Práctica con el framework Pytest - 1 - Instalación - Aserciones con assertpy - Ejecución de pruebas
Tutorial de Pytest
Instalación de pytest
pip install pytest
Creación de archivos de prueba
pytest busca automáticamente archivos Python que comiencen o terminen con 'test' en el directorio actual
Archivo test_01.py
# fun1 es la función que vamos a probar: recibe un parámetro y lo incrementa en 1
def fun1(x):
"""
Supo ...
Publicado el 9-27 18:41
Arquitectura Page Object Model para Automatización de Interfaces con Playwright
Fundamentos del Patrón Page Object Model
Incrustrar selectores y acciones de interfaz directamente dentro de las funciones de prueba es viable para prototipos rápidos, pero se convierte en una carga técnica insostenible cuando la suite crece. Cualquier modificación en el DOM, como un cambio de atributo class o un ajuste en la jerarquía de nodos ...
Publicado el 9-24 23:53
Automatización de Interfaces en Python: Encapsulamiento Extremo y Pruebas Guiadas por Datos
Flujos de Casos de Prueba
Cada interfaz se considera un caso de prueba individual, conocido como caso de prueba de una sola interfaz.
Para la automatización, se uitlizan:
pytest
unittest
yaml
Un caso de prueba puede incluir múltiples interfaces, lo que se conoce como flujo de casos de prueba. Estos requieren la coordinación de varias interfac ...
Publicado el 8-13 15:06
Estrategias para repetir pruebas en Pytest con seguimiento de iteraciones
En el ámbito de la automatización de pruebas, la ejecución reiterada de un mismo caso de prueba es una técnica fundamental para validar la estabilidad de un sistema o identificar errores intermitentes (flaky tests). A continucaión, se presentan cuatro enfoques técnicos para implementar repeticiones en Pytest, integrando un seguimiento detallado ...
Publicado el 8-8 15:14
Gestión de Contexto en Pytest: Entendiendo los Alcances de Hooks de Setup y Teardown
Pytest ofrece un sistema robusto para la gestión del contexto de las pruebas, permitiendo a los desarrolladores definir acciones de configuración (setup) y desconfiguración (teardown) en diferentes niveles de alcance. Estas funciones garantizan que el entorno de prueba se prepare correctamente antes de la ejecución de los casos de prueba y se l ...
Publicado el 8-1 19:08
Uso Básico del Framework de Pruebas Pytest
pytest es un framework de pruebas maduro y completo para Python, reconocido por su flexibilidad y facilidad de uso. Entre sus características destacan:
Documentación abundante y curva de arpendizaje suave.
Soporte para parametrización que permite control detallado de casos de prueba.
Idóneo para pruebas unitarias simples y funcionales compleja ...
Publicado el 7-23 06:02
Construcción Paso a Paso de un Framework para Pruebas de Automatización Web
La creación de un framework de pruebas puede abordarse desde dos perspectivas principales: un enfoque ascendente (bottom-up) o un enfoque descendente (top-down). El método ascandente, que comienza con scripts básicos y los evoluciona hacia una estructura de framework, es ideal para quienes se inician y desean comprender la progresión. En contra ...
Publicado el 7-11 10:18
Personalización de Informes Allure: Guía Detallada de Uso
Métodos comunes de Allure =============
2. @allure.severity Niveles de severidad para casos de prueba
blocker : Defectos críticos, bugs fatales, pérdida de datos, colapso del sistema.
critical: Defectos graves, bugs importantes en funcionalidades no implementadas, errores de función, envíos duplicados
normal: Defectos comunes, errores en cons ...
Publicado el 7-7 23:04
Estrategias de Data-Driven Testing en Pytest con Excel y Bases de Datos
El Data-Driven Testing (DDT) es una metodología de automatización que permite separar la lógica de las pruebas de los datos de entrada. En el ecosistema de Python, Pytest facilita esta tarea mediante su sistema de parametrización. A continuación, exploraremos cómo integrar fuentes de datos externas como archivos Excel y bases de datos relaciona ...
Publicado el 7-2 23:13
Control del ciclo de vida y alcance de fixtures en pytest mediante el parámetro scope
En el ecosistema de pytest, los fixtures son componentes fundamentales para preparar el entorno de prueba y mantener el código limpio. Una de las características más potentes de los fixtures es el parámetro scope, que permite definir el ciclo de vida y la frecuencia de ejecución de la inicialización.
Cuando configuramos autouse=True, el fixture ...
Publicado el 7-1 00:52