Модульное тестирование на Python – основы

Перевод статьи «Mastering Unit Testing in Python».

Модульное тестирование (также – юнит-тестирование, от англ. unit testing) – важнейший этап разработки программного обеспечения. Проверка отдельных компонентов или “юнитов” кода позволяет разработчикам убедиться, что по отдельности все части их системы работают так, как ожидается. Написание эффективных модульных тестов позволяет экономить время, предотвращать попадание ошибок в производство и облегчать отладку.

В этой статье мы рассмотрим наилучшие практики написания эффективных юнит-тестов на Python и познакомимся с ключевыми инструментами, упрощающими процесс тестирования. Если вы новичок в тестировании или хотите отточить свои навыки, эти советы и инструменты помогут вам создать более устойчивую кодовую базу.

БЕСПЛАТНО СКАЧАТЬ КНИГИ в телеграм канале "Библиотека тестировщика"

Настройка среды тестирования

Прежде чем приступить к написанию тестов, нужно создать правильную среду тестирования. Это подразумевает организацию тестовых файлов, выбор фреймворка для тестирования и создание структуры, которая позволит легко запускать тесты. Вот как я обычно начинаю:

• Каталог тестов. Я создаю в проекте специальный каталог тестов, хранящий тестовые файлы отдельно от основного кода. Такая структура позволяет сохранить порядок вещей и облегчает поиск тестов и управление ими.
• Соглашения по именованию. Я даю тестовым файлам имена с префиксом test_ (например, test_module.py). Внутри каждого файла я следую аналогичному правилу для тестовых функций, чтобы всё можно было распознавать с первого взгляда.
• Выбор фреймворка. Для большинства своих проектов я использую встроенный в Python модуль unittest, поскольку он универсален и хорошо работает с различными настройками. Для более сложных проектов я иногда использую pytest, который предлагает дополнительную гибкость и более читабельный вывод.

Пример структуры проекта:

my_project/
│
├── my_module.py
├── another_module.py
│
└── tests/
    ├── test_my_module.py
    └── test_another_module.py

Наилучшие подходы к написанию эффективных юнит-тестов

По мере накопления опыта в тестировании я обнаружил, что следование некоторым практикам повышает качество моих тестов и облегчает отладку. Вот несколько подходов, которых я придерживаюсь при написании модульных тестов:

• Тесты для каждой функции. Я пишу тесты для каждой функции, даже самой маленькой. Это гарантирует, что все части моего кода будут протестированы и будут работать так, как ожидается. Также это облегчает выявление проблем, если что-то пойдет не так.
• Структура AAA. Благодаря использованию структуры AAA (Arrange, Act, Assert) мои тесты хорошо организованы и последовательны. Сначала я подготавливаю (“arrange”) любые данные или контекст, необходимые тесту, затем выполняю тестируемую функцию (“act”) и, наконец, проверяю результат (“assert”), чтобы убедиться, что он соответствует ожидаемому.

Пример:

def test_addition():
    # Arrange
    num1 = 2
    num2 = 3

    # Act
    result = num1 + num2

    # Assert
    assert result == 5

# Это лишь пример, обычно у вас будет функция, скажем, в my_library.py,
# и в идеале у вас будет отдельный файл с тестами, например test_my_library.py

• Тесты для крайних случаев. Реальные приложения редко идут по “счастливому пути”. Я обязательно включаю тесты крайних случаев, таких как пустые вводы, отрицательные значения и граничные условия. Тестирование таких сценариев помогает выявить ошибки, которые могут возникнуть в неожиданных ситуациях.
• Использование мокинга при необходимости. Иногда мне нужно протестировать функции, зависящие от внешних ресурсов, например баз данных или API. В таких случаях я использую мокинг для имитации внешних взаимодействий. Модуль Python unittest.mock позволяет мне создавать мок-объекты, благодаря которым мои тесты могут работать надежно и независимо от внешних систем.
• Независимость тестов. Один из ключевых уроков, который я усвоил, – необходимо следить за тем, чтобы каждый тест мог работать сам по себе, не завися от других тестов. Независимые тесты гарантируют, что если один тест не сработает, это не вызовет каскада сбоев в других. Я сбрасываю любые общие данные или объекты между тестами, чтобы сохранить эту независимость.

Прим. ред.: читайте также “14 советов по написанию модульных тестов”.

Основные инструменты для юнит-тестирования на Python

Со временем я нашел несколько инструментов, которые делают модульное тестирование на Python проще и эффективнее.

unittest

Встроенный в Python модуль unittest является моим основным инструментом для базового модульного тестирования. Он включен в стандартную библиотеку, то есть мне не нужно ничего дополнительно устанавливать. Этот модуль предлагает такие важные функции тестирования, как ассерты, обнаружение тестов и фикстуры. unittest прост в использовании и хорошо интегрируется с большинством сред разработки Python.

Пример:

import unittest

class TestMathOperations(unittest.TestCase):
    def test_addition(self):
        self.assertEqual(1 + 1, 2)

pytest

Когда мне нужна большая гибкость или читаемость моих тестов, я обращаюсь к pytest. Этот сторонний фреймворк тестирования прост в настройке и предлагает мощные возможности, включая автоматическое обнаружение тестов, тестирование с параметрами и улучшенные сообщения об ошибках. pytest также поддерживает unittest-код, поэтому я могу переключаться между ними по мере необходимости.

Пример с параметризацией:

import pytest

@pytest.mark.parametrize("num1, num2, expected", [(1, 2, 3), (2, 3, 5), (3, 3, 6)])
def test_addition(num1, num2, expected):
    assert num1 + num2 == expected

unittest.mock

Иногда мой код взаимодействует с внешними системами (например, API или базами данных), которые не всегда доступны или пригодны для тестирования. Вот тут-то и пригодится unittest.mock. Он позволяет создавать мок-объекты, имитирующие эти внешние взаимодействия. Таким образом мои тесты могут работать независимо от внешних зависимостей.

Пример:

from unittest import mock
import my_module

def test_get_data():
    with mock.patch('my_module.fetch_data', return_value={'key': 'value'}):
        result = my_module.get_data()
        assert result == {'key': 'value'}

Комбинируя эти инструменты, я могу писать гибкие, мощные тесты, которые охватывают различные сценарии, от простых проверок до сложных взаимодействий с внешними системами.

Заключение

Написание эффективных модульных тестов на Python стало важным навыком в моем рабочем процессе разработки. При правильной настройке, глубоком понимании наилучших практик и наличии необходимых инструментов модульное тестирование позволяет выявить ошибки на ранней стадии, ускорить отладку и обеспечить надежность кода. Такие инструменты, как unittest и pytest, упрощают процесс тестирования, а mock позволяет мне легко справляться с тестами, зависящими от внешних ресурсов.

Внедрение наилучших подходов – написание тестов для каждой функции, последовательное структурирование тестов и тестирование крайних случаев – позволило мне создать надежную и удобную в обслуживании кодовую базу. Для любого разработчика освоение модульного тестирования – это ключ к созданию и поддержке высококачественного программного обеспечения, способного противостоять реальным вызовам.

Успешного тестирования!