自動化テストのための適切な Python フレームワークの選択

Swasti Shrivastava 著、Softnautics

テストの自動化とは、フレームワークとツールを使用してテストの実行を自動化し、テストをより迅速に実行し、人間のテスターの必要性を減らす方法です。 このソフトウェア テスト方法では、再利用可能なテスト スクリプトを作成してアプリケーションの機能をテストし、全体的な回帰時間を短縮し、ソフトウェアのリリースを迅速化します。 テストの自動化を利用すると、テスト ライフ サイクルの回帰時間が短縮され、リリースの品質が向上します。

Future Market Insights Group が発行したレポートによると、世界の自動化テスト市場は 14.3% の CAGR で成長し、2032 年末までに 936 億米ドルの市場価値を記録すると予想されています。 Python、C#、Ruby、Java などのプログラミング言語。 その中でも、Python は自動化エンジニアの間で自動化テストに使用される最も人気のある言語です。 自動化テストに使用されるさまざまな便利なツールとライブラリを提供します。 Python は、さまざまな種類のテスト自動化フレームワークも幅広くサポートしています。

デフォルトの Python テスト フレームワークである単体テスト (または PyUnit) とは別に、プロジェクトにより適したさまざまな Python フレームワークが利用可能です。 プロジェクトに最も適したテスト フレームワークは、プロジェクトの要件、サイズ、実践されている自動化フレームワークに基づいて選択できます。たとえば、TDD (テスト駆動開発)、BDD (動作駆動開発)、ATDD (受け入れテスト駆動開発)、 KDD(キーワード駆動開発)など

Python テスト フレームワークの種類

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自動化フレームワークのテスト

PyTest:

PyTest はオープンソースのフレームワークであり、単体テスト、API テスト、および機能テストをサポートしています。 PyTest では、テスト ケースは、テストが test_ で始まるか _test で終わる特定の形式に従います。

要件:

  • テスト駆動開発フレームワークの基礎知識
  • Python の実用的な知識

長所:

  • TDDを実践するプロジェクトに使用可能
  • コンパクトな方法でテスト スーツを作成するのに役立ちます
  • フィクスチャとパラメータ化されたテストは、多数のテスト ケースの組み合わせを書き換えることなくカバーします。
  • マーカーを使用して、テストをグループ化したり、テスト スイート全体を実行するときにそれらをスキップしたりできます
  • レポート生成などの新機能を追加できる多くの組み込みおよびサードパーティのプラグインのサポート。
  • pytest-xdist プラグインを使用したテスト ケースの並列実行をサポート
  • 巨大なコミュニティサポート
  • Python デコレータを実装し、Python プログラミングの柔軟性を完全に活用できます

短所:

  • 他の Python フレームワークとは互換性がありません。 誰かが別の Python フレームワークに移行したい場合は、すべてのテストを書き直す必要があります。
  • それは純粋にPythonプログラミングに基づいており、Pythonプログラミングに関する十分な知識が必要です

ロボット

Robot はオープンソースのフレームワークです。 Selenium テストの自動化に広く使用されています。

要件:

  • キーワード駆動開発フレームワークの基礎知識
  • 新しいキーワードを作成するには、Python の実用的な知識が必要です。

長所:

  • ATDD、BDD、またはキーワード駆動開発を実践するプロジェクトに使用できます
  • 定義済みのキーワードを使用する場合、事前のプログラミング知識は必要ありません
  • 技術的背景のないクライアントや上級管理職にとって理解しやすい。
  • 特にセレンテスト用の多くのライブラリと組み込みのキーワード
  • 優れた組み込みのレポート メカニズム
  • 優れたコミュニティ サポート

短所:

  • HTML レポートのカスタマイズが難しい
  • 並列テスト実行のための組み込み機能はありません。 Pabot を使用してテスト ケースを並列実行できます
  • 新しいキーワードの作成には時間がかかるか、コーディングの知識を持つテスターに​​とって制約となり、柔軟性が低下する可能性があります

振る舞う

Behave はオープンソースのフレームワークです。 Web テストに最適です。 スクリプトまたは機能ファイルの構文は、素人の英語に非常に近いものです。

要件:

  • ビヘイビア駆動開発フレームワークの基礎知識
  • Python の実用的な知識

長所:

  • BDDを実践するプロジェクトに使用可能
  • 環境機能、構成設定、備品などの可用性簡単なセットアップとクリーンアップが可能
  • フレームワークがわかりやすい
  • フラスコなどの他の Web 開発フレームワークと統合できます。
  • 新しいテストケースを簡単に追加
  • JUnit 形式でのレポート生成
  • 優れたドキュメント サポート

短所:

  • テスト ケースの並列実行はサポートされていません
  • ブラックボックステストにのみ使用可能
  • 統合テストには適していません

PyUnit

PyUnit (単体テスト) は、Python に付属する単体テスト用の既定のテスト フレームワークです。 PyTest と同様に、PyUnit でもテスト ケースは、テストが test_ で始まるか _test で終わる特定の形式に従います。

要件:

  • Python の実用的な知識

長所:

  • 追加のパッケージのインストールは不要です
  • テスト レポートの生成が高速化
  • ターミナルでテスト名を入力するだけで、個々のテストを実行できます
  • デフォルトの出力は理解しやすい

短所:

  • 大規模なプロジェクトに PyUnit を使用することは、あまりにも多くの抽象化のサポートと豊富な定型コードによって大幅に妨げられています

鼻2

Nose2 は単体テストの拡張機能です。 Nose2 は、プラグインを提供することで PyUnit フレームワークにサポートを追加します。

要件:

Python の実用的な知識

長所:

  • インストールが簡単
  • フィクスチャ、パラメータ化されたテストなどの機能があります。 PyTestのように
  • (multiprocess) mp プラグインを使用して、複数のプロセスでテストを並行して実行できます。
  • レポート、セレン テストの自動化などの機能を備えた多くのプラグインを追加できます。

短所:

  • ドキュメントは広範ではありません

開発サイクルが短いにもかかわらず、自動テストには、高品質のアプリケーションを作成するために不可欠ないくつかの利点があります。 これにより、手動テスト手順で必然的に発生する人的ミスの可能性が最小限に抑えられます。 自動化されたテストによって、ソフトウェアの品質が向上し、配信スケジュールを危険にさらす欠陥の可能性が減少します。

著者略歴:

Swasti は Softnautics でシニア オートメーション エンジニアとして働いており、Python オートメーション テスト エンジニアとして合計 6 年以上の経験があります。 彼女のキャリアでは、テスト フレームワークの開発と DevOps を必要とする IoT プロジェクト、QA および自動化プロジェクトに取り組んできました。 彼女は、新しいスキルの習得、課題のデバッグ、手作業を減らすための自動化に情熱を注いでいます。 仕事をしていない間、彼女はオーディオブック/音楽/ポッドキャストを聞くのが好きです.

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