python自动化测试的工具_python自动化测试(3)- 自动化框架及工具
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 unittest
class 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 string
with 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_isupper
self.assertTrue('Foo'.isupper())
AssertionError: False is not true
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
FAILED (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_isupper
self.assertTrue('Foo'.isupper())
AssertionError: False is not true
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
FAILED (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
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