การทดสอบฟีเชอร์ด้วย pytest

Python เบื้องต้นสำหรับการทดสอบโค้ด

Alexander Levin

Data Scientist

Feature test คืออะไร

ฟีเชอร์ (Feature)

ฟังก์ชันการทำงานของซอฟต์แวร์
ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้

ฟีเชอร์

มีขอบเขตกว้างกว่า unit
ผู้ใช้งานปลายทางใช้ฟีเชอร์โดยตรง

Feature testing

วิธีทดสอบซอฟต์แวร์
ตรวจสอบพฤติกรรมของฟีเชอร์เฉพาะ

ตัวอย่าง:
- การตรวจสอบการกระจายของข้อมูล
- การจัดทำรายงาน

Units vs. Features: คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล

Units:

ปุ่มแต่ละปุ่ม
พิกเซลบนหน้าจอ
ไดโอด LED
บล็อกบนดิสก์

Features:

แป้นพิมพ์
หน้าจอ
ระบบไฟแสงสว่าง
ระบบไฟล์

ทำไมต้องใช้ feature tests

Feature testing ช่วยให้:

ทดสอบในขอบเขตที่ผู้ใช้งานโต้ตอบกับระบบ

ขอบเขตกว้างกว่า unit:

unit ทำงานผิดพลาด — ไม่ได้หมายความว่าฟีเชอร์ผิดพลาดด้วย

ในทางกลับกัน:

unit ทุกตัวทำงานปกติ — ไม่ได้หมายความว่าฟีเชอร์ทำงานได้ถูกต้อง

ตัวอย่าง feature test: การตั้งค่า

การตั้งค่าและกำหนดโค้ดฟีเชอร์:

# Setup
import pandas as pd
import pytest

df = pd.read_csv('laptops.csv')

# Filter feature
def filter_data_by_manuf(df, manufacturer_name):
    filtered_df = df\
        [df["Manufacturer"] == manufacturer_name]
    return filtered_df

ตัวอย่าง feature test: การทดสอบ

โค้ดทดสอบ:

# Feature test function
def test_unique():
    manuf_name = 'Apple'
    filtered = filter_data_by_manuf(df, manuf_name)
    assert filtered\
        ['Manufacturer'].nunique() == 1
    assert filtered\
        ['Manufacturer'].unique() == [manuf_name]

สรุป

Feature testing — วิธีทดสอบซอฟต์แวร์เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของฟีเชอร์เฉพาะ

Features มีขอบเขตกว้างกว่า units:

ถ้าปุ่มคือ unit แป้นพิมพ์ก็คือ feature

Feature testing ช่วยให้ ผู้ใช้ได้รับสิ่งที่คาดหวังอย่างแท้จริง

การสร้าง feature tests ต้องออกแบบ test case ก่อน

กุญแจสำคัญในการออกแบบ feature tests — ต้องเข้าใจว่าฟีเชอร์ในระบบนั้นคืออะไร

มาฝึกกันเถอะ!

Python เบื้องต้นสำหรับการทดสอบโค้ด