Pytest: что это?

Преимущества и недостатки Pytest

Преимущества

• Простота использования: Pytest обладает лаконичным и понятным синтаксисом, который делает написание тестов доступным даже для новичков. Не требуется сложных настроек, и тесты легко читаются и поддерживаются.
• Гибкость и мощные возможности: Pytest поддерживает различные типы тестирования, включая юнит-тесты, интеграционные тесты и тесты производительности. Он предоставляет богатый набор встроенных функций, таких как параметризация тестов, фикстуры и асинхронное тестирование.
• Поддержка фикстур: Pytest имеет мощную систему фикстур, которая упрощает управление ресурсами и настройку тестовой среды. Фикстуры позволяют легко делиться общими ресурсами между тестами и обеспечивать их повторное использование.
• Широкая экосистема плагинов: Pytest поддерживает множество плагинов, которые расширяют его функциональность. Плагины могут помочь в различных аспектах тестирования, включая тестирование веб-приложений, проверки производительности и интеграцию с CI/CD системами.
• Автоматическое обнаружение тестов: автоматически находит и выполняет тесты, основываясь на именах файлов и функций, что упрощает организацию тестов и их запуск.
• Поддержка асинхронного кода: Pytest позволяет легко писать тесты для асинхронных функций, что особенно полезно при работе с асинхронными библиотеками и приложениями.

Недостатки

• Сложность обучения относительно сложных функций: хотя Pytest прост в использовании для базовых тестов, его более сложные функции и возможности могут требовать времени на освоение, особенно для новых пользователей.
• Не всегда очевидная интеграция с другими инструментами: в некоторых случаях интеграция Pytest с внешними инструментами и фреймворками может потребовать дополнительных усилий и настройки.
• Может создавать избыточные зависимости: использование большого количества плагинов и расширений может привести к увеличению количества зависимостей в проекте, что может усложнить управление зависимостями и версионированием.
• Проблемы с совместимостью: периодические обновления и изменения в Pytest или его плагинах могут вызвать проблемы с совместимостью, особенно в старых или нестабильных проектах.
• Может быть чрезмерно сложным для простых проектов: для очень простых проектов или небольших скриптов Pytest может показаться излишним, и в таких случаях более легковесные инструменты могут быть более подходящими.

Установка и настройка Pytest

Установка Pytest является простой и быстрой задачей. Для этого вам потребуется установить пакет через менеджер пакетов Python – pip.

Для начала откройте командную строку (или терминал на Unix-подобных системах). Введите команду для установки – pip install pytest. Эта команда загрузит и установит последнюю версию и все необходимые зависимости. После завершения установки вы можете проверить, что Pytest был установлен правильно, выполнив команду pytest – version. Вы должны увидеть сообщение с версией установленного Pytest.

Далее вы можете приступить к его настройке и началу тестирования. Организуйте ваши тесты в отдельной директории. Обычно тесты размещаются в папке, названной tests или аналогичной. Рекомендуется, чтобы файлы с тестами имели префикс test_ в названии, а функции тестов – также начинались с test_.

Создайте файл с тестами в вашей тестовой директории. Например, test_example.py.

В этом файле определите вашу первую тестовую функцию:

def test_addition():

assert 1 + 1 == 2

Эта функция проверяет, что результат сложения 1 и 1 равен 2, и является простым примером юнит-теста. Перейдите в командную строку и перейдите в директорию, содержащую ваши тесты. Запустите команду pytest. Он автоматически обнаружит и выполнит все тесты в файлах, соответствующих его правилам поиска (файлы, начинающиеся с test_ или оканчивающиеся на _test.py).

Pytest позволяет настроить различные параметры тестирования через файл конфигурации. Вы можете создать файл pytest.ini или pyproject.toml в корневой директории вашего проекта.

Пример базового файла pytest.ini:

[pytest]

addopts = -v —maxfail=1 —disable-warnings

Здесь -v включает подробный вывод, —maxfail=1 останавливает тестирование после первой неудачи, а —disable-warnings отключает предупреждения.

Pytest поддерживает фикстуры для подготовки и очистки тестовой среды. Вы можете создать фикстуры в файле conftest.py или в том же файле, где находятся тесты.

import pytest

@pytest.fixture

def sample_data():

return {‘key’: ‘value’}

Используйте эту фикстуру в ваших тестах:

def test_data(sample_data):

assert sample_data[‘key’] == ‘value’

Вы можете дополнительно изучить документацию Pytest для получения более глубоких знаний о его возможностях и настройках.

