Навіщо Python тестувальнику

Насправді причин дуже багато, тому ми навіть не пишемо цифр.

Python – це:

– дуже популярна мова програмування

– одна з найкращих мов для автоматизації тестів

– проста у вивченні, стисла в написанні та потужна в масштабі.

Python регулярно виходить в топ на TIOBE, Stack Overflow, GitHub.

Цією мовою кодять розробники Google, Facebook, Yahoo, NASA, Red Hat, IBM, Instagram, Pinterest, Quora, Microsoft та Dropbox, де працює засновник Python — Гвідо ван Россум.

Його вибирають інженери інфраструктур, тест-автоматизатори, дата-аналітики.

Хочеш більше автоматизовувати рутину і менше працювати, але не знаєш як і з чого почати?

Тоді наш вебінар: Python routine automation. Basic tricks in practice - саме для тебе!

Python – зрозумілий і читабельний, це те що необхідно, щоб перевести тест-кейси в ефективні тестові сценарії.

Як максимально ефективно використовувати Python для автоматизації тестів:

Програмісти можуть вводити тести у функцію документації;
Програмісти створюють модульні тести для модуля або тестові пакети;
Тестувальник створює групу інтеграційних тестів для REST API;
QA-інженер створює наскрізний end-to-end, застосовує всі можливості Selenium;
Дата-аналітики тестують функції

Python можна використовувати для тестування чорної скриньки навіть якщо ПЗ розроблено не на мові Python.

А тепер ще 7 причин, навіщо QA вивчати Python

1. Зростання попиту на Automation QA

Нові версії програмних продуктів виходять і оновлюються все частіше. Системи ускладнюються і відповідно повторне ручне тестування стає важчим і затратним по коштах. Відповідно зростає потреба в автоматизації тестування.

Саме використання автоматизованих підходів відрізняє досвідчених спеціалістів від початківців: якщо серед інтернів та джуніорів понад 70% спеціалізуються на Manual QA, то серед мідлів таких вже 58%, а серед сеньйорів та лідів менш як 40%.

2. Економія часу

Python – інтерпретована об’єктно-орієнтована мова програмування від самого її зародження. Вона динамічна, а це значить що на пайтоні досить швидко і легко писати перші автоматизовані скрипти. Досить просто відлагоджувати та підтримувати тести. .

Щоб отримати результати автоматизованих тестів, їх треба запустити. Не всі мови бувають зручні для автоматизованого тестування, а Python якраз не така. Після запуску автотесту інтерпретатор одразу видає всі помилки компіляції, що значно збільшує продуктивність тестів, а саме – час на редагування, тестування і налагодження в значній мірі зменшується.

3. Наявність інструментів функціонального програмування дає великі можливості у написанні тестів

Можна робити тести, не лише у вигляді класів, що не завжди очевидно, але й просто у вигляді колекцій функцій, а також декорувати або застосовувати генератори. Тобто, всі ті можливості, які дає функціональне програмування – присутні у Python в повній мірі.

4. Наявність багатьох сторонніх бібліотек автоматизованого тестування

Існує багато Automation фреймворків, які мають різний ступінь налаштовуваності та гнучкості. Деякі є повністю «predicted», наприклад фреймворк Cucumber. Бібліотека PyTest, яка в роботі, як конструктор, який можна складати як завгодно під специфічний продукт. Основними перевагами PyTest знову ж таки є гнучкість, налаштовуваність, підтримка параметрів командної стрічки та параметризації тестів.

PyUnit – не така гнучка бібліотека для тестувальників, як для програмістів, проте нормальна як інструмент для тих, кому подобається структура тесту (у вигляді класу) та колекції тестів.

Nose, який сумісний з PyUnit та PyTest і написання та запуск тестів у цьому фреймворку можна робити, як у вигляді тестового класу, так і колекції функцій.