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2024-12-24 10:19:11 来源:springboot源码启动原理 分类:休闲

1.python单元测试框架(继承、测试unittest参数化、框架框架断言、源码测试报告)
2.python unintests测试框架知识点和用法(超级详细噢)
3.Python热门单元测试框架对比:pytest和unittest还傻傻分不清楚?
4.附源码完整版,测试Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装
5.七年老测试整理的框架框架RF框架大全,一看就会,源码wordpress 福利 源码一学就懂
6.Python性能测试框架Locust实战教程

python测试框架源码_pythontest框架

python单元测试框架(继承、测试unittest参数化、框架框架断言、源码测试报告)

       一、测试继承

       在测试框架中,框架框架继承能有效减少代码冗余,源码提升效率。测试当需要对多个测试模块进行相同的框架框架操作,如设置前提条件和清理工作,源码通过继承可以实现这些操作只在一处修改,避免了重复编写代码的麻烦。

       通常,我们会将这些共用的操作提取到一个基类中。例如,创建一个`BaseTest`类,包含所有测试需要的初始化和清理逻辑。然后,对于每一个具体的测试类,如`LoginTest`、`RegisterTest`等,继承`BaseTest`,并在其中实现具体测试逻辑。这样,只需要修改或新增基类中的通用操作,所有继承此类的测试类都能自动更新。

       二、参数化

       参数化测试通过使用相同的测试代码覆盖不同的测试场景,大大节省了代码编写和维护时间。参数化在unittest框架中可以利用`parameterized`库实现,首先安装`parameterized`库,金钻石指标源码使用`@parameterized`装饰器定义测试用例的参数,然后编写测试函数。例如,在测试Sina邮箱登录功能时,可以设置不同的用户名、密码组合进行验证,参数化使得少量代码即可覆盖多种测试情况。

       三、断言

       断言是测试中验证预期结果与实际结果是否相符的关键步骤。`assertEqual`用于检查两个值是否完全相等。例如,在验证登录功能时,可以断言登录后页面标题与预期标题相同。`assertTrue`和`assertFalse`则用于检查某个条件是否满足或不满足。`assertIn`则用于检查一个值是否包含在另一个值中,这对于验证页面元素是否存在很有用。

       四、测试报告

       生成测试报告是评估测试执行结果的重要手段。在unittest框架中,`HTMLTestRunner`可以帮助我们创建详细的HTML格式测试报告。为了避免每次执行测试时覆盖已有的报告,可以引入时间戳来区分不同时间的报告。例如,生成报告的代码中加入时间戳,确保每次执行都会生成一个新报告,同时保留历史报告。

       通过上述技术手段,我们不仅能够提高测试效率和代码质量,还能清晰地了解测试过程和结果,为软件开发提供有力支持。

python unintests测试框架知识点和用法(超级详细噢)

       Unittest 是 Python 自带的测试框架,它支持测试自动化和单元测试,是 Python 标准库中 unittest 模块的一部分。Unittest 的基本组成包括测试用例、测试装置、区块互助源码fastadmin测试套件和测试运行器。测试用例是测试的最小单位,通常包含一个或多个测试方法。测试用例需要继承 unittest.TestCase 类,测试方法的名称必须以 test_ 开头。测试装置用于设置和清理测试环境,包括 setUp() 和 tearDown() 方法。测试套件是测试用例的集合,可以是单独的测试用例或多个测试用例的组合。测试运行器用于执行测试用例和生成测试报告。

       如何使用 Unittest 进行测试?首先,需要导入 unittest 模块。接下来,编写测试用例,继承 unittest.TestCase 类,并且测试方法的名称必须以 test_ 开头。执行测试后,会输出测试结果。如果所有测试用例都通过,输出 OK;存在测试失败或异常,输出 ERROR 或 FAIL。

       Unittest 的高级用法

       除了基本的使用方法,Unittest 还提供了一些高级的用法。测试装置的级别可以设置为模块级别、类级别和方法级别。模块级别的测试装置使用 setUpModule() 和 tearDownModule() 方法,类级别的测试装置使用 setUpClass() 和 tearDownClass() 方法,方法级别的测试装置使用 setUp() 和 tearDown() 方法。

Python热门单元测试框架对比:pytest和unittest还傻傻分不清楚?

