Para garantir o bom funcionamento de um novo produto ou atualizar um já existente, é necessário testar todas as funções em cenários diferentes e assegurar que tudo está funcionando como deveria. Realizar todos estes testes manualmente seria uma tarefa exaustiva e demandaria muito tempo. Por isso, a automação é de fundamental importância para buscar por bugs, erros ou inconsistências nos softwares antes de colocarmos eles para rodar. Você sabia que Python é uma excelente linguagem para testes?
As vantagens para realizar testes com Python são muitas: além de ser uma linguagem poderosa e versátil, além de ser uma linguagem simples e possuir uma sintaxe legível, o Python é multiplataforma e tem uma excelente integração com os sistemas operacionais mais populares. Além disso, existem frameworks incríveis para testes com Python – o que tornará o seu trabalho mais eficiente e muito mais agradável.
Neste texto, vamos te contar um pouco sobre as principais ferramentas para realizar testes com Python, além de suas principais vantagens e desvantagens. Vamos lá?
Como escolher o framework certo para testes com Python?
Depois de ser votada como a melhor linguagem de programação em 2018, Python continua em expansão e hoje ocupa a terceira posição na Pesquisa Anual da Stack Overflow, logo atrás de Java e C. Como consequência, tivemos um aumento também no número de frameworks disponíveis para automatização de testes com Python. Por isso, escolher o framework certo para o que você precisa pode não ser uma tarefa tão fácil.
Em primeiro lugar, você precisa escolher um framework que atenda às suas necessidades e seja fácil de usar. Também é de extrema importância conferir se ele possui integração com as outras ferramentas que você utiliza. Ah! E não esquecer de levar em consideração fatores como estabilidade, suporte, a técnica utilizada para rodar os testes e a qualidade do script.
Para te ajudar nesta tarefa, vamos comparar aqui alguns dos principais frameworks de testes com Python. Vamos lá?
Os cinco melhores frameworks para testes com Python
Há uma grande variedade de frameworks e bibliotecas para testes com Python, portanto, preparar uma lista com os melhores pode ser uma tarefa um tanto subjetiva. Por isso, resolvemos basear a nossa seleção nos resultados de popularidade das pesquisas da Stack Overflow e da JetBrains.
PyTest
PyTest ocupa a primeira posição na lista de frameworks para testes com Python da Pesquisa da JetBrains 2019, deixando para trás inclusive o Unittest, biblioteca nativa de testes do Python e o próximo item de nossa lista. De código aberto, o PyTest é um framework de uso geral, mas é especialmente usado para testes funcionais e de API, gerando relatórios em diferentes formatos.
Ele é compatível com testes simples ou complexos e roda testes para bancos de dados, APIs e para interface de usuários (UI, na sigla inglesa). Apesar de ser uma ferramenta de teste extensível, ele possui uma sintaxe simples e é considerado por muitos desenvolvedores o framework de testes mais pythônico. Além disso, ele possui uma boa variedade de plugins para realizar testes paralelos.
Unittest
O UnitTest, a ferramenta de teste unitário nativa do Python, é muito parecida com os frameworks de testes de outras linguagens e foi fortemente inspirado pelo JUnit. Por isso, pode ser utilizado mesmo por aqueles que não têm uma formação sólida em Python.
Por fazer parte da biblioteca padrão do Python, você não precisa instalar nenhum módulo adicional e ele possui uma coleção de testes bastante flexível. Com ele, você consegue rodar testes individuais de uma maneira mais simples: tudo o que você precisa fazer é especificar os nomes nos terminais. Outra vantagem é a sua rapidez: os relatórios são gerados em segundos.
Robot
É o framework mais usado para test-driven. Apesar de ter sido totalmente desenvolvido em Python, ele também roda com .NET e Java e pode rodar testes de automação em plataformas cruzadas, como Windows, MAC OS e Linux, em aplicativos desktop, web e mobile.
Robot utiliza uma estratégia de testes baseada em palavras-chave e sintaxe de dados tabelar, o que simplifica o processo de automação. Ele possui ferramentas gerais de testes e inúmeras bibliotecas, podendo rodar testes paralelos. Além disso, é altamente extensível e possui inúmeras APIs.
DocTest
O DocTest é um módulo incluso na distribuição padrão do Python. Usado principalmente para testes unitários de Caixa Branca, ele procura sessões interativas do Python para conferir se estão funcionando exatamente como deveriam.
Suas principais funções são atualização de docstrings e testes de performance.
Testify
Foi pensado para substituir o Unittest, com recursos mais avançados, sendo compatível com testes agrupados por módulos, classes ou métodos de testes individuais. Ele tem uma sintaxe simples e um sistema extensível de plugins.
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Como sabemos, Python não é uma excelente escolha para automação de testes: trata-se de uma linguagem potente e simples, com amplo espectro de aplicação e multiplataforma. Por isso, está cada vez mais presente nas grandes empresas de tecnologia e vem sendo usada em praticamente todas as áreas da indústria de software, como desenvolvimento web, desenvolvimento mobile e ciências de dados.
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E você? Ama algum framework para testes com Python que não está na lista? Tem alguma sugestão? Não esqueça de deixar um comentário e nos contar tudo!
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