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• 一、如何使用python做android的自动化测试
• 二、Python自动化测试框架有哪些？
• 三、分享!5种常用的Python工具

一、如何使用python做android的自动化测试目前大家对Python有一个共识，那就是它对于测试非常有用，而且Python在自动化测试方面也有广泛的应用。 但是Python是如何进行自动化测试的呢？今天给大家简单介绍一下如何使用Python进行自动化测试。 这篇文章只是我的一点点分享。 如有错误，敬请批评指正。 这里主要介绍一些Python测试框架
1.单元测试
a.unittest：Python自己的单元测试框架
b.pyunit：Junit的Python版本
2.使用Pyhon进行WindowsGUI测试
这部分的功能主要和大家平时使用的QTP类似。 Windows下我们可以使用开源框架pywinauto：
一个小例子：
app.Notepad.MenuSelect("Help->AboutNotepad")
app.AboutNotepad.OK.Click()
app.Notepad.Edit.TypeKeys("pywinautoWorks!",with_spaces=True)
哈哈，很强大
3.使用Python进行Web自动化测试
有很多使用Python进行Web自动化测试的工具。 这里推荐一下我比较熟悉的Selenium（WebDriver）。

二、Python自动化测试框架有哪些？第一种：RobotFramework
RobotFramework作为主要的Python测试框架之一，主要应用于测试驱动的开发和验收。 虽然它是用Python开发的，但它也可以在基于.net的Ironpython和基于Java的Jython上运行。 同时，Robot作为Python框架，还兼容Windows、MacOS和Linux等平台。
使用RobotFramework之前，必须安装Python2.7.14及以上版本。 这里建议使用Python3.6.4，以保证能够在代码片段中添加合适的注解，同时为了跟踪程序的变化，还需要安装Python包管理器--pip。
第二种：Pytest
Pytest适用于各种软件测试，是另一种Python类型的自动化测试框架。 该工具具有开源、简单易学的特点。 它被QA小组、开发小组、个人小组和各种开源项目广泛使用。 由于Pytest具有断言重写等方便的功能，许多大型互联网应用程序如Dropbox和Mozilla都从下面提到的单元测试转向了Pytest。
除了基础的Python知识外，用户不需要任何进一步的技术储备。 此外，用户只需要一个带有命令行界面的测试设备，并且必须安装Python包管理器和IDE工具来进行开发。
第三种：UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit，受到Junit的启发，也是用于单元测试的Python类的标准化自动化测试框架。 它的基类TestCase提供各种断言方法以及所有清理和设置例程。 因此，TestCase子类中的每个方法都被赋予“test”作为名词，以表明它可以作为测试用例执行。 用户可以使用Load方法和TestSuite类来分组和加载不同的测试。 当然它也可以与此结合使用来创建自定义测试运行器。 就像我们使用Junit测试Selenium一样，UnitTest也使用UnittestSML报告，并且可以生成各种XML报告类型。
第四：行为
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。 它促进开发人员、业务参与者和质量保证人员之间的协作。 使用BehavePython测试框架，团队可以避免各种复杂的情况并进行BDD测试。 本质上，该框架类似于SpecFlow和Cucumber，通常用于执行自动化测试。 用户可以用简单易读的语言编写测试用例，并在执行时插入到代码中。 此外，已建立的行为规范和步骤也可以在其他测试计划中重复使用。
第五种：Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动自动化工具。 Lettuce主要关注以行为驱动开发为特征的一般任务。 不仅简单易用，还让整个测试过程更加顺畅，甚至更加有趣。
需要使用IDE安装Python2.7.14及以上版本。 当然，您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。 同时，还需要安装Python包管理器。

三、分享!5种常用的Python工具

IDLE

安装Python时，默认情况下也会安装IDLE。 这是最好的Python工具之一。 它可以降低Python的入门门槛。 其主要功能包括PythonShell窗口（交互式解释器）、自动完成、语法突出显示和集成的核心调试器。 IDLE是轻量级的，易于使用且易于学习。 但是，它不适合大型项目。 它被许多程序员认为是最好的Python工具。

Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学中使用最广泛的Python工具之一。 这是一个专为机器学习和数据科学设计的Python工具。 该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择和预处理等任务。 scikit-Learn最突出的特点是在测试数据集上执行基准测试时的惊人速度。 所以Scikit-learn对于程序员和学生来说是最好的Python工具之一。

Theano

Theano是一个用于数据科学的Python工具，对于程序员和学生来说是一个非常可靠的工具。 它是深度学习最好的Python工具，因此非常适合深度学习。 Theano被设计为易于使用、模块化、易于扩展，并且可以与Python一起使用。 它以最好的方式表达神经网络。 Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。

Selenium

Selenium是最好的Python自动化工具之一。 它适合自动化Python测试，通常用作Web应用程序的自动化框架。 我们可以利用Selenium用多种编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、Python、Ruby以及程序员和学生使用的许多其语言。 您还可以将Junit和TestNG等工具集成到Selenium中来管理测试用例并生成报告。

Testcomplete

Testcomplete是另一个优秀的Python自动化工具。 支持Web、移动和桌面的自动化测试。 更高级的应用程序需要商业许可证，也可以帮助学生提高学业成绩。 TestComplete还可以执行基于关键字的测试，例如机器人框架。 它具有最好的录音和播放功能，非常实用。

关于分享！GlobalIvy小编在这里给大家分享了5个Python中常用的工具，所以学一门技能会让你终生受益。 既然你愿意努力学习，什么时候开始都不算晚。 如果你想继续学习Python编程方法和资料，可以点击本网站其他文章进行学习。