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python有哪些框架都是做什么的

发布时间:2023-02-14 05:10:47

python 有哪些好的 Web 框架

1、Django框架
优点:是一个高层次Python Web开发框架,特点是开发快速、代码较少、可扩展性强。Django采用MTV(Model、Template、View)模型组织资源,框架功能丰富,模板扩展选择最多。对于专业人员来说,Django是当之无愧的Python排名第一的Web开发框架。
缺点:包括一些轻量级应用不需要的功能模块,不如Flask轻便。过度封装很多类和方法,直接使用比较简单,但改动起来比较困难。相比于 C,C++性能,Django性能偏低。模板实现了代码和样式完全分离,不允许模板里出现Python代码,灵活度不够。另外学习曲线也相对陡峭。
2、Flask框架
优点:Flask是一个Python Web开发的微框架,严格来说,它仅提供Web服务器支持,不提供全栈开发支持。然而,Flask非常轻量、非常简单,基于它搭建Web系统都以分钟来计时,特别适合小微原型系统的开发。花少时间、产生可用系统,是非常划算的选择。
缺点:对于大型网站开发,需要设计路由映射的规则,否则导致代码混乱。对新手来说,容易使用低质量的代码创建 “不良的web应用程序”。
3、Pyramid框架
优点:是一个扩展性很强且灵活的Python Web开发框架。上手十分容易,比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid不提供绝对严格的框架定义,根据需求可以扩展开发,对高阶程序员十分友好。
缺点:国内知名度不高,高级用法需要通过阅读源代码获取灵感。默认使用Chameleon模板,灵活度没有成为一个要素。
4、web.py框架
优点:正如其名,web.py是一个采用Python作为开发语言的Web框架,简单且强大。俄罗斯排名第一的Yandex搜索引擎基于这个框架开发,Guido van Rossum认为这是最好的Python Web框架,还需要说别的吗?有事实作证、有大牛认可,用起来吧!
缺点:Web.py并未像其他框架一样保持与Python 3兼容性的最新状态。这不仅意味着缺乏对异步语法的支持,还意味着缺少对已弃用的函数的错误。此外,目前尚不清楚维护者是否有计划在Python 2到达其支持生命周期结束后保持Web.py的最新状态。
5、Tornado框架
优点:Tornado是一个基于异步网络功能库的Web开发框架,因此,它能支持几万个开放连接,Web服务高效稳定。可见,Tornado适合高并发场景下的Web系统,开发过程需要采用Tornado提供的框架,灵活性较差,确定场景后再考虑使用不迟。
缺点:Tornado 5.0改进了与Python的本机异步功能的集成。因此不再支持Python 3.3.并且Python 3.5用户必须使用Python 3.5.2或更高版本。Tornado 6.0将需要Python 3.5及更高版本,并将完全放弃Python 2支持。

⑵ Python几种主流框架比较

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。x0dx0ax0dx0aDjango: Python Web应用开发框架x0dx0a Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。x0dx0ax0dx0aDiesel:基于Greenlet的事件I/O框架x0dx0a Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。x0dx0ax0dx0aFlask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架x0dx0a Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 x0dx0a模板引擎。Flask也被称为“microframework”,因为它使用简单的核心,用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数x0dx0a据库、窗体验证工具。x0dx0ax0dx0aCubes:轻量级Python OLAP框架x0dx0a Cubes是一个轻量级Python框架,包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据(aggregated data)等工具。x0dx0ax0dx0aKartograph.py:创造矢量地图的轻量级Python框架x0dx0a Kartograph是一个Python库,用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段,你可以在virtualenv环境下来测试。x0dx0ax0dx0aPulsar:Python的事件驱动并发框架x0dx0a Pulsar是一个事件驱动的并发框架,有了pulsar,你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。x0dx0ax0dx0aWeb2py:全栈式Web框架x0dx0a Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架,旨在敏捷快速的开发Web应用,具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用,兼容Google App Engine。x0dx0ax0dx0aFalcon:构建云API和网络应用后端的高性能Python框架x0dx0a Falcon是一个构建云API的高性能Python框架,它鼓励使用REST架构风格,尽可能以最少的力气做最多的事情。x0dx0ax0dx0aDpark:Python版的Sparkx0dx0a DPark是Spark的Python克隆,是一个Python实现的分布式计算框架,可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现,目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成,正日趋完善。x0dx0ax0dx0aBuildbot:基于Python的持续集成测试框架x0dx0a Buildbot是一个开源框架,可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变,服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试,收集并报告不同平台的构建和测试结果。x0dx0ax0dx0aZerorpc:基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架x0dx0a Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议(RPC)实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程命令行方式调用。x0dx0ax0dx0aBottle: 微型Python Web框架x0dx0a Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型,是因为它只有一个文件,除Python标准库外,它不依赖于任何第三方模块。x0dx0ax0dx0aTornado:异步非阻塞IO的Python Web框架x0dx0a Tornado的全称是Torado Web Server,从名字上看就可知道它可以用作Web服务器,但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用,FaceBook收购了之后便开源了出来。x0dx0ax0dx0awebpy: 轻量级的Python Web框架x0dx0a webpy的设计理念力求精简(Keep it simple and powerful),源码很简短,只提供一个框架所必须的东西,不依赖大量的第三方模块,它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。x0dx0ax0dx0aScrapy:Python的爬虫框架x0dx0a Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。

