Testautomatisierung mit Python – Für wen eignet sich diese Programmiersprache?


Python wird derzeit weitreichend diskutiert und genießt eine enorme Aufmerksamkeit in der IT-Landschaft. Zahlreiche Schlagzeilen zeugen von der Relevanz dieser modernen Skriptsprache, die laut verschiedenen Quellen nach JavaScript die zweithäufigste Programmiersprache ist. Häufig wird Python im Zusammenhang mit Softwareentwicklung erwähnt und für seine herausragenden Merkmale in Bereichen wie künstliche Intelligenz und Webentwicklung gepriesen. Jedoch möchte dieser Artikel den Blickwinkel eines Softwaretesters bzw. eines Testautomatisierers einnehmen, um Python aus dieser spezifischen Perspektive zu beleuchten und zu erklären.


Was ist Python?

Python wurde von Guido van Rossum in den späten 1980er Jahren entwickelt und hat sich seitdem zu einer der beliebtesten Programmiersprachen weltweit entwickelt. Aufgrund seiner einfachen und klaren Syntax eignet sich Python sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler bzw. Testautomatisierer. Python ist eine objektorientierte, interpretierte Skriptsprache. Dies bedeutet, dass sie grundlegende Konzepte der Objektorientierung wie Klassen und Objekte unterstützt und der Code zur Laufzeit, Zeile für Zeile, interpretiert wird, ohne vorab in Maschinencode umgewandelt zu werden. Es wird in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt, darunter Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, wissenschaftliches Rechnen und vieles mehr. Python ist plattformunabhängig, was bedeutet, dass der gleiche Code auf verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt werden kann, was seine Vielseitigkeit weiter erhöht.

 

Besonderheit von Python

Eine bemerkenswerte Eigenschaft von Python ist seine Benutzerfreundlichkeit. Die Syntax ist äußerst klar und verständlich, was das Erlernen der Sprache besonders einfach macht. Im Gegensatz zu einigen anderen Programmiersprachen entfällt die Notwendigkeit, am Ende jeder Zeile Semikolons oder ähnliche syntaktische Elemente hinzuzufügen. Dies trägt dazu bei, dass das Schreiben von Python-Code eine entspannte und stressfreie Erfahrung ist.


Die benutzerfreundliche Syntax von Python trägt nicht nur dazu bei, das Programmieren angenehmer zu gestalten, sondern auch effizienter. Diese Einfachheit erstreckt sich auch auf das Verfassen von Testautomatisierungsskripten, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart werden können. Durch die klare und intuitive Struktur von Python können Testautomatisierer sich auf das Wesentliche konzentrieren und komplexe Aufgaben auf eine klarere und schnellere Weise lösen. Dies trägt nicht nur zur Effizienz, sondern auch zur Qualität der entwickelten Software bei.

 

Python ist in der Fachwelt für seine ausgezeichnete Lesbarkeit bekannt, was bedeutet, dass Programme eine übersichtliche und strukturierte Form aufweisen. Die intuitive Natur der Sprache ermöglicht es Testautomatisierern, sich schnell in den Code und die Testfälle einzuarbeiten. Diese Lesbarkeit erleichtert nicht nur die Entwicklung, sondern fördert auch die Zusammenarbeit im Team und trägt insgesamt zu einem reibungsloseren Entwicklungsprozess bei.

 

Des Weiteren zeichnet sich Python als Open-Source-Plattform aus, die frei zugänglich ist. Durch seine weitreichende Popularität verfügt Python über eine umfangreiche und aktive Community. Diese Community bietet Entwicklern eine Vielzahl von Bibliotheken und Hilfestellungen, um auftretende Probleme zu lösen. Die Verfügbarkeit dieser Ressourcen ist von entscheidender Bedeutung, da Entwickler stets auf Unterstützung zurückgreifen können, unabhängig von der Art des aufgetretenen Problems. Somit ermöglicht die Python-Community einen effizienten Wissensaustausch und trägt maßgeblich zur Kontinuität und Lösungsorientierung in Entwicklungsprojekten bei.


