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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
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unittest是Python内置的标准类库。它的API跟Java的JUnit、.net的NUnit,C++的CppUnit很相似。
通过继承unittest.TestCase来创建一个测试用例。
doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的 Python 代码片段,然后尝试执行并验证结果.即使从没接触过 doctest,我们也可以从这个名字中窥到一丝端倪。“它看起来就像代码里的文档字符串(docstring)一样” 如果你这么想的话,就已经对了一半了。
pytest是python的一种单元测试框架,与python自带的unittest测试框架类似,但是比unittest框架使用起来更简洁,效率更高。根据pytest的官方网站介绍,它具有如下特点: ①非常容易上手,入门简单,文档丰富,文档中有很多实例可以参考 ②能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试 ③支持参数化 ④执行测试过程中可以将某些测试跳过,或者对某些预期失败的case标记成失败 ⑤支持重复执行失败的case ⑥支持运行由nose, unittest编写的测试case ⑦具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展 ⑧方便的和持续集成工具集成
Nose是对unittest的扩展,使得python的测试更加简单。nose自动发现测试代码并执行,nose提供了大量的插件,比如测试输出的xUnitcompatible,覆盖报表等等。
nose的详细文档: https://nose.readthedocs.org/en/latest/
最大的特色,是自动最测试环境的管理以及使用多个解析器配置进行测试。
tox的详细文档: http://testrun.org/tox/latest/
是unitest的升级版。对API进行了改善以及更好的诊断语法。
unittest2的详细文档:https://pypi.python.org/pypi/unittest2
mock是用来测试python的库。在python3.3版本以后,这个是一个标准库。对老版本来说,使用pip install mock进行安装。
mock的精髓在于,你可以使用模拟的对象来替代你的系统的一部分,然后验证后续的执行是否正确。mock的详细文档:http://www.voidspace.org.uk/python/mock/
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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。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才能在软件测试这条路上走的更远。
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