Computer Science

Учебник Юнит-тестирование на Python для начинающих

23 урока · 6 разделов · бесплатно, без регистрации

Начать с первого урока

Практический курс по юнит-тестированию на Python. Вы научитесь писать тесты на встроенном модуле unittest, проверять ожидания assert-методами, изолировать код от базы данных, сети и времени с помощью unittest.mock, а затем познакомитесь с фреймворком pytest, покрытием кода и подходом TDD. Большинство примеров на unittest и unittest.mock — это стандартная библиотека, поэтому их можно запускать прямо в браузере и видеть реальный результат.

Курс «Юнит-тестирование на Python» состоит из 6 разделов и 23 уроков: Введение в юнит-тестирование, Assert-методы и организация тестов, Тестирование на практике, Тест-дублёры и mock, pytest: обзор и сравнение и Качество и практика тестирования. Уроки идут по порядку — от основ к более сложным темам, в каждом есть объяснение с примерами, а в конце — вопросы для самопроверки. К урокам привязаны задачи с автоматической проверкой: прочитали тему — сразу закрепили её кодом.

Программа курса

  1. 1 Введение в юнит-тестирование

    1. Зачем нужны юнит-тесты

      Что такое юнит-тест, какие проблемы он решает и чем отличается от ручной проверки и других видов тестов в пирамиде тестирования.

    2. Модуль unittest: первый TestCase

      Что такое unittest, как устроен класс TestCase, зачем нужны методы test_* и assertEqual и как написать и запустить первый тест.

    3. Структура теста: паттерн AAA

      Паттерн Arrange-Act-Assert: как организовать тело теста, чтобы он читался легко, проверял одно поведение и имел понятное имя.

    4. Как запускать тесты

      Запуск тестов через python -m unittest, автообнаружение test-файлов и программный запуск через unittest.main и TextTestRunner.

  2. 2 Assert-методы и организация тестов

    1. Ключевые assert-методы

      Главные методы TestCase: assertEqual, assertTrue, assertIn, assertIsNone, assertAlmostEqual для float и сравнение коллекций без порядка.

    2. Фикстуры: setUp и tearDown

      Как фикстуры setUp и tearDown убирают дублирование подготовки, обеспечивают изоляцию тестов и освобождают ресурсы даже при падении.

    3. Фикстуры класса: setUpClass

      Фикстуры setUpClass и tearDownClass для дорогой подготовки один раз на весь класс и почему в них кладут только данные для чтения.

    4. Пропуск тестов и группировка

      Пропуск тестов через skip, skipIf и skipUnless, пометка известных багов через expectedFailure и ручная сборка наборов TestSuite.

  3. 3 Тестирование на практике

    1. Тестируем функции и границы

      Как тестировать чистые функции: типичные, граничные и пустые входы, проверка порогов и фиксация договорённостей о поведении.

    2. Тестируем классы

      Тестирование классов на Python: состояние объекта, методы, инварианты и проверка поведения через публичный интерфейс, а не детали.

    3. Тестирование исключений

      Как проверять исключения: assertRaises как контекст, assertRaisesRegex для текста ошибки и доступ к объекту через ctx.exception.

    4. Параметризация через subTest

      Прогон одной проверки на множестве входов через subTest, таблицы вход-ожидание и принципы того, что вообще покрывать тестами.

  4. 4 Тест-дублёры и mock

    1. Зачем нужны тест-дублёры

      Зачем мокать: изоляция кода от БД, сети, файлов, времени и случайности, виды тест-дублёров и когда мок только вредит.

    2. Mock и MagicMock

      Объекты Mock и MagicMock из unittest.mock: return_value, магические методы, атрибуты вызовов и зачем нужен spec для строгости.

    3. patch: декоратор и контекст

      Подмена зависимостей через patch как декоратор и контекстный менеджер, главное правило патчинга по месту использования.

    4. Проверка вызовов и side_effect

      Проверка взаимодействий: assert_called_with, call_count и call_args_list, side_effect для последовательностей и мок времени.

  5. 5 pytest: обзор и сравнение

    1. Чем удобен pytest

      Обзор pytest: простой assert вместо assert-методов, тесты-функции без классов, умная диагностика и совместимость с unittest.

    2. Фикстуры и параметризация pytest

      Фикстуры pytest через аргументы и yield, conftest.py и scope, параметризация @pytest.mark.parametrize и контекст pytest.raises.

    3. unittest против pytest

      Сводное сравнение unittest и pytest, когда что выбирать, миграция между ними и обзор экосистемы плагинов pytest и coverage.

  6. 6 Качество и практика тестирования

    1. Покрытие кода тестами

      Что измеряет coverage.py, чем покрытие ветвей строже покрытия строк и почему 100% покрытия не равно отсутствию багов.

    2. Хорошие тесты: принципы FIRST

      Принципы FIRST: быстрые, независимые, детерминированные и самопроверяемые тесты, борьба с flaky и значение понятных имён.

    3. TDD: red-green-refactor

      Разработка через тесты на живом примере: падающий тест red, минимальный код green и безопасный рефакторинг под защитой тестов.

    4. Легаси-код и CI

      Характеризующие тесты для легаси-кода, внедрение зависимостей ради тестируемости, запуск тестов в CI и финальный чек-лист.