもう1つの強力な理由です。 Selenium WebDriverは、Pythonの簡単なユーザーインターフェイスを強力にバインドします。

Q＃6）最高のPythonテストフレームワークを選択するための手段は何ですか？

回答： 最適なPythonテストフレームワークを選択するには、以下の点を考慮に入れる必要があります。

• スクリプトの品質と構造が目的を満たしている場合。プログラミングスクリプトは、理解/保守が容易で、欠陥がない必要があります。
• Pythonのプログラミング構造は、属性、ステートメント、関数、演算子、モジュール、標準ライブラリファイルで構成されるテストフレームワークを選択する上で重要な役割を果たします。
• テストをどれだけ簡単に生成でき、どの程度再利用できますか？
• テスト/テストモジュールの実行に採用された方法（モジュール実行手法）。

Q＃7）最高のPythonテストフレームワークを選択するにはどうすればよいですか？

回答： 各フレームワークの利点と制限を理解することは、最良のPythonテストフレームワークを選択するためのより良い方法です。探検しましょう–

ロボットフレームワーク：

利点：

• キーワード駆動型テストアプローチは、読みやすいテストケースをより簡単な方法で作成するのに役立ちます。
• 複数のAPI
• 簡単なテストデータ構文
• SeleniumGridを介した並列テストをサポートします。

制限：

• カスタマイズされたHTMLレポートの作成は、Robotでは非常に注意が必要です。
• 並列テストのサポートが少なくなります。
• Python2.7.14以降が必要です。

Pytest：

利点：

• コンパクトなテストスイートをサポートします。
• デバッガーや明示的なテストログは必要ありません。
• 複数の器具
• 拡張可能なプラグイン
• 簡単でシンプルなテスト作成。
• バグの少ないテストケースを作成できます。

制限：

• 他のフレームワークとの互換性はありません。

単体テスト：

利点：

• 追加のモジュールは必要ありません。
• 初心者レベルのテスターに​​とって簡単に学ぶことができます。
• シンプルで簡単なテスト実行。
• 迅速なテストレポートの生成。

制限事項

• Pythonのsnake_caseの命名とJUnitのcamelCaseの命名は、少し混乱を引き起こします。
• テストコードの意図が不明確です。
• 膨大な量の定型コードが必要です。

Doctest：

利点：

• 小さなテストを実行するための良いオプション。
• メソッド内のテストドキュメントには、メソッドの動作に関する追加情報も記載されています。

制限事項

• 印刷出力を比較するだけです。出力に変動があると、テストが失敗します。

鼻2：

利点：

• Nose 2は、unittestよりも多くのテスト構成をサポートします。
• これには、アクティブなプラグインの実質的なセットが含まれています。
• エラーに関する詳細情報を提供するunittestとは異なるAPI。

制限：

• Nose2はPython3をサポートしていますが、サードパーティのプラグインはサポートしていないため、サードパーティのプラグインをインストールする際は、セットアップツール/配布パッケージをインストールする必要があります。

証言：

利点：

• 理解しやすく、使いやすい。
• ユニット、統合、システムテストは簡単に作成できます。
• 管理可能で再利用可能なテストコンポーネント。
• Testifyに新しい機能を追加するのは簡単です。

制限：

• 当初、TestifyはunittestとNoseを置き換えるために開発されましたが、pytestに移行するプロセスがオンになっているため、今後のいくつかのプロジェクトでTestifyを使用しないことをお勧めします。

フレームワークの動作：

利点：

• すべてのタイプのテストケースを簡単に実行できます。
• 詳細な推論と思考
• QA / Dev出力の明確さ。

制限：

• ブラックボックステストのみをサポートします。

レタスフレームワーク：

利点：

• 複数のテストシナリオを作成するためのシンプルな言語。
• ブラックボックステストの動作駆動型テストケースに役立ちます。

制限：

• 開発者、テスター、利害関係者の間の強力な調整が強く必要です。

ビジネスニーズに適した基準を開発するのに役立つ上記の利点と制限を考慮して、最適なPythonテストフレームワークを選択できます。

Q＃8）Pythonオートメーションに最適なフレームワークはどれですか？

回答： 利点と制限を考慮しながら、テストの種類を最適なテストフレームワークを選択するための手段の1つと見なすことができます。

• 機能テスト： ロボット、PyTest、ユニットテスト
• 行動駆動型テスト： 振る舞う、レタス

ロボット Pythonテストに不慣れで、確実なスタートを切りたい人にとっては最高のフレームワークです。

結論

サブユニット、トライアル、テストリソース、Sancho、Testtoolsは、Python TestingFrameworkのリストに追加された名前です。ただし、Pythonテストがテストの世界で導入された比較的新しい概念である限り、普及しているツールはごくわずかです。

企業は、これらのツールをよりよく理解してテストを実行しやすいようにするために取り組んでいます。豊富で正確なクラスフィクスチャ、プラグイン、およびパッケージを使用すると、これらのツールはPythonテストの実行に精通し、好ましいものになる可能性があります。

一方、ユニットテストからTestifyまでの上記のフレームワークは、意図したシステムパフォーマンスを達成するために必要なサポートとサービスを提供しています。

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