       前言

       在进行自动化测试时,编写测试用例会使用到单元测试模块,其中Python中常见的单元测试模块包括unittest、pytest、nose等。其中,unittest和pytest是Yggdrasil论坛系统源码被提及最多的两个框架,本文将通过简单介绍,对比这两者在断言、用例执行规则、前后置操作、测试报告、参数化功能、失败重跑、跳过用例等方面的主要区别。

       unittest

       unittest框架是Python内置的单元测试框架,广泛应用于各种项目中。它基于JUnit框架设计,支持多种自动化测试用例编写、前置条件和后置数据清理功能。unittest能将多个测试用例组织到测试集中,生成测试报告。

       pytest

       pytest是基于Python的单元测试框架,是对unittest的扩展,更加简洁、方便,支持第三方插件,可以高效完成测试工作。pytest也支持unittest的代码框架内容。

       区别

       从以下几个方面对比unittest和pytest的主要区别:

       断言

       unittest采用自身携带的断言函数,如assertEqual、assertTrue、assertFalse等。而pytest使用Python内置的assert语句进行断言。

       用例执行规则

       unittest要求测试类继承unittest.TestCase,测试用例以test开头,执行顺序按ASCII排序,不能指定特定用例顺序。unittest提供多种方法(如TestCase、TestSuite、TestLoder、TextTestRunner)来方便测试用例编写和执行。源码精灵小水螺

       pytest则要求测试文件名以test_开头,类名以Test开头,测试用例同样以test_开头。执行顺序默认从上到下,可以通过第三方插件定制。执行用例无需导入模块,通过命令行即可执行。

       前后置操作

       unittest支持setup()和tearDown()方法控制用例前后置操作,setupclass()和teardownclass()方法控制类级别操作。pytest支持模块级别(setup_module,teardown_module)、函数级别(setup_function,teardown_function)等操作,通过fixture和装饰器灵活使用。

       测试报告

       unittest没有自带测试报告,需依赖第三方插件(如HTMLTestRunner、BeautifulReport)生成报告。pytest同样没有自带报告,可使用第三方插件(如pytest-html、allure-pytest)生成详细报告。

       参数化功能

       unittest不支持参数化,需借助第三方库(如DDt)实现。pytest支持参数化,可通过@pytest.mark.parametrize或@pytest.fixture(params)实现。

       失败重跑

       unittest不支持用例失败后的自动重跑机制,而pytest通过第三方插件(如pytest-rerunfailures)实现用例重跑。

       跳过用例

       两者都有跳过用例的功能,unittest通过skip或skipif实现,pytest通过skip或skipif实现,允许在条件满足时跳过用例。

       实战演示

       通过请求天气和查询身份证接口的测试用例,分别使用unittest和pytest框架进行参数化测试、跳过用例的实现,并通过生成测试报告进行对比。

       总结

       综上所述,unittest提供基础的单元测试功能,而pytest在unittest的基础上进行了增强和扩展,支持更多的第三方插件,使得测试编写更为灵活和高效。对于初学者,建议先学习unittest,了解其源码后,再逐步接触pytest。

附源码完整版,Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装

       Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装的完整版教程中,主要涉及以下几个关键环节:

       1. 测试框架介绍:框架的优势在于代码复用高,可以集成高级功能如日志、报告和邮件,提高元素维护性,灵活运用PageObject设计模式。

       2. 时间管理和配置文件:创建times.py模块处理时间操作,conf.py管理测试框架目录,config.ini存储测试URL,readconfig.py读取配置信息。

       3. 日志记录和元素定位:通过logger.py记录操作日志,利用POM模型和XPath/CSS选择器定位页面元素。

       4. 页面元素管理和封装:使用YAML格式的search.yaml文件存储元素信息,readelement.py封装元素定位,inspect.py审查元素配置。

       5. Selenium基类封装:使用工厂模式封装Selenium操作,webpage.py提供更稳定的二次封装,确保测试稳定性。

       6. 页面对象模式:在page_object目录下创建searchpage.py,封装搜索相关操作,提高代码可读性。

       7. Pytest测试框架应用:通过pytest.ini配置执行参数,编写test_search.py进行测试用例,conftest.py传递driver对象。

       8. 邮件报告发送:完成后通过send_mail.py模块发送测试结果到指定邮箱。

       通过以上步骤,构建出了一套完整的自动化测试框架,提升了测试效率和维护性,是开发人员进行自动化测试的有力工具。

七年老测试整理的RF框架大全,一看就会,一学就懂

       RF框架,全称为Robot Framework,是一个基于Python开发的自动化测试框架,适用于Web、接口及APP自动化测试。要使用RF框架,首先需要安装Python环境及验证版本,执行命令`pip install robotframework`安装框架本身,进一步可借助`pip install robotframework-ride`安装图形界面IDE。启动RF框架,通常通过运行`ride.py`文件实现。RF框架的结构清晰,分为项目文件夹、测试集、测试用例三个层级,组织逻辑严谨。