⑶ python web开发用什么框架

对初学者来说,循序渐进是最重要的,我推荐学习 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))

Flask 很轻,花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。
Flask 框架学会以后,可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据,用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。
BTW:果壳网基于 Flask 开发的。
另外也简单介绍下其他框架:
1. Django。如楼上所说,是一个全能型框架。目前 Django 的使用面还是很广的,有学习的价值,但是不建议初学者学习,因为要学习的东西太多了,一下子难以吸收会失去兴趣。当然,Django 的目的是为了让开发者能够 快速 地开发一个网站,它提供了很多模块,其中我最喜欢的就是 admin 模块,http://your.site.com/admin 就进入了网站的后台(内置的哦~)方便地对数据进行操作,等等。。。。因此,如果对 Django 熟悉的话,papapa 一下子就写好一个网站的原型了。
2. Tornado。传说中性能高高的框架。Tornado 是一个很好的框架,支持异步处理的功能,这是它的特点,其他框架不支持。另外一点是,Tornado 的设计似乎更注重 RESTful URL。但 Tornado 提供了网站基本需要使用的模块外,剩下的则需要开发者自己进行扩展。例如数据库操作,虽然内置了一个 database 的模块(后来独立出去了,现在叫做 torndb,bdarnell/torndb · GitHub)但是不支持 ORM,快速开发起来还是挺吃力的。如果需要 ORM 支持的话,还需要自己写一层将 SQLAlchemy 和 Tornado 联系起来,而且这里还有一个坑。
BTW:知乎就是基础 Tornado 开发的。
3. Bottle。Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 Web 框架。但是 Bottle 似乎落寞了。我觉得跟他的 API 设计有关系。个人认为 Bottle 使用起来不那么顺手,因此也用得少。这里不做太多介绍。
4. web.py。也是很轻的一个框架,使用不多,也不做介绍。
5. web2py。我看楼上都没有对这个框架做介绍。这个框架是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的,兼容 GAE 。性能据说很高,曾经用他来做自己的主页,感觉也还不错。缺点同样是对扩展支持不太好,需要自己进行扩展。
6. Quixote。着名的 豆瓣 就是基于 Quixote 开发的。跟上面几个框架不同,Quixote 的路由会有些特别。另外 Quixote 的性能据说也好。

⑷ Python三大web框架分别是什么 哪个更好

【导读】目前,Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado,要论这三个Web框架哪个更好的话,建议一点,Django帮我们事先搭建了好多,上手会快一些,学习的话可以先从Django学起,然后再学习Flask和Tornado,下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。

1、Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,即模型M,模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件。

2、Flask

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其 WSGI工具箱采用Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2
。Flask使用BSD授权。

Flask也被称为 “microframework” ,因为它使用简单的核心,用 extension
增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Flask 很轻,花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后,可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm +
Flask-WTForm 来验证表单数据,用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

3、Tornado

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python
的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快。

得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado 每秒可以处理数以千计的连接,因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个
理想框架。

关于Python三大web框架的简单介绍,就给大家分享到这里了,当然学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚,希望大家抓紧时间进行学习吧。

