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8 Mejores Framework de Python para realizar Automatización de Pruebas
- Publicado por: Hebert
- Categoría: Blog
Como puedes leer en el título, se trata de los framwork que posee Python para realizar pruebas y aquí destacaremos entre los mejores 8 frameworks de Python.
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Podríamos resaltar puntos muy importantes de estos frameworks y es lo que vamos a hacer a continuación, dado que el lenguaje es Python, y este es considerado uno de los más versátiles del mundo.
Las peculiaridades que contienen dichos frameworks son muchas y algunas de ellas son:
- La calidad del guión del framework.
- Facilidad de caso de prueba
- Método para ejecutar módulos
Robot Framework
Este Framework se utiliza en gran medida para las pruebas de aceptación, se considera entre uno de los mejores Framework de Python. Robot Framework se utiliza en Python, pero, también puede ejecutarse en IronPython basado en .net y en Jython, donde este último está basado en el lenguaje de programación Java.
El framework está disponible en distintas plataformas, entre ellas Windows, MacOS y Linux, utilizando Python 2.7 o superior podremos hacer de su uso.
Ventajas de Robot Framework
✅ Los evaluadores pueden crear casos de pruebas legibles utilizando el enfoque de la palabra clave
✅ Facilidad de uso en la sintaxis de datos de prueba
✅ Permite utilizar elementos individuales en proyectos separados
✅ Permite tener un gran número de API
✅ Permite hacer uso de Selenium Grid para la ejecución paralela de pruebas
Desventajas de Robot Framework
❌ Crear informes HTML personalizados con Robot puede ser muy complicado
❌ No hay suficiente soporte para pruebas paralelas
Pytest
Puede ayudar en la automatización de pruebas de todo tipo, las que destacan son las pruebas de software. Es un framework fácil de aprender y muy utilizado por los equipos de control de calidad.
✅ Soporta un conjunto de pruebas compactas
✅ A diferencia de otras herramientas, Pytest no requiere depurador o verificación explicita de los registros.
✅ Admite la creación fácil de casos de prueba.
✅ Pytest, por otro lado también es extensible mediante el uso de complementos.
✅ Ofrece un desarrollo fácil y menos propenso a errores de casos de prueba.
Desventajas del Pytest
❌ Pytest, tiene mala compatibilidad para exportar proyectos. Ya que no permite utilizar los casos de prueba escritos en Pytest para que luego sean desarrollados o finalizados por otro framework.
PyUnit/Unittest
Unittest proporciona métodos de afirmación y las rutinas de limpieza y configuración de las pruebas. El nombre de los métodos comienza con “test” en la subclase de TestCase para permitir que se ejecuten como casos de prueba.
✅ No requiere instalar ningún módulo adicional.
✅ Es fácil de trabajar incluso para personas sin conocimientos avanzados de Python.
✅ Ofrece realizar ejecuciones de prueba simples y flexibles.
✅ Genera rápidamente informes de prueba.
Desventajas de PyUnit/Unittest
❌ Causa confusión entre alguno de sus métodos.
❌ Intención poco clara del código de prueba.
❌ Requiere código repetitivo.
Behave
Behave permite a los equipos de software ejecutar pruebas de BDD sin ninguna dificultad. Es similar a SpecFlow y Cucumber, ademas Behave permite escribir los casos de prueba de una manera fácil y entendible para un humano.
Behave requiere Python 2.7.14 o cualquier versión anterior, Python package manager o pip, y cualquier IDE como Pycharm u otro.
Ventajas de Behave
✅ Fácil coordinación entre los equipos y fácil ejecución de cualquier tipo de casos de prueba
✅ Promueve razonamiento y pensamiento detallados.
✅ Claridad de QA y salida de desarrolladores.
Desventajas de Behave
❌ Bueno solo para pruebas de caja negra o como se le conoce en inglés Black box testing.
Lettuce
También es una excelente herramienta de automatización, basada en el comportamiento de los datos. Es fácil de usar y se está volviendo muy popular para las pruebas de BDD. Está basada en Python y Cucumber, este framework hace que el proceso sea más simple y entretenido por su enfoque BDD. Lettuce requiere Python 2.7.14 o cualquier versión anterior, Python package manager o pip, y cualquier IDE como Pycharm u otro.
Ventajas de Lettuce
✅ Utiliza un lenguaje simple y permite a los desarrolladores puedan crear más de un escenario.
