Testowanie

Studium przypadku: tworzenie oprogramowania w Pythonie

Mark Pedigo

Principal Data Scientist

Mapa drogowa

Mapa drogowa pokazująca ukończone i planowane etapy projektu.

Dlaczego testy automatyczne?

Automatyczne testowanie wspomagane przez oprogramowanie
Nie wymaga interwencji człowieka
Od prostych sprawdzeń do kompleksowych ocen

Robot testujący kod

Zalety testów automatycznych

Lepsza jakość kodu
Ograniczenie ryzyka
Lepsze doświadczenie użytkownika

Do czego służą testy jednostkowe?

Testowanie poszczególnych komponentów lub funkcji
Skupienie na najmniejszych częściach aplikacji
Weryfikacja oczekiwanych wyników dla danych wejściowych

Lupa analizująca bloki kodu

Czym jest biblioteka pytest?

Popularna biblioteka do testowania w Pythonie
Obsługuje testy jednostkowe
Znana z prostoty, elastyczności i funkcji

Zalety pytest

Prostota i czytelność
Zaawansowane fixtures
Integracja z innymi narzędziami

Test jednostkowy – przykład

# math.py
def add(a, b):
  return a + b

# test_math.py
import pytest
def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0
    assert add(0, 0) == 0
    assert add(-5, -7) == -12

Uruchom w konsoli:

pytest test_math.py

===== test session starts =====
collected 1 item
test_math_functions.py .                                                   [100%]
====== 1 passed in 0.03s ======

Lass uns üben!

Studium przypadku: tworzenie oprogramowania w Pythonie