前言
随着技术的进步和自动化技术的出现，市面上出现了一些自动化测试框架。只需要进行一些适用性和效率参数的调整，这些自动化测试框架就能够开箱即用，大大节省了开发时间。而且由于这些框架被广泛使用，他们具有很好的健壮性，并且具有广泛多样的用例集和技术来轻易发现微小的缺陷。今天，我们来看一看7个超级实用的 Python 自动化测试框架。
1、Unittest
通过继承unittest.TestCase来创建一个测试用例。
2、 Doctest
doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的 Python 代码片段，然后尝试执行并验证结果.即使从没接触过 doctest，我们也可以从这个名字中窥到一丝端倪。“它看起来就像代码里的文档字符串（docstring）一样” 如果你这么想的话，就已经对了一半了。
3、pytest
pytest是python的一种单元测试框架，与python自带的unittest测试框架类似，但是比unittest框架使用起来更简洁，效率更高。根据pytest的官方网站介绍，它具有如下特点： ①非常容易上手，入门简单，文档丰富，文档中有很多实例可以参考 ②能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试 ③支持参数化 ④执行测试过程中可以将某些测试跳过，或者对某些预期失败的case标记成失败 ⑤支持重复执行失败的case ⑥支持运行由nose, unittest编写的测试case ⑦具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展 ⑧方便的和持续集成工具集成
4、Nose
Nose是对unittest的扩展，使得python的测试更加简单。nose自动发现测试代码并执行，nose提供了大量的插件，比如测试输出的xUnitcompatible，覆盖报表等等。
5、tox
最大的特色，是自动最测试环境的管理以及使用多个解析器配置进行测试。
6、Unittest2
是unitest的升级版。对API进行了改善以及更好的诊断语法。
7、mock unittest.
mock是用来测试python的库。在python3.3版本以后，这个是一个标准库。对老版本来说，使用pip install mock进行安装。
mock的精髓在于，你可以使用模拟的对象来替代你的系统的一部分，然后验证后续的执行是否正确。
结语
也就是说，如果你对自动化测试有你的期望值，那么就肯定是要付出相应的代价和精力的。好的东西也是需要优秀的人花大量的时间去完成的。在正式进入到自动化测试的领域之前，先要建立这样的价值观才能在软件测试这条路上走的更远。
看完上述内容，你们掌握7个超实用的Python自动化测试框架分别是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，关注我不迷路哦。
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