✅ Apoya la cooperación entre los equipos de desarrollo y control de calidad.
✅ Ayuda a ejecutar casos de pruebas de comportamiento para pruebas de caja negra (Black box testing).
Desventajas de Lettuce
❌ Se requiere una fuerte coordinación y comunicación entre desarrolladores, evaluadores y partes interesadas para finalizar correctamente el testing con Lettuce.
RedwoodHQ
Este framework permite que múltiples evaluadores se conecten en una única ubicación web para así poder ejecutar las pruebas correspondientes de manera simultanea. Es compatible con la automatización completa y la gestión de pruebas de software.
Más sin embargo, es importante destacar que RedwoordHQ admite palabras clave de acción (action keywords) que permiten crear casos de prueba de una manera rápida y sencilla, También admite la escritura de casos de prueba en Python como si se tratase de otros lenguajes, tales como C#, Java entre otros.
Ventajas de RedwoodHQ
✅ Es un framework bastante útil y fácil de utilizar.
✅ Admite pruebas paralelas
✅ Compatible con herramientas de integración continua como Jenkins y TeamCity
✅ Está totalmente adaptado para pruebas de back-end y front-end
✅ Admite la ejecución paralela de casos de prueba.
✅ Ayuda a los equipos de prueba a crear y modificar de una manera fácil y rápida las pruebas.
Desventajas de RedwoodHQ
❌ Debes tener conocimientos previos en el testing para entender las funciones del framework..
Jasmine
Es un marco de desarrollo basado en el comportamiento BDD. Es compatible con Python, así como con la automatización de pruebas unitarias de Ruby y JavaScript. Combina la prueba de unidad servidor-cliente. Para poder ejecutar este framework debes tener instalado Karma Runner.
Ventajas de Jasmine
✅ Admite casos de prueba asíncronas y sin DOM.
✅ Sintaxis simple, fácil de usar y legible.
✅ Ejecución paralela de casos de pruebas del servido y cliente.
✅ No tiene dependencias externas.
✅ Disponible en el estado "ready to use" (listo para usar).
✅ Ayuda a los equipos de prueba a crear y modificar de una manera fácil y rápida las pruebas.
Desventajas de Jasmine
❌ Genera algunas complicaciones para el tipo de apps de valor comercial.
Gauge
Gauge es una herramienta impecable hecha del mismo equipo que hizo Selenium (una herramienta de Python muy reconocida actualmente), dado que Gauge es un marco de código abierto, actualmente es una de las mejores opciones. Gauge está ganando mucho impulso hoy en día debido a su funcionalidad de prueba entre navegadores.
Ventajas de Gauge
✅ Admite una variedad de complementos como java runner, c # runner, Ruby runner, JavaScript runner, Golang runner, Python runner, complementos IDE, informes, gestión de compilación, etc.
✅ Admite todos los principales lenguajes de programación, incluido Python.
✅ Tiene una linea de comandos de apoyo.
✅ Las fallas se pueden detectar rápidamente.
✅ Casos de prueba fáciles de escribir.
✅ Las pruebas cruzadas del navegador se pueden automatizar.
✅ Escalabilidad de los requisitos del producto en equipos de control de calidad, desarrollo y negocios.
Desventajas de Gauge
❌ Relativamente joven ya que se encuentra en la fase temprana de sus versiones y le tomará un tiempo evolucionar.
¿Qué buscar en un framework de automatización de pruebas?
Los frameworks ayudan a automatizar los procesos de prueba mientras reduce los esfuerzos manuales y hace que el proceso de prueba sea más rápido y más eficiente. Cuando busquemos un framework, debemos tener en cuenta los siguientes puntos para elegir el que más se adapte a nuestro proyecto:
- La capacidad del framework para justificar nuestras necesidades de prueba.
- Facilidad de uso.
- Biblioteca con componentes reutilizables.
- Gastos generales de mantenimiento.
- Integración con otras herramientas y frameworks.
- Funcionalidades del framework.
- Integración con las herramientas de terceros.
- Complejidad.
- Conocer las características del framework.
- Funciones de soporte y mantenimiento.
- Disparo automático sin necesidad de intervención humana.
- Estabilidad, flexibilidad y extensibilidad.
- Informe de creaciones.
Estos son los frameworks que actualmente se usan en Python, algunos tienen ventajas sobre otros, pero siempre es bueno tratar de conocer un poco de todos, esperamos que la información expuesta aquí te haya sido útil.