7 Rangka Kerja Automasi Ujian Sumber Sumber

Artikel ini pada asalnya diterbitkan oleh TestProject. Terima kasih kerana menyokong rakan kongsi kami.

Ketika 2017 melukis ke Team TestProject telah mengumpulkan panduan komprehensif untuk kerangka automasi ujian sumber terbuka terbaik yang tersedia. Panduan ini akan membantu anda memilih rangka kerja yang ideal untuk keperluan khusus anda. Kami akan meneroka kelebihan dan kekurangan tujuh pilihan popular.

Pertimbangan utama:

Rangka kerja sumber terbuka menawarkan kelebihan yang ketara: keberkesanan kos, sokongan komuniti yang mantap, kebolehcapaian yang tinggi, dan kemas kini yang kerap. Walau bagaimanapun, pilihan optimum bergantung kepada beberapa faktor, termasuk kemudahan penggunaan, keserasian silang platform dan penyemak imbas, sokongan bahasa, keupayaan pelaporan, dan skalabiliti.

Artikel ini menyediakan perbandingan terperinci mengenai tujuh rangka kerja automasi ujian sumber terbuka: Rangka Kerja Robot, Junit, Spock, Nunit, Testng, Jasmine, dan Mocha. Setiap kerangka mempunyai kekuatan dan kelemahan yang unik; Pilihan terbaik bergantung sepenuhnya pada keperluan khusus projek anda.

Walaupun rangka kerja ini menawarkan keupayaan yang kuat, cabaran wujud, termasuk lengkung pembelajaran yang curam, sokongan profesional yang terhad, dan isu keserasian yang berpotensi. Walau bagaimanapun, dengan penggunaan metodologi Agile dan DevOps yang semakin meningkat, masa depan automasi ujian sumber terbuka kelihatan cerah.

Perbandingan Rangka Kerja:

Rangka Kerja Robot

1. : Rangka kerja serba boleh untuk ujian penerimaan dan ATDD (pembangunan yang didorong oleh ujian penerimaan). Ditulis dalam Python, ia adalah cross-platform (Windows, Linux, MacOS) dan menyokong Jython (Java) dan Ironpython (.net).

   • Pro: Ujian yang didorong oleh kata kunci (KDT) memudahkan automasi, menawarkan sintaks data ujian mesra pengguna, menawarkan ekosistem yang kaya dengan perpustakaan dan alat, dan sangat extensible melalui API. Ujian selari adalah mungkin (walaupun tidak terbina dalam).
   • cons: Penyesuaian laporan HTML boleh mencabar.
   • Bottom line: Ideal untuk automasi KDT dengan sokongan perpustakaan dan lanjutan yang luas. Pengetahuan pengaturcaraan Java/Python/C# asas memberi manfaat untuk penciptaan kata kunci.

2. Junit: Rangka kerja ujian unit standard untuk aplikasi Java.

   • Pro: memanfaatkan Java, bahasa yang digunakan secara meluas, menyokong TDD (pembangunan yang didorong oleh ujian), membolehkan suite ujian unit tersuai, mengintegrasikan dengan lancar dengan alat seperti maven dan ides seperti intelij, dan faedah dari yang besar , asas pengguna yang ditubuhkan dan dokumentasi yang luas.
   • cons: Mocking memerlukan perpustakaan tambahan (seperti mockito), dan ujian mungkin tidak mudah difahami oleh pengguna bukan teknikal kerana konvensyen penamaan Java.
   • Bottom line: Pilihan terbaik untuk ujian unit Java. Pertimbangkan alternatif untuk ujian fungsional atau aplikasi bukan java.

3. Spock: Rangka kerja ujian dan spesifikasi untuk aplikasi Java dan Groovy, dibina di atas Junit.

   • Pro: Ujian yang sangat mudah dibaca menggunakan bahasa Inggeris biasa, menyediakan konteks yang jelas untuk menyelesaikan masalah, termasuk mocking dan stubbing terbina dalam, dan menyokong DDT (ujian yang didorong data).
   • cons: memerlukan pengetahuan pengaturcaraan groovy asas.
   • Bottom line: Sesuai untuk aplikasi berasaskan JVM yang memerlukan automasi ujian BDD (pembangunan yang didorong oleh tingkah laku) dengan DSL (bahasa khusus domain).

4. nunit: Rangka kerja ujian unit untuk semua bahasa .NET, yang diilhamkan oleh Junit.

   • Pro: Pelaksanaan permulaan dan ujian cepat, termasuk pernyataan dan anotasi, menyokong ujian selari, dan menyokong TDD.
   • cons: .net-spesifik, kurang keserasian silang platform, dan integrasi dengan Visual Studio memerlukan usaha tambahan.
   • Bottom line: Rangka kerja sumber terbuka yang kukuh untuk ujian unit C# dengan sejarah yang kuat. MSTest mungkin pilihan yang lebih baik jika anda sudah berada dalam ekosistem .NET.

5. testng: Rangka kerja automasi ujian Java yang diilhamkan oleh Junit dan Nunit, menawarkan keupayaan yang dipertingkatkan. Menyokong pelbagai kategori ujian: Ujian Unit, Fungsional, End-to-End, dan Integrasi.

   • Pro: Integrasi Maven Easy, Penciptaan Ujian Fleksibel dan Kuat, Sokongan DDT, Anotasi Jelas, Pengumpulan Ujian Mudah, dan Pelaksanaan Ujian Selari.
   • cons: spesifik java, yang memerlukan pengetahuan pengaturcaraan Java, dan rangka kerja persediaan menuntut pelaburan masa.
   • Bottom Line: Pencabar yang kuat untuk automasi ujian akhir-ke-akhir berasaskan Java, tetapi memerlukan komitmen untuk persediaan kerangka.

6. Jasmine: Rangka Ujian Unit JavaScript (BDD) untuk laman web, projek Node.js, dan persekitaran JavaScript yang lain. Sering digunakan dengan angularjs.

   • Pro: berjalan di JavaScript, Python, dan Ruby (berguna untuk ujian server klien bersatu), disokong oleh banyak CIS (sistem integrasi berterusan), dan termasuk sintaks penegasan terbina dalam.
   • cons: biasanya memerlukan pelari ujian (seperti karma), dan ujian tak segerak boleh mencabar.
   • Bottom line: Pilihan yang baik untuk penyelesaian ujian unit pelayan klien bersatu.

7. mocha: Rangka kerja ujian unit JavaScript yang berjalan pada node.js, sering dipasangkan dengan reactjs.

   • Pro: pelari ujian terbina dalam, menyokong ujian tak segerak, dan menawarkan fleksibiliti dalam memilih perpustakaan pernyataan (chai, jangkaan.js, dll.).
   • cons: relatif baru (sejak 2012), yang berpotensi kekurangan sokongan masyarakat berbanding dengan rangka kerja yang lebih matang, dan memerlukan persediaan dan konfigurasi tambahan.
   • Bottom line: Rangka kerja ujian unit javascript yang sesuai.

(bahagian Soalan Lazim dikeluarkan untuk keringkasan, tetapi boleh ditambah semula berdasarkan keperluan.)

Atas ialah kandungan terperinci 7 Rangka Kerja Automasi Ujian Sumber Sumber. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!