Как писать тесты

Pytest использует простой синтаксис для написания тестов. Основные принципы:

• Функции тестов: тестовые функции должны начинаться с префикса test_. Это позволяет Pytest автоматически обнаруживать и выполнять тесты.
• Ассерты: для проверки правильности работы кода используйте операторы assert. Они проверяют, соответствует ли результат ожидаемому значению.

Пример простого теста:

def test_addition():

assert 1 + 1 == 2

def test_subtraction():

assert 5 — 3 == 2

Фикстуры в Pytest позволяют создавать и управлять состоянием, необходимым для выполнения тестов. Они помогают организовать код, который нужно выполнить до и после тестов.

Создайте фикстуры с помощью декоратора @pytest.fixture.

import pytest

@pytest.fixture

def sample_data():

return {‘key’: ‘value’}

Использование фикстуры в тестах: Фикстуры передаются в тестовые функции как параметры.

Пример:

def test_data(sample_data):

assert sample_data[‘key’] == ‘value’

Параметризация позволяет запускать один и тот же тест с разными входными данными. Это удобно для проверки кода с различными сценариями. Используйте декоратор @pytest.mark.parametrize.

import pytest

@pytest.mark.parametrize(«input,expected», [

(1, 2),

(2, 4),

(3, 6)

])

def test_multiplication(input, expected):

assert input * 2 == expected

Разместите тесты в директории tests или аналогичной. Это помогает поддерживать порядок в проекте.

my_project/

├── src/

├── tests/

│   ├── test_example.py

│   └── test_advanced.py

└── pytest.ini

Рекомендуется именовать файлы с тестами с префиксом test_ или суффиксом _test, чтобы Pytest мог их обнаружить. Используйте pytest.raises для проверки, что код вызывает ожидаемые исключения.

import pytest

def test_zero_division():

with pytest.raises(ZeroDivisionError):

1 / 0

Запустите тесты с помощью команды pytest. Вы можете настроить вывод отчетов, добавляя опции командной строки. Например, -v для подробного отчета, или —maxfail=1 для остановки тестирования после первой ошибки.

Пример команды:

pytest -v —maxfail=3 —disable-warnings

Pytest поддерживает множество плагинов, которые могут добавить новые возможности. Например, pytest-cov для проверки покрытия кода.

Установка плагина: pip install pytest-cov.

Запуск с плагином: pytest —cov=my_project.

Эти основные принципы и примеры помогут вам начать написание тестов с Pytest. Вы можете дополнительно изучить документацию и соответствующие ресурсы для более глубокого понимания и использования дополнительных возможностей.

Что такое фикстуры в Pytest

Фикстуры в Pytest – это мощный механизм для подготовки и очистки ресурсов, необходимых для выполнения тестов. Они позволяют вам организовать код, который должен выполняться перед и после тестов, чтобы создать и очистить тестовую среду, обеспечивая таким образом повторяемость и независимость тестов.

Фикстуры определяются с помощью декоратора @pytest.fixture. Они могут быть размещены в файле conftest.py (или в том же файле, где определены тесты). Фикстуры могут возвращать любые объекты, которые требуются для тестов, например, данные, соединения с базой данных, объекты настроек и т.д.

Приведем пример фикстуры:

import pytest

@pytest.fixture

def sample_data():

return {‘key’: ‘value’}

Фикстуры передаются в тестовые функции как параметры. Pytest автоматически обнаруживает, какие требуются, и вызывает их перед выполнением тестов.

def test_data(sample_data):

assert sample_data[‘key’] == ‘value’

В этом примере sample_data – это фикстура, которая возвращает словарь, используемый в тесте.

Вы можете указать область действия фикстуры, чтобы контролировать, как часто она будет создаваться. Опции области действия включают function (по умолчанию), class, module и session. Например:

@pytest.fixture(scope=’module’)

def database_connection():

conn = create_connection()

yield conn

conn.close()

Здесь фикстура database_connection создается один раз для всего модуля и закрывается после завершения всех тестов в этом модуле.

Вы можете использовать параметр autouse=True, чтобы фикстура автоматически применялась ко всем тестам без необходимости явного указания в качестве параметра.

