В этом руководстве мы рассмотрим модульное тестирование в Python. Это сама по себе емкая тема, но мы рассмотрим несколько важных концепций.
Что такое модульный тест?
Это метод, при котором конкретный модуль тестируется для проверки самим разработчиком на предмет ошибок. Основное внимание при модульном тестировании уделяется проверке отдельных единиц системы для анализа, обнаружения и исправления ошибок.
Python предоставляет модуль unittest для тестирования единицы исходного кода. Модульный тест играет важную роль, когда мы пишем огромный код, и он предоставляет возможность проверить правильность вывода.
Обычно мы печатаем значение и сравниваем его с эталонным выводом или проверяем вывод вручную. Этот процесс занимает много времени. Чтобы решить эту проблему, Python представляет модуль unittest. Мы также можем проверить производительность приложения, используя его.
Тестирование в Python [unittest]. Часть 1. Введение
Писать Тесты в Python – проще чем Ты думаешь!
Эта статья открывает небольшой цикл, посвященный автономному тестированию Python программ с использованием framework’а unittest.
В этой части мы коснемся следующих вопросов:
- Автономное тестирование. Основные понятия
- Framework’и для проведения автономного тестирования в Python
- Пример тестирования приложения без framework’а
- Пример тестирования приложения с использованием unittest
Автономное тестирование. Основные понятия
Трудно представить какой-то современный программный проект без тестирования. При этом тестирование осуществляется практических на всех этапах разработки продукта: начиная, непосредственно, с процесса создания функций, методов и классов и т.д., когда пишутся unit-тесты (а иногда и раньше, в случае, если используется TDD), и заканчивая функциональным и нагрузочным тестированием уже готового, развернутого продукта.
В рамках данного цикла статей, мы остановимся только на автономном тестировании. В качестве определения данного понятия воспользуемся тем, что дает Рой Ошероув в своей книге “Искусство автономного тестирования с примерами на C#”: автономный тест – это автоматизированная часть кода, которая вызывает тестируемую единицу работы и затем проверяет некоторые предположения о единственном конечном результате этой единицы.
В качестве тестируемый единицы, в данном случае, может выступать как отдельный метода (функция), так и совокупность классов (или функций). Идея автономной единицы в том, что она представляет собой некоторую логически законченную сущность вашей программы. Автономное тестирование ещё называют модульным или unit-тестированием (unit-testing). Здесь и далее под словом тестирование будет пониматься именно автономное тестирование.
Важной характеристикой unit-теста является его повторяемость, т.е. результат его работы не зависит от окружения (внешнего мира), если же приходится обращаться к внешнему миру в процессе выполнения теста, то необходимо предусмотреть возможность подмены “мира” какой-то статичной сущностью.
Unit тесты в Python. Тестирование кода | Базовый курс. Программирование на Python
Unit-тесты могут быть написаны собственноручно, без использования сторонних библиотек, а можно использовать специализированные framework’и. На сегодняшний день практически всегда используется второй вариант.
Framework’и для проведения автономного тестирования в Python
В мире Python существуют три framework’а, которые получили наибольшее распространение:
unittest
unittest – это framework для тестирования, входящий в стандартную библиотеку языка Python. Его архитектура выполнена в стиле xUnit. xUnit представляет собой семейство framework’ов для тестирования в разных языках программирования, в Java – это JUnit, C# – NUnit и т.д. Если вы уже сталкивались с данным каркасов в других языках, то это упростит понимание unittest. Т.к. данный цикл статей будет построен вокруг unittest, то мы не будет сейчас подробно на нем останавливаться.
nose
Девизом nose является фраза “ nose extends unittest to make testing easier ”, что можно перевести как “nose расширяет unittest, делая тестирование проще”. nose идеален, когда нужно сделать тесты “по-быстрому”, без предварительного планирования и выстраивания архитектуры приложения с тестами. Функционал nose можно расширять и настраивать с помощью плагинов.
pytest
pytest довольно мощный инструмент для тестирования, и многие разработчики оставляют свой выбор на нем. pytest по “духу” ближе к языку Python нежели unittest. Как было сказано выше, unittest в своей базе – xUnit, что накладывает определенные обязательства при разработке тестов (создание классов-наследников от unittest.TestCase, выполнение определенной процедуры запуска тестов и т.п.). При разработке на pytest ничего этого делать не нужно, вы просто пишете функции, которые должны начинаться с “test_” и используете assert’ы, встроенные в Python (unittest используется свои). У pytest есть ещё много интересных и полезных особенностей, но для их разбора понадобится отдельный цикл статей (может он и появится в будущем :)).