       RF的关键字驱动模式,通过预定义的关键词执行自动化任务,简化了数据驱动脚本的逻辑,使得开发人员无需关注底层实现细节,仅需指定任务即可。RF支持多种基础数据类型,包括变量、数组、字典。变量用于存储和操作数据,如`${ x1}=set variable `等价于`x1=`,数组和字典则分别用于存储有序元素序列和键值对,以`@{ list}= create list 1 2`和`&{ map}=create dictionary aa=AA bb=B B`形式呈现。

       在RF中,条件判断和循环逻辑提供了强大的数据处理能力。条件运算符,如数值比较`${ x}>${ y}`、字符串比较`"aa"=="bb"`等,以及选择结构中的`IF`语句,灵活地适应了多种测试需求。RF还支持线性结构和键值对结构的数据类型,通过`FOR`循环进行遍历,例如`FOR ${ i} IN 1 2 3 4 5`或`FOR ${ i} IN RANGE 1 5`。

       字符串处理与异常处理也是RF的关键功能,涉及字符串拼接、包含判断、处理等,增强了测试脚本的灵活性和强大性。RF提供了丰富的内置库支持,包括标准库如`BuiltIn`、`Collections`、`DateTime`、`ScreenShot`等,以及扩展库,如用于Web自动化测试的`SeleniumLibrary`、`RequestsLibrary`,用于APP自动化测试的`AppiumLibrary`等。

       在准备UI自动化测试环境时,需要通过`pip install robotframework-seleniumlibrary`安装扩展库,并确保安装相应的浏览器驱动,如谷歌浏览器驱动。元素定位是UI测试中的关键步骤,RF提供了丰富的定位策略,如id、name、link_test、xpanth、css、class_name等,通过这些策略,开发者可以精准定位页面元素。

       三层架构是RF测试项目中的重要组织结构,分为页面元素层、业务逻辑层和测试用例层,实现了测试逻辑的清晰分层,便于管理、维护和复用代码,提高了测试效率和质量。

       RF支持非GUI的命令行模式运行,通过`pybot -d 测试报告的路径 测试用例的路径`命令执行测试。此外,Jenkins作为持续集成工具,提供了自动化构建和部署的解决方案,与RF框架结合使用,能有效提升软件开发和测试的自动化水平。

Python性能测试框架Locust实战教程

       Locust是一个易于上手的分布式用户负载测试工具,旨在对网站或系统进行负载测试,确定其最大并发用户数量。其运行原理基于事件,每个测试用户在独立进程中运行,使用gevent轻量级进程,不采用回调,从而在单机上支持数千个并发用户。

       Locust具有以下特点:用Python编写测试方案,无需UI操作,灵活性高;支持分布式与扩展性;测试结果通过Web界面实时显示,跨平台且易于扩展;适用于测试任何网页、应用或系统。

       相比其他测试工具,如LoadRunner和Jmeter,Locust在功能上可能不如前两者丰富,但其优点包括基于Python编程,HTTP请求基于Requests库,以及高效的并发机制,采用协程避免系统级资源调度,提高单机并发能力。

       Locust安装步骤包括配置Python环境,下载并安装解释器、配置环境变量、验证Python环境,以及安装Locust库,通过命令行验证安装成功。

       使用Locust时,可创建Locust类、TaskSequence类,实现setup、teardown、on_start、on_stop等方法进行准备工作和清理操作。Locust支持多种启动方式,包括直接启动、无页面启动和分布式启动,通过控制面板调整并发用户数、每秒启动用户数等参数。

       Locust的局限性在于对测试过程的监控和结果展示不如Jmeter全面,但其简洁易用的脚本形式、基于Requests库的HTTP请求以及高效的并发机制使其在单机上产生高并发压力方面优于LoadRunner和Jmeter。

       总结,Locust是一个高效、灵活的负载测试工具,适用于Python开发者,尤其在需要在单机上模拟高并发场景时,其性能表现优于采用进程和线程的测试工具。

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