🧪 Тестирование кода

Короткий ответ Параметризация позволяет прогнать один и тот же тест на нескольких наборах аргументов, не дублируя код. В pytest это делает декоратор @pytest.mark.parametrize, которому передаётся строка с именами параметров и список кортежей значений. Как это работает подробнее Декоратор описывает данные, а pytest выполняет тест по разу на каждый набор. Объявление. Декоратор @pytest.mark.parametrize получает строку с именами параметров и список кортежей значений для этих параметров. Выполнение. Тест запускается отдельно для каждого кортежа, и сбой одного набора не останавливает остальные. Отчёт. Каждый прогон выводится отдельно, с указанием значений параметров в имени теста, например test_add[5-5-10]. Граничные случаи. Вместо копий функции вида test_add_1 пишется одна функция, а данные перечисляются в декораторе. Пример кода Что использовать на практике Наборы данных. Перечисляй входные значения и ожидаемый результат в списке кортежей. Краевые случаи. Проверяй граничные значения одним параметризованным тестом

Читать полностьюmarkers

Короткий ответ AAA — это структура теста из трёх частей: подготовка данных и окружения (Arrange), вызов проверяемого кода (Act) и проверка результата (Assert); она делает тесты читаемыми и предсказуемыми по структуре. Как это работает подробнее В Arrange создаются входные данные, моки и зависимые объекты, необходимые именно для этого сценария. В Act вызывается ровно та функция или метод, поведение которых проверяется, и больше ничего. В Assert сравнивается фактический результат с ожидаемым, обычно одним или несколькими логически связанными утверждениями об одном и том же поведении. Пример кода Что использовать на практике Практика. Явное разделение частей (даже просто пустой строкой или комментарием) облегчает чтение теста спустя время и ревью — сразу видно, что именно подготовлено, что вызывается и что именно проверяется. Это особенно важно в длинных тестах с несколькими моками или сложной подготовкой данных, где легко потерять нить повествования. Подводные камни Риск. Перемешивать Act и Assert, вызывая функ

Читать полностьюarrange-act-assert

Короткий ответ Фикстуры нужны, чтобы выполнить код до тест-метода и не повторять подготовку в каждом тесте. Метод помечается декоратором @pytest.fixture, а тест указывает имя фикстуры как параметр: pytest сам вызовет её и передаст возвращённое значение. Как это работает подробнее Обычно с помощью фикстур инициализируют подключения к базе данных, передают базовый URL и готовят другие данные. Назначение. Фикстура избавляет от повторения одного и того же подготовительного кода в каждом тесте. Подключение. Тест объявляет имя фикстуры аргументом, и pytest сам вызывает фикстуру и передаёт результат. Область видимости. Фикстура из тестового файла видна только в нём; общие для нескольких файлов выносят в conftest.py. Поиск. pytest сначала ищет фикстуру в самом тестовом файле, а если не находит — обращается к conftest.py. Scope. По умолчанию фикстура вызывается для каждого теста (function); доступны также class, module, package и session. Пример кода Что использовать на практике conftest.py. Фикстуры, нужные в несколь

Читать полностьюfixtures

Короткий ответ Mock — это объект-заглушка, который подменяет реальную зависимость, чтобы тест не обращался к сети, базе данных или окружению. unittest.mock даёт mock-объекты и декоратор patch() для подмены атрибутов, а фикстура monkeypatch из pytest безопасно меняет атрибуты, элементы словарей и переменные окружения с автоматическим откатом. Как это работает подробнее Внешние зависимости не вызываются по-настоящему: вместо них в тест подставляются заглушки с известным поведением, что делает тест быстрым и детерминированным. Mock-объекты. unittest.mock избавляет от ручного создания стабов: после действия проверяют, какие методы и с какими аргументами вызывались, например через mock.method.assert_called_with(...). Настройка поведения. Заглушке задают возвращаемое значение через return_value или заставляют вызов бросить исключение через side_effect. Патчинг. Декоратор patch() подменяет атрибуты модулей и классов в пределах области действия теста. Фикстура monkeypatch. В pytest меняет атрибуты, элементы словарей

Читать полностьюmock

Короткий ответ unittest — встроенный в стандартную библиотеку фреймворк модульного тестирования в стиле xUnit: тесты оформляются классами на базе unittest.TestCase, проверки — методами-утверждениями. pytest позволяет писать тесты как простые функции с обычным assert, автоматически обнаруживает тесты и имеет множество плагинов, при этом умеет запускать и unittest-тесты. Как это работает подробнее Оба инструмента решают одну задачу, но по-разному организуют код тестов, а pytest дополнительно умеет работать с unittest-тестами. Стиль unittest. Класс наследует unittest.TestCase, каждый тест — метод с именем на test_, проверки выполняются через assertEqual(), assertTrue(), assertIn() и подобные. Подготовка окружения. Метод setUp() готовит фиксированное окружение перед каждым тестом, чтобы результаты были воспроизводимы. Запуск unittest. Набор запускается через unittest.main() или командой запуска файла с флагом -v; возможные исходы — OK, FAIL или ERROR. Философия pytest. Минимум шаблонного кода: тесты-функции, обыч

Читать полностьюpytest