Beispiel Python Code und Java Code


Herausforderungen von Python

In vielen Anwendungsbereichen nimmt die Performance einen zentralen Stellenwert ein. Im Vergleich zu Sprachen wie C oder sogar C++ zeigt Python einen höheren Bedarf an Speicher- und Prozessorressourcen. Dies resultiert aus dem Umstand, dass Python-Code während der Laufzeit von einem Interpreter in Maschinencode umgewandelt wird. Diese zusätzliche Umwandlungsebene führt dazu, dass Python-Anwendungen im Vergleich zu Sprachen wie C, die direkt in Maschinencode kompiliert werden können, langsamer laufen und mehr Speicher in Anspruch nehmen.

 

Trotz der Vielseitigkeit von Python stoßen Testautomatisierer gelegentlich auf Einschränkungen, die durch die Syntax und die verfügbaren Funktionen der Sprache bedingt sind. Im Gegensatz zu Sprachen wie C# kann Python in einigen Aspekten begrenzt sein. Insbesondere zeichnet sich C# durch seine umfassende Funktionalität und Flexibilität aus, insbesondere im Bereich der plattformübergreifenden Entwicklung und der Erstellung von Anwendungen mit grafischer Benutzeroberfläche. Obwohl Python über zahlreiche Bibliotheken und Frameworks verfügt, um eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen, kann es in komplexen Szenarien, die spezifische Funktionalitäten erfordern, gelegentlich an seine Grenzen stoßen.

 

Beim Automatisieren von Tests mit Programmiersprachen ist es wichtig zu berücksichtigen, dass die Testskripte im Vergleich zu den von erfahrenen Testautomatisierern verfassten Programmen möglicherweise weniger gründlich und detailliert sind. Die Testskripte werden in der Regel einfacher gestaltet. Jedoch sind die zuvor erwähnten Herausforderungen von Python beim Testen und beim Schreiben automatisierter Tests tatsächlich vernachlässigbar. Es ist in der Regel nicht erforderlich, hochkomplexen Code zu schreiben, und die Leistung der Sprache beeinflusst nicht unmittelbar die Leistung der Tests.

 

Tools für Python Development

Daher können sich Testautomatisierer vollkommen auf die Vorteile konzentrieren, die Python insbesondere für die Automatisierung bietet. Aus diesem Grund wird Python häufig in der Automatisierung eingesetzt. Einige namhafte Akteure in diesem Bereich sind beispielsweise JetBrains mit PyCharm, das die Automatisierung mit der Selenium-Bibliothek unterstützt, oder auch das Open-Source-Projekt von Microsoft, Playwright.

 

Playwright ist ein äußerst leistungsfähiges und relativ neues Tool für die Automatisierung, das nicht nur mit C# und JavaScript, sondern auch mit Python verwendet werden kann.


Beispiel Verifikation eines Tests mit Loginverfahren
Beispiel Verifikation eines Loginverfahrens mit Objekt Pattern


In den durchgeführten Tests wird ein einfacher und erfolgreicher Login überprüft:

 

  • Im "Arrange"-Abschnitt werden zunächst zwei Elemente identifiziert: das Feld "Benutzername eingeben" und das Feld "Passwort eingeben". Anschließend werden diese Felder mit den entsprechenden Daten befüllt.
  • Im "Act"-Abschnitt wird das Identifizieren und Anklicken des "Login"-Buttons durchgeführt.
  • Im "Assert"-Abschnitt wird abschließend auf der Willkommensseite überprüft, ob der erwartete Willkommensgruß korrekt angezeigt wird.

 

Fazit

Python bietet eine ausgezeichnete Plattform für die Automatisierung von Tests und birgt zahlreiche Vorteile, die die Arbeit von Testern erheblich vereinfachen. Die Verwendung von Python ermöglicht eine effizientere und schnellere Erstellung von Tests. Die Tests sind durch die klare Strukturierung leicht zu überblicken und zu warten, was die Gesamteffizienz steigert. Zudem können sich neue Teammitglieder dank der einfachen Syntax schnell in die Testskripte einarbeiten, wodurch Zeit, Geld und Ressourcen eingespart werden.

 

Wollen Sie Python Programmiersprache in Ihrem IT-Projekt einführen oder brauchen Sie Unterstützung in Ihrem aktuellen Projekt? Unsere ARINNAU-Experten stehen Ihnen dabei gerne zur Seite. Jetzt unverbindlich Kontakt aufnehmen!


Share by: