Изучите современные подходы к автоматизированному тестированию для обеспечения качества кода, снижения количества ошибок и ускорения разработки программного обеспечения.
Изучить фреймворкиАвтоматизированное тестирование стало неотъемлемой частью современной разработки ПО. Оно позволяет:
Автоматические тесты помогают находить ошибки на ранних этапах разработки, что значительно снижает стоимость их исправления.
Регрессионное тестирование гарантирует, что новые изменения не ломают существующий функционал.
Автоматизация повторяющихся тестов освобождает время разработчиков для решения более сложных задач.
pytest — современный фреймворк для тестирования Python-кода, отличающийся простотой использования и мощными возможностями.
import pytest
def add(a, b):
return a + b
def test_add_positive_numbers():
assert add(2, 3) == 5
def test_add_negative_numbers():
assert add(-1, -1) == -2
# Параметризованный тест
@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
(1, 2, 3),
(5, 5, 10),
(10, -5, 5)
])
def test_add_parametrized(a, b, expected):
assert add(a, b) == expectedunittest — встроенный фреймворк для тестирования в Python, основанный на идеологии xUnit.
import unittest
class Calculator:
def add(self, a, b):
return a + b
class TestCalculator(unittest.TestCase):
def setUp(self):
# Выполняется перед каждым тестом
self.calc = Calculator()
def test_add_positive_numbers(self):
result = self.calc.add(2, 3)
self.assertEqual(result, 5)
def test_add_negative_numbers(self):
result = self.calc.add(-1, -1)
self.assertEqual(result, -2)
def tearDown(self):
# Выполняется после каждого теста
pass
if __name__ == '__main__':
unittest.main()| Критерий | pytest | unittest |
|---|---|---|
| Синтаксис | Простой, минималистичный (использует обычные функции) | Более многословный (требует создания классов) |
| Установка | Требует установки (pip install pytest) | Входит в стандартную библиотеку Python |
| Фикстуры | Гибкие и мощные фикстуры с областью видимости | Ограниченные возможности (setUp/tearDown) |
| Параметризация | Встроенная поддержка через декоратор @pytest.mark.parametrize | Требует использования subTest или сторонних решений |
| Отчеты | Подробные, настраиваемые отчеты, поддержка различных плагинов | Стандартные отчеты, менее информативные |
| Совместимость | Может запускать тесты unittest | Не может запускать тесты pytest напрямую |
Вывод: pytest предлагает более современный и гибкий подход, но unittest остается хорошим выбором для простых проектов или когда нельзя устанавливать сторонние зависимости.
Каждый тест должен быть независимым и не полагаться на состояние, созданное другими тестами. Используйте фикстуры для настройки и очистки тестового окружения.
Названия тестов должны четко описывать, что они проверяют. Структурируйте тесты по модулям и используйте комментарии там, где это необходимо.
Используйте параметризацию для тестирования одних и тех же функций с различными входными данными. Это уменьшает дублирование кода и улучшает покрытие.
Автоматические тесты должны быть частью конвейера непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). Это обеспечивает постоянную проверку качества кода.
Используйте комбинацию модульных, интеграционных и системных тестов. Модульные тесты должны преобладать в тестовой пирамиде.