@pytest.fixture(autouse=True)

def setup_teardown():

print(«\nSetup»)

yield

print(«\nTeardown»)

Фикстура будет выполняться перед и после каждого теста, выводя сообщения о настройке и очистке.

Фикстуры также могут быть параметризованы, что позволяет передавать разные значения в фикстуру и запускать тесты с этими значениями.

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])

def number(request):

return request.param

Тест с этой фикстурой будет выполнен три раза, каждый раз с разным значением 1, 2 и 3.

Какие в Pytest есть тестовые метки

В Pytest тестовые метки (или маркировки) предоставляют способ категоризации и организации тестов. Они позволяют вам добавлять дополнительную информацию к тестам, а также управлять тем, какие тесты следует запускать или пропускать.

Метки для пропуска и ожидания тестов

• @pytest.mark.skip: пропускает выполнение теста. Полезно, когда тест не готов или не применим к текущему окружению.

import pytest

@pytest.mark.skip(reason=»Тест не готов»)

def test_skip_example():

assert 1 + 1 == 2

• @pytest.mark.skipif: пропускает тест в зависимости от условия. Условие должно быть выражением, которое возвращает True или False.

import pytest

import sys

@pytest.mark.skipif(sys.platform == «win32″, reason=»Не работает на Windows»)

def test_skip_if_example():

assert 1 + 1 == 2

• @pytest.mark.xfail: ожидает, что тест завершится с ошибкой. Это полезно для тестов, которые в данный момент не проходят, но должны быть исправлены в будущем.

import pytest

@pytest.mark.xfail(reason=»Ожидается ошибка, пока не будет исправлено»)

def test_expected_failure():

assert 1 + 1 == 3

Метки для категоризации тестов

• @pytest.mark.: вы можете создавать собственные метки для группировки тестов. Например, вы можете создать метку slow для медленных тестов или integration для интеграционных тестов.

import pytest

@pytest.mark.slow

def test_slow_example():

assert 1 + 1 == 2

Затем вы можете запускать только тесты с определенной меткой:

pytest -m slow

Метки для выполнения тестов в определенных условиях

• @pytest.mark.parametrize: параметризует тесты, чтобы запустить их с разными наборами данных. Это позволяет легко тестировать код с различными входными значениями.

import pytest

@pytest.mark.parametrize(«input,expected», [

(1, 2),

(2, 4),

(3, 6)

])

def test_multiplication(input, expected):

assert input * 2 == expected

Метки для управления запуском тестов

• @pytest.mark.run: хотя такой метки в Pytest нет, вы можете использовать pytest.mark для создания пользовательских меток и запуск тестов на основе этих меток.

import pytest

@pytest.mark.fast

def test_fast_example():

assert 1 + 1 == 2

Запуск тестов с меткой fast:

pytest -m fast

Управление метками через конфигурационные файлы

В pytest.ini или pyproject.toml можно указать метки и другие настройки для управления запуском тестов.

[pytest]

markers =

slow: Маркер для медленных тестов

fast: Маркер для быстрых тестов

Метки в Pytest предоставляют гибкий способ управления тестами и их организацией. Они помогают группировать, пропускать, ожидать ошибки и запускать тесты в зависимости от заданных условий, что упрощает управление тестами и их выполнение.

Заключение

Теперь разработчики программного обеспечения имеют мощный инструмент для тестирования кода – Pytest. Этот фреймворк позволяет сделать процесс тестирования более эффективным и удобным. Pytest помогает найти и устранить ошибки в коде, обеспечивая надежность ваших программ. В Pytest вы можете использовать фикстуры (fixtures) для подготовки тестовой среды и управления ресурсами. Например, с помощью фикстур можно создать тестовые данные, которые будут использоваться в нескольких тестах. Это помогает избежать повторения кода и уменьшает количество ошибок.

Pytest также поддерживает возможность параметризации тестов, что позволяет запускать один и тот же тест с различными входными данными. Это помогает убедиться, что ваш код работает правильно в разных условиях и что все тесты пройдены успешно. При этом Pytest предоставляет подробную информацию о том, какие тесты завершились успешно, а какие нет, поэтому вы можете быстро находить и исправлять ошибки (failures).

Pytest – это более чем просто инструмент для тестирования; это эффективный способ обеспечить качество вашего кода и улучшить процессы тестирования в ваших проектах.