⑸ Python中的爬虫框架有哪些呢

实现爬虫技术的编程环境有很多种,Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫,为什么呢?因为Python确实很适合做爬虫,丰富的第三方库十分强大,简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的,Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么,Python爬虫一般用什么框架比较好?
一般来讲,只有在遇到比较大型的需求时,才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的,是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy:Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架,可以满足简单的页面爬取,比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面,如weibo的页面信息,这个框架就满足不了需求了。它的特性有:HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持;提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders),对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley:高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia:是一个开源可视化爬虫工具,可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲,它是基于scrapy内核;可视化爬取内容,不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。

4、newspaper:可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程,支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感,使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose:Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括:文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup:名气大,整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize:它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点,比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法,还是勉强能用的。
8、selenium:这是一个调用浏览器的driver,通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具,它支持各种浏览器,包括 Chrome,Safari,Firefox等主流界面式浏览器,如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件,可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发,比如 Java,C,Ruby等等,PhantomJS 用来渲染解析JS,Selenium 用来驱动以及与Python的对接,Python进行后期的处理。
9、cola:是一个分布式的爬虫框架,对于用户来说,只需编写几个特定的函数,而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上,整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟,模块间耦合度较高。
10、PySpider:一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器,任务监视器,项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制,可以用任何你喜欢的html解析包。

⑹ python能干什么

1.Web开发
最火的Pythonweb框架Django,支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为theframework for perfectionist with deadlines。
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架,py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等,想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python,为什么Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,由其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案,它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python,目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthought
librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or
C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与Lua相比,Python更适合作为一种Host语言,即程序的入口点是在Python那一端会比较好,然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好地把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了,但是Python在图形界面开发上也很强大,你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

⑺ python的爬虫框架有哪些

实现爬虫技术的编程环境有很多种,Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫,为什么呢?因为Python确实很适合做爬虫,丰富的第三方库十分强大,简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的,Python也是数据挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬虫框架。分享给大家。
1.Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。
2.PySpider
pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储,还能定时设置任务与任务优先级等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等。
4、Portia:是一个开源可视化爬虫工具,可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲,它是基于scrapy内核;可视化爬取内容,不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。
5.Newspaper
Newspaper可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程,支持10多种语言等。
6、Python-goose:Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括:文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
7.Grab

Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab,您可以构建各种复杂的网页抓取工具,从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具
8、selenium:这是一个调用浏览器的driver,通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码。

⑻ 八款常用的 Python GUI 开发框架推荐

作为Python开发者,你迟早都会用到图形用户界面来开发应用。本文将推荐一些 Python GUI 框架,希望对大家有所帮助。

Python 的 UI 开发工具包 Kivy

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Kivy是一个开源工具包能够让使用相同源代码创建的程序能跨平台运行。它主要关注创新型用户界面开发,如:多点触摸应用程序。Kivy还提供一个多点触摸鼠标模拟器。当前支持的平台包括:Linux、Windows、Mac OS X和Android。

Kivy拥有能够处理动画、缓存、手势、绘图等功能。它还内置许多用户界面控件如:按纽、摄影机、表格、Slider和树形控件等。

Python 的 GUI 开发工具 Flexx

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Flexx 是一个纯 Python 工具包,用来创建图形化界面应用程序。其使用 Web 技术进行界面的渲染。你可以用 Flexx 来创建桌面应用,同时也可以导出一个应用到独立的 HTML 文档。因为使用纯 Python 开发,所以 Flexx 是跨平台的。只需要有 Python 和浏览器就可以运行。如果是使用桌面模式运行,推荐使用 Firefox 。

Qt 库的 Python 绑定 PyQt

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PyQt是Qt库的Python版本。PyQt3支持Qt1到Qt3。 PyQt4支持Qt4。它的首次发布也是在1998年,但是当时它叫 PyKDE,因为开始的时候SIP和PyQt没有分开。PyQt是用SIP写的。PyQt 提供 GPL版和商业版。

Python图形开发包 wxPython

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wxPython 是 Python 语言的一套优秀的 GUI 图形库,允许 Python 程序员很方便的创建完整的、功能键全的 GUI 用户界面。 wxPython 是作为优秀的跨平台 GUI 库 wxWidgets 的 Python 封装和 Python 模块的方式提供给用户的。

