Seminar Qt Squish – Python-Scripting für Testautomatisierung

Seminarprofil

Das Seminar vermittelt die für professionelle Squish-Tests benötigten Python-Kenntnisse unmittelbar am GUI-Testfall. Aufgezeichnete Abläufe werden in modularen Code überführt, mit Datenstrukturen und Fehlerbehandlung ergänzt und als wiederverwendbare Bibliothek organisiert.

Inhaltsübersicht

1. Seminarprofil
2. Lernziele
3. Zielgruppe
4. Voraussetzungen
5. Seminarinhalte
6. Praxisübung Schritt für Schritt
7. Methodik

Lernziele

• Ziele und Einsatzgrenzen von Python-Arbeitsmodell in Squish sicher beurteilen
• Werte und Kontrollstrukturen nachvollziehbar konfigurieren und praktisch anwenden
• Funktionen und Parameter in wartbare Squish-Bausteine überführen
• Fehlerbilder bei Datenstrukturen systematisch diagnostizieren
• Module und Bibliotheken mit geeigneten Prüf- und Reviewregeln absichern

Zielgruppe

Testautomatisierer, Tester mit ersten Skripting-Erfahrungen, Entwickler und Quality Engineers.

Voraussetzungen

Squish-Grundlagen; allgemeines Verständnis von Programmierlogik. Tiefe Python-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Seminarinhalte

Python-Arbeitsmodell in Squish

Das Modul ordnet den Themenbereich in den gesamten Testprozess ein. Behandelt werden Testfall, gemeinsame Skripte und Imports, Namensräume und verfügbare API-Funktionen und Ausführung und Debugger. Jeder Baustein wird konfiguriert, ausgeführt, geprüft und für die spätere Wiederverwendung dokumentiert.

• Testfall, gemeinsame Skripte und Imports
• Namensräume und verfügbare API-Funktionen
• Ausführung und Debugger

Werte und Kontrollstrukturen

Der Schwerpunkt wird von der Ausgangslage bis zur überprüfbaren Umsetzung entwickelt. Behandelt werden Datentypen und Konvertierung, Bedingungen, Schleifen und Abbruchregeln und lesbare Kontrollflüsse. Jeder Baustein wird konfiguriert, ausgeführt, geprüft und für die spätere Wiederverwendung dokumentiert.

• Datentypen und Konvertierung
• Bedingungen, Schleifen und Abbruchregeln
• lesbare Kontrollflüsse

Funktionen und Parameter

Die technische Umsetzung wird mit Wartungs- und Diagnoseanforderungen verbunden. Behandelt werden Parameter, Standardwerte und Rückgaben, Seiteneffekte und klare Verträge und Benennung und Dokumentation. Jeder Baustein wird konfiguriert, ausgeführt, geprüft und für die spätere Wiederverwendung dokumentiert.

• Parameter, Standardwerte und Rückgaben
• Seiteneffekte und klare Verträge
• Benennung und Dokumentation

Datenstrukturen

Das Vorgehen wird an einem zusammenhängenden Beispiel praktisch erarbeitet. Behandelt werden Listen und Zuordnungen, Iteration und Filterung und Vergleich von Soll- und Ist-Daten. Jeder Baustein wird konfiguriert, ausgeführt, geprüft und für die spätere Wiederverwendung dokumentiert.

• Listen und Zuordnungen
• Iteration und Filterung
• Vergleich von Soll- und Ist-Daten

Module und Bibliotheken

Das Modul ordnet den Themenbereich in den gesamten Testprozess ein. Behandelt werden Importstruktur und Paketgrenzen, öffentliche und interne Funktionen und Abhängigkeiten und Wiederverwendung. Jeder Baustein wird konfiguriert, ausgeführt, geprüft und für die spätere Wiederverwendung dokumentiert.

• Importstruktur und Paketgrenzen
• öffentliche und interne Funktionen
• Abhängigkeiten und Wiederverwendung

Ausnahmen und Ressourcen

Der Schwerpunkt wird von der Ausgangslage bis zur überprüfbaren Umsetzung entwickelt. Behandelt werden Fehlerbehandlung und finally-Blöcke, eigene Fehlermeldungen mit Kontext und Dateien, Prozesse und Aufräumen. Jeder Baustein wird konfiguriert, ausgeführt, geprüft und für die spätere Wiederverwendung dokumentiert.

• Fehlerbehandlung und finally-Blöcke
• eigene Fehlermeldungen mit Kontext
• Dateien, Prozesse und Aufräumen

Dateien, Testdaten und Logging

Die technische Umsetzung wird mit Wartungs- und Diagnoseanforderungen verbunden. Behandelt werden Text- und strukturierte Dateien, Validierung und Zeichensätze und strukturierte Logmeldungen und Artefakte. Jeder Baustein wird konfiguriert, ausgeführt, geprüft und für die spätere Wiederverwendung dokumentiert.

• Text- und strukturierte Dateien
• Validierung und Zeichensätze
• strukturierte Logmeldungen und Artefakte

Praxisübung Schritt für Schritt

1. Einen aufgezeichneten Test für das Refactoring eines aufgezeichneten Tests in eine modulare Python-Bibliothek in logisch zusammengehörige Abschnitte gliedern.
2. Feste Werte in Variablen und sprechende Konstanten überführen.
3. Wiederkehrende Interaktionen als Funktionen mit Parametern implementieren.
4. Formulardaten in geeigneten Python-Datenstrukturen modellieren.
5. Gemeinsame Aktionen in ein separates Modul auslagern.
6. Fehlerbehandlung mit verständlichem Kontext und sicherer Bereinigung ergänzen.
7. Testdaten aus einer Datei lesen und vor der Ausführung validieren.
8. Den Code mit dem Debugger durchlaufen und Variablenzustände prüfen.
9. Die Bibliothek anhand einer Reviewcheckliste bereinigen und erneut ausführen.

Methodik

Kurze Theorieblöcke werden unmittelbar durch Demonstrationen und betreute Übungen ergänzt. Die Arbeit erfolgt an einem durchgängigen Beispielprojekt mit nachvollziehbaren Zwischenständen, klaren Qualitätskriterien und wiederholbaren Ausführungen.