python 自动化框架_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