Los mejores módulos de Python para la automatización

La automatización es una adición de tecnología que realiza tareas con asistencia humana reducida a los procesos que facilitan los bucles de retroalimentación entre las operaciones y los equipos de desarrollo para que las actualizaciones iterativas se puedan implementar más rápido en las aplicaciones en producción.

Hay diferentes tipos de biblioteca de automatización en Python:

• Automatización de GUI
• Automatización de pila completa
• Automatización de pruebas

Biblioteca Python de automatización de GUI

1) PyAutoGUI

• Permite que sus secuencias de comandos de Python controlen el mouse y el teclado para automatizar las interacciones con otras aplicaciones.
• PyAutoGUI funciona en Windows, macOS y Linux, y se ejecuta en Python 2 y 3.

Características:

• Mover el mouse y hacer clic o escribir dentro de las ventanas de otras aplicaciones.
• Envío de pulsaciones de teclas a las aplicaciones.
• Tome capturas de pantalla y proporcione una imagen, encuéntrela en la pantalla.

2) Pywinauto

• Pywinauto es un módulo para automatizar la GUI de Windows.
• En su forma más simple, le permite enviar acciones del mouse y del teclado a los cuadros de diálogo y controles de las ventanas.

Automatización de pila completa

1) selenium

• Uno de los módulos más populares utilizados en Python para realizar pruebas y conectarse a diferentes navegadores.
• Este paquete se utiliza para automatizar la interacción del navegador web desde Python.

Características :

• Controlar la velocidad de los casos de prueba
• Ejecutar todo el Test Suite
• Ejecuta la prueba actualmente seleccionada
• Permite al usuario pausar y reanudar un caso de prueba

2) Requests

• Este módulo le permite enviar requests HTTP.
• Usando este módulo, podemos publicar o recuperar la información de una API Rest. Hay muchos métodos como:
  • OBTENER
  • CORREO
  • PONER
  • ELIMINAR

3) Hermosa Sopa

• Beautiful Soup es la mejor biblioteca para extraer datos de archivos HTML y XML.
• Funciona junto con su analizador favorito para proporcionar formas idiomáticas de navegar, buscar y modificar el árbol de análisis.
• Normalmente ahorra horas de trabajo a los programadores. También es excelente para el desguace web.
• Si tiene una página web estática simple donde necesita encontrar un poco de información enterrada en algún lugar del HTML.

4) PyBuilder

• PyBuilder es una herramienta de automatización escrita en Python puro que se dirige principalmente al ecosistema de Python.
• Es compatible con el concepto de programación basada en dependencias, pero también viene con un fuerte mecanismo de complemento que permite la construcción de ciclos de vida de construcción similares a los conocidos de otras herramientas de construcción famosas como Apache Maven y Gradle.

Automatización de pruebas

1) Marco de robots

• Este es un marco de automatización genérico de código abierto.
• Se utiliza para la automatización de pruebas y la automatización de procesos robóticos (RPA).
• También incluye un montón de bibliotecas de prueba y otras herramientas.
• Robot Framework está basado en Python, pero también puede usar Jython (Java) o IronPython (.NET).
• Robot también puede probar otras cosas como:
  • FTP
  • MongoDB
  • Android
  • apio
  • API
  • Unidades centrales

2) Pytest

• Pytest es un marco que nos permite escribir códigos de prueba usando python.
• Puede escribir código para probar cualquier cosa, como la base de datos, la API, incluso la interfaz de usuario, si lo desea. Pero pytest se usa principalmente en la industria para escribir pruebas para API.

3) lechuga

• Lettuce es otra herramienta de automatización basada en el comportamiento simple y fácil de usar basada en Cucumber y Python.
• El objetivo principal de Lettuce es centrarse en las tareas comunes del desarrollo impulsado por el comportamiento, haciendo que el trabajo sea más simple y entretenido.

4) pandas

• Python Pandas es una biblioteca de código abierto que ofrece una buena variedad de herramientas para la manipulación y el análisis de datos.
• Con esta biblioteca, puede leer datos de una amplia gama de fuentes como CSV, bases de datos SQL, archivos JSON y Excel.
• Le permite administrar operaciones de datos complejas con solo uno o dos comandos.
• Python Pandas viene con varios métodos incorporados para combinar datos y agrupar y filtrar la funcionalidad de series temporales.
• En general, Pandas no solo se limita a manejar tareas relacionadas con datos; sirve como el mejor punto de partida para crear herramientas de datos más enfocadas y poderosas.