python自动化测试- 自动化框架及工具

1   概述

手续的关于测试的方法论,都是建立在之前的文章里面提到的观点:

  • 功能测试不建议做自动化
  • 接口测试性价比最高
  • 接口测试可以做自动化

后面所谈到的 测试自动化 也将围绕着 接口自动化 来介绍。

本系列选择的测试语言是 python 脚本语言。由于其官方文档已经对原理有了比较清楚的解释,本文就不做一些多余的翻译工作了。偏向于实战部分,而且为了偏向实战,也会结合 IDE 工具和项目组织来进行讲解。

理由如下:

脚本语言,开发和迭代的效率极高
第三方的扩展库极多,有很我现成的工具可以使用
在正式进入到 自动化测试 的领域之前,先要建立这样的价值观。在Google内部工程师发布的软件测试的出版物里面提到:

“软件的自动化测试是有成本的,而且成本不低,基本上相当于在原有的 功能开发工程 的基础上再建立一个平行的 测试开发工程 ”。

也就是说,如果你对自动化测试有你的期望值,那么就肯定是要付出相应的代价和精力的。好的东西也是需要优秀的人花大量的时间去完成的。

2   PyUnit测试框架

使用 python 作为自动化编程语言,那么就自然的使用 pyunit 作为自动化测试框架了。

如下部分的内容主要来自于 pyunit 的官方文档,本文仅仅做了一些翻译和结构上的简单调整。这部分属于测试框架的基本原理和概念部分,在进行代码编写前,有必要进行了解。

python的单元测试框架 PyUnit,可以认为是 Java 语言下的单元测试框架 JUnit 的 Python 语言实现版本,甚至其作者之一 Kent Beck 就是 JUnit 的作者。

unittest要达到如下目标:

支持自动化测试
让所有的测试脚本共享 开启(setup) 和 关闭(shutdown) 的代码
可以通过集合(collections)的方式来组织测试用例脚本
将所有的测试脚本从测试报告框架中独立出来
为了达到以上目标,unittest支持如下几个重要概念:

测试装置(test fixture)

为一个或者多个测试用例做一些准备工作,例如:连接一个数据库,创建一个目录,或者开启一个进程

测试用例(test case)

测试用例是测试行为的最小单元,通过对一些输入输出值的对比来进行测试检查

测试套件(test suite)

将 测试用例 或者 测试用例集合 聚合组织起来的集合。可以批量执行一个测试套件内所有的测试用例

测试执行器(test runner)

组织安排测试脚本执行活动的组件。测试执行器通过一些图形界面,文本界面或者返回一些特殊的值来展示测试脚本的测试结果。主要用于生成测试报告

3   基本示例

如下示例也来自于官方文档 basic_demo.py

# coding:utf-8
"""
基本的自动化测试脚本 basic_demo.py
"""
__author__ = 'zheng'import unittestclass TestStringMethods(unittest.TestCase):def setUp(self):print 'init by setUp...'def tearDown(self):print 'end by tearDown...'def test_upper(self):self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')def test_isupper(self):self.assertTrue('FOO'.isupper())self.assertFalse('Foo'.isupper())self.assertTrue('Foo'.isupper())def test_split(self):s = 'hello world'self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])# check that s.split fails when the separator is not a stringwith self.assertRaises(TypeError):s.split(2)if __name__ == '__main__':unittest.main()

虽然官方文档里面介绍了几种组织测试用例脚本的方式:

独立测试函数
单用例测试类
多用例测试类
不同的编写形态,会有不同的组织方式,具体的可以看官方文档。本文作者研究过官方文档后,最喜欢第三种方式 多用例测试类,也就是上面基本示例的方式,这种方式具有如下特点:

测试类 继承于 unittest.TestCase
一个测试类可以管理多个 测试脚本函数
测试脚本函数名称需要以 test_ 开头
一个测试类里面的所有的测试函数共享 setUp和tearDown函数
在控制台中运行此程序:

➜  src git:(master) ✗ python basic_demo.py
init by setUp...
Fend by tearDown...
init by setUp...
end by tearDown...
.init by setUp...
end by tearDown...
.
======================================================================
FAIL: test_isupper (__main__.TestStringMethods)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):File "basic_demo.py", line 24, in test_isupperself.assertTrue('Foo'.isupper())
AssertionError: False is not true----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001sFAILED (failures=1)
➜  src git:(master) ✗

前面的基本例子的 main 函数采用的最简单的方式,直接运行所有的测试用例,并生成默认的文本报告。其实只需要对调用函数做一些简单的修改,可以将这些测试用例进行合理组织,并获取其实有用的数据信息,以便和信息系统进行集成,形成较好的扩展。

if __name__ == '__main__':# unittest.main()# 装载测试用例test_cases = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestStringMethods)# 使用测试套件并打包测试用例test_suit = unittest.TestSuite()test_suit.addTests(test_cases)# 运行测试套件,并返回测试结果test_result = unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(test_suit)#生成测试报告print("testsRun:%s" % test_result.testsRun)print("failures:%s" % len(test_result.failures))print("errors:%s" % len(test_result.errors))print("skipped:%s" % len(test_result.skipped))

运行后生成的输出为:

➜  src git:(master) ✗ python basic_demo.py
test_isupper (__main__.TestStringMethods) ... init by setUp...
FAIL
end by tearDown...
test_split (__main__.TestStringMethods) ... init by setUp...
end by tearDown...
ok
test_upper (__main__.TestStringMethods) ... init by setUp...
end by tearDown...
ok======================================================================
FAIL: test_isupper (__main__.TestStringMethods)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):File "basic_demo.py", line 23, in test_isupperself.assertTrue('Foo'.isupper())
AssertionError: False is not true----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001sFAILED (failures=1)
testsRun:3
failures:1
errors:0
skipped:0

显然上面的输入结果已经将测试的结果进行了统计,这些数据都是一次测试活动中的重要指标,这些数据可以入库,和测试信息管理系统集成,后期生成仪表盘或者统计报表,形成稳定和产品测试线路图,这些都是和开发相关的了,在此不再多叙述了。

结合上面的具体例子,我们也可以找到上一节的理论部分对应的具体实现对象:

测试装置(test fixture)

由setUp函数来做初始化工作,由tearDown做销毁工作

测试用例(test case)

对应TestCase类,或者更细化的对应里面的测试脚本函数

测试套件(test suite)

对应TestSuite类

测试执行器(test runner)

对应TextTestRunner类

4   IDE工具

既然需要开发代码的生产力,那么就需要介绍一款IDE工具-- Pycharm。不可否认,它是目前最专注/专业的 Python 语言的 IDE 了。在对Pyunit 也有比较好的支持。

主要支持如下:

可视化的编程开发(这是IDE的基本特点)

对测试结果进行可视化的展示

导出生成HTML的测试报告

可视化控制用例执行(这个在开发调试阶段很方便,可以方便控制指定代码单元运行)

让一个目录下的所有用命执行
让单个文件内所有用例执行
让单个文件内的单个用命执行

4.1   运行和调试

Pycharm 对测试脚本提供了灵活的运行和调试支持。

通过pycharm,开发人员可以不用编写main函数,就可以实现如下功能:

运行一个文件下所有的测试类
运行一个测试类的所有测试脚本
运行一个测试类的某个测试脚本
其中 "运行一个测试类的某个测试脚本" 比较有用,适合在开发阶段快速地对单个脚本进行开发和运行调试。

使用方法:

将光标移动到测试函数内部
按下运行快捷键 ctrl+shift+F10 (Eclipse快捷键方案)
如果要断点调试,则使用Debug模式,即可对单个函数运行和断点调试了。

当然,也可以不必借用IDE,而通过对testSuit操作,也可以实现以上功能,但是IDE却提供了更灵活直接的选择。这只是一些IDE使用技巧,也不多述了。

4.2   结果可视化

对于前面提到的例子,如果选择在IDE中运行此程序,会看到如下效果:

可以看到全部运行通过。如果刻意将其中一个弄成不通过的,则会显示如下的结果:

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

在这里插入图片描述

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