Пример тестирования приложения без framework’а
Рассмотрим простейший модуль Python, который содержит ряд функций, и разберем пример того, как можно было бы его протестировать без использования framework’а. Наш модуль будет представлять собой библиотеку, содержащую функции для выполнения простых арифметический действий.
def add(a, b): return a + b def sub(a, b): return a-b def mul(a, b): return a * b def div(a, b): return a / b
Для того, чтобы протестировать эту библиотеку, мы можем создать отдельный файл с названием test_calc.py и поместить туда функции, которые проверяют корректность работы функций из calc.py. Сделаем это.
import calc def test_add(): if calc.add(1, 2) == 3: print(«Test add(a, b) is OK») else: print(«Test add(a, b) is Fail») def test_sub(): if calc.sub(4, 2) == 2: print(«Test sub(a, b) is OK») else: print(«Test sub(a, b) is Fail») def test_mul(): if calc.mul(2, 5) == 10: print(«Test mul(a, b) is OK») else: print(«Test mul(a, b) is Fail») def test_div(): if calc.div(8, 4) == 2: print(«Test div(a, b) is OK») else: print(«Test div(a, b) is Fail») test_add() test_sub() test_mul() test_div()
python test_calc.py
В результате, в окне консоли, будет напечатано следующее:
Test add(a, b) is OK Test sub(a, b) is OK Test mul(a, b) is OK Test div(a, b) is OK
Это были четыре теста, которые проверяют работоспособность функций в простейшем случае. При написании тестов, как обычных программ, возникает ряд неудобств, в первую очередь связанных с унификацией выходной информации о пройденных и не пройденных тестах, сами тесты получаются довольно громоздкими, также необходимо продумывать архитектуру тестирующего приложения и т.д. В дополнение к этому можно отметить отсутствие гибких инструментов для запуска требуемых только на данном этапе тестов, пропуска тестов по условию (например для разрабатываемой библиотеки, начиная с определённой версии, не выполнять конкретные тесты) и т.п. Все это приводит к мысли о том, что нужен какой-то framework, который возьмет на себя обязанности по поддержанию инфраструктуры проекта с тестами.
Пример тестирования приложения с использованием unittest
Теперь посмотрим как можно было бы протестировать набор функций из calc.py с помощью unittest.
Для этого сделаем следующие действия:
1. Создадим файл с именем utest_calc.py
2. Добавим в него следующий код:
import unittest import calc class CalcTest(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(calc.add(1, 2), 3) def test_sub(self): self.assertEqual(calc.sub(4, 2), 2) def test_mul(self): self.assertEqual(calc.mul(2, 5), 10) def test_div(self): self.assertEqual(calc.div(8, 4), 2) if __name__ == ‘__main__’: unittest.main()
3. Запустим файл utest_calc.py
python -m unittest utest_calc.py
Такой формат запуска предполагает вывод минимальной информации. В данном случае все тесты успешно завершились.
. ———————————————————————- Ran 4 tests in 0.000s OK
4. Запуск можно сделать с запросом расширенной информации по пройденным тестам, для этого необходимо добавить ключ -v:
python -m unittest -v utest_calc.py
В этом случае результат будет таким:
test_add (test_calc_v2.CalcTest) . ok test_div (test_calc_v2.CalcTest) . ok test_mul (test_calc_v2.CalcTest) . ok test_sub (test_calc_v2.CalcTest) . ok ———————————————————————- Ran 4 tests in 0.002s OK
На этом простом примере не видно всех преимуществ, которые дает unittest, по сравнению с вариантом без него. Для кого-то даже покажется лишним создание отдельных классов и запуск модулей с дополнительными ключами, но в более сложном случае, преимущества использования framework’а несомненны. В следующих статьях мы постараемся последовательно и подробно раскрыть вопросы написания автономных тестов с использованием unittest в Python.
