Praktyczne przykłady

Wprowadzenie do testowania w Pythonie

Alexander Levin

Data Scientist

Dane i potok

Dane: wynagrodzenia w dziedzinie data science.

Każdy wiersz zawiera informacje o pracowniku data science: wynagrodzenie, stanowisko i inne atrybuty.

tabela wynagrodzeń w data science

Potok: obliczanie średniego wynagrodzenia:

Wczytanie danych
Filtrowanie według typu zatrudnienia
Obliczenie średniego wynagrodzenia
Zapisanie wyników

Kod potoku

import pandas as pd

# Fixture to get the data
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv('ds_salaries.csv')
# Function to filter the data
def filter_df(df):
    return df[df['employment_type'] == 'FT']
# Function to get the mean
def get_mean(df):   
    return df['salary_in_usd'].mean()

Testy integracyjne

Przypadki testowe:

Wczytywanie danych
Zapis do pliku

Kod:

def test_read_df(read_df):
    # Check the type of the dataframe
    assert isinstance(read_df, pd.DataFrame)
    # Check that df contains rows
    assert read_df.shape[0] > 0

Testy integracyjne

Przykład sprawdzania, czy Python może tworzyć pliki.

def test_write():
    # Opening a file in writing mode
    with open('temp.txt', 'w') as wfile:
        # Writing the text to the file
        wfile.write('Testing stuff is awesome')
    # Checking the file exists
    assert os.path.exists('temp.txt')
    # Don't forget to clean after yourself
    os.remove('temp.txt')

Testy jednostkowe

Przypadki testowe:

Filtrowany zbiór zawiera tylko typ zatrudnienia 'FT'
Funkcja get_mean() zwraca liczbę

Kod:

def test_units(read_df):
    filtered = filter_df(read_df)
    assert filtered['employment_type'].unique() == ['FT']
    assert isinstance(get_mean(filtered), float)

Testy funkcjonalne

Przypadki testowe:

Średnia jest większa od zera
Średnia nie przekracza maksymalnego wynagrodzenia w zbiorze

Kod:

def test_feature(read_df):
    # Filtering the data
    filtered = filter_df(read_df)
    # Test case: mean is greater than zero
    assert get_mean(filtered) > 0
    # Test case: mean is not bigger than the maximum
    assert get_mean(filtered) <= read_df['salary_in_usd'].max()

Testy wydajnościowe

Przypadki testowe:

Czas wykonania potoku od początku do końca

Kod:

def test_performance(benchmark, read_df):
    # Benchmark decorator
    @benchmark
    # Function to measure
    def get_result():
        filtered = filter_df(read_df)
        return get_mean(filtered)

Kompletny zestaw testów

import pytest

## Integration Tests
def test_read_df(read_df):
      # Check the type of the dataframe
    assert isinstance(read_df, pd.DataFrame)
    # Check that df contains rows
    assert read_df.shape[0] > 0
def test_write():
    with open('temp.txt', 'w') as wfile:
        wfile.write('12345')
    assert os.path.exists('temp.txt')
    os.remove('temp.txt')

## Unit Tests
def test_units(read_df):
    filtered = filter_df(read_df)
    assert filtered['employment_type'].unique() == ['FT']
    assert isinstance(get_mean(filtered), float)

## Feature Tests
def test_feature(read_df):
    # Filtering the data
    filtered = filter_df(read_df)
    # Test case: mean is greater than zero
    assert get_mean(filtered) > 0
    # Test case: mean is not bigger than the maximum
    assert get_mean(filtered) <= read_df['salary_in_usd'].max()

## Performance Tests
def test_performance(benchmark, read_df):
    # Benchmark decorator
    @benchmark
    # Function to measure
    def pipeline():
        filtered = filter_df(read_df)
        return get_mean(filtered)

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do testowania w Pythonie