就如同Python和wxWidgets一样,wxPython也是一款开源软件,并且具有非常优秀的跨平台能力,能够运行在32位windows、绝大多数的Unix或类Unix系统、Macintosh OS X上。

Tk 图形用户界面 Tkinter

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Tkinter(也叫Tk接口)是Tk图形用户界面工具包标准的Python接口。Tk是一个轻量级的跨平台图形用户界面(GUI)开发工具。Tk和Tkinter可以运行在大多数的Unix平台、Windows、和Macintosh系统。

Tkinter 由一定数量的模块组成。Tkinter位于一个名为_tkinter(较早的版本名为tkinter)的二进制模块中 。Tkinter包含了对Tk的低 级接口模块,低级接口并不会被应用级程序员直接使用,通常是一个共享库(或DLL),但是在一些情况下它也被Python解释器静态链接。

Pywin32

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Windows Pywin32允许你像VC一样的形式来使用PYTHON开发win32应用。代码风格可以类似win32 sdk,也可以类似MFC,由你选择。如果你仍不放弃vc一样的代码过程在python下,那么这就是一个不错的选择。

Python 图形界面开发包 PyGTK

https://www.oschina.net/p/pygtk

PyGTK让你用Python轻松创建具有图形用户界面的程序.底层的GTK+提供了各式的可视元素和功能,如果需要,你能开发在GNOME桌面系统运行的功能完整的软件.

PyGTK真正具有跨平台性,它能不加修改地,稳定运行各种操作系统之上,如Linux,Windows,MacOS等.除了简单易用和快速的原型开发能力外,PyGTK还有一流的处理本地化语言的独特功能.

用python快速开发绚丽桌面程序 pyui4win

https://www.oschina.net/p/py-ui4win

pyui4win是一个开源的采用自绘技术的界面库。支持C++和python。用它可以很容易实现QQ和360安全卫士这样的绚丽界面。而且,pyui4win有所见即所得界面设计器,让C++开发人员和python开发人员直接用设计工具设计界面,而不用关心界面如何生成和运行,可以显着缩短界面开发时间。在pyui4win中,界面甚至可以完全交给美工去处理,开发人员可以只负责处理业务逻辑,把开发人员彻底从繁杂的界面处理中解放出来。

以上就是为大家分享的八款常用的python GUI开发框架推荐,希望能对你有帮助。更多python学习资料,可以关注“武汉千锋”微信公众号。

⑼ python都有哪些框架

这要看你说的是那些方面的框架

像web框架 flask、django、Tornado
爬虫 Scrapy、Crawley、Portia
框架多得是,要你需要什么框架

⑽ Python自动化测试框架有哪些

第一种:Robot Framework
作为最重要的python测试框架之一,Robot Framework主要被用在测试驱动类型的开发与验收中。虽然由python开发而来,但是它也可以在基于.net的Ironpython和基于Java的Jython上运行。同时,作为一个python框架,Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、Linux等平台。
在使用Robot Framework之前,需要先安装python2.7.14及以上版本,在这里推荐大家使用python3.6.4,以确保适当的注解能够被添加到代码段中,并能够跟踪程序的更改,同时,您还需要安装python包管理器--pip。
第二种:Pytest
适用于多种软件测试的Pytest,是另一个python类型的自动化测试框架。凭借着开源和易学的特点,该工具经常被QA团体、开发团体、个人团体以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有断言重写之类的实用功能,许多大型互联网应用,如Dropbox、Mozilla,都已经从下面将要提到的unittest切换到了Pytest之上。
除了基本的python知识,用户并不需要更多的技术储备。另外,用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备,并且安装好了python包管理器以及可用于开发的IDE工具。
第三种:UnitTest/PyUnit
受到Junit启发的UnitTest/PyUnit,也是一种标准化的针对单元测试的python类自动化测试框架。它的基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此,TestCase子类中的每一种方法都是以test作为名词点缀,以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。当然,也可以通过联合使用,来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样,UnitTest也会用到unittest-sml-reporting,并能生成各种XML类型的报告。
第四种:Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员,三者之间的协作。python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况,去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似,常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例,并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且,那些被设定的行为规范与步骤,也可以被重用到其他的测试方案中。
第五种:Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特性的普通任务。它不但简单易用,而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。
您需要安装带有IDE的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,您还需要安装python包管理器。

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