Раздел: Python Тестирование в Python Метки: Python, unittest, Тестирование в Python
Тестирование в Python [unittest]. Часть 1. Введение : 5 комментариев
- Anthony 14.10.2019 Хороший ресурс. Уже несколько статей прочитал. Добавил в закладки
- writer 17.10.2019 Спасибо :))
Источник: devpractice.ru
unittest — Фреймворк тестирования юнитов Python
Фреймворк тестирования юнитов Python, иногда называемый «PyUnit», является версией Python для JUnit от Kent Beck и Erich Gamma. JUnit, в свою очередь, является Java версией фреймворка тестирования от Kent’а для Smalltalk. Каждый из них является стандартом де факто для своего языка.
unittest в Python поддерживает автоматизацию тестов, использование общего кода для настройки и завершения тестов, объединение тестов в коллекции и отделение тестов от фреймворка для вывода информации. Модуль unittest предоставляет классы, которые облегчают поддержку этих свойств для наборов тестов.
Для того, чтобы достичь этого, unittest поддерживает некоторые важные концепции:
испытательный стенд испытательный стенд (test fixture) представляет подготовку, необходимой, чтобы выполнить один или более тестов и все необходимые действия по отчистке. Это может включать, например, создание временных или проксирующих баз данных или запуск серверного процесса. тестовый случай тестовый случай (test case) — минимальный юнит тестирования. Он проверяет ответы для разных наборов данных. unittest предоставляет базовый класс TestCase, который можно использовать для создания новых тестовых случаев. набор тестов набор тестов (test suite) является набором тестовых случаев, наборов тестов или и того и другого. Он используется для объединения тестов, которые должны быть исполнены вместе. исполнитель тестов исполнитель тестов (test runner) является компонентом, который управляет выполнением тестов и представляет пользователю результат. Исполнитель может использовать графический или текстовый интерфейс или возвращать специальное значение, которое сообщает о результатах выполнения тестов.
Понятия тестового случая и испытательного стенда поддерживаются классами TestCase и FunctionTestCase; первый должен быть использован для создания новых тестов, а последний может быть использован для интеграции существующих тестов с фреймворком, основанном на unittest. При создании испытательного стенда при помощи TestCase, методы setUp() tearDown() могут быть переопределены для инициализации стенда и очистки после тестов. Вместе с FunctionTestCase, существующие функции могут быть переданы в конструктор для этих целей. Во время выполнения теста, сперва выполняется инициализация стенда, если она проходит успешно, метод очистки выполняется после выполнения каждого теста, вне зависимости от результата теста. Каждый экземпляр TestCase будет использоваться для запуска одного тестового метода, так что стенд создаётся для каждого теста.
Набор тестов реализуется классом TestSuite. Этот класс позволяет объединять отдельные тесты и наборы тестов; когда выполняется набор тестов, то выполняются все тесты добавленные в набор и в его дочерние наборы.
Выполнитель тестов — это объект, который предоставляет всего один метод, run(), который принимает объект TestCase или TestSuite в качестве параметра и возвращает результирующий объект. Класс TestResult используется как результирующий объект. unittest предоставляет класс TextTestRunner как пример выполнителя тестов, который по умолчанию выводит итог в стандартный поток ошибок. Альтернативные выполнители тестов могут быть реализованы и для других окружений (например, графических) без необходимости наследования из определённого класса.
unittest2: Обратное портирование новых возможностей unittest для Python 2.4-2.6
В unittest для Python 2.7 было добавлено много новых возможностей, включая поиск тестов. unittest2 позволяет использовать эти возможности в более ранних версиях Python.
Simple Smalltalk Testing: With Patterns статья Kent Beck’а про фреймворк для тестирования, использующий общий с unittest шаблон. Nose и py.test сторонний фреймворк тестирования, использующий лёгкий синтаксис для написания тестов. Например, assert func(10) == 42. The Python Testing Tools Taxonomy Расширяемый список инструментов для тестирования на Python, включая фреймворки для функционального тестирования и библиотеки mock-объектов. Testing in Python Mailing List Группа по интересам для обсуждения тестирования и инструментов для этого в Python.
Основные примеры
Модуль unittest предоставляет бокатый набор инструментов для создания и запуска тестов. Этот раздел демонстрирует, что небольшой набор этих инструментов удволетвоярет большинство ваших потребностей.
Вот короткий скрипт для тестирования трёх функций из модуля random:
Источник: python-lab.ru