Написання одиничних тестів на Python: Як почати? [зачинено]

Я завершив перший власний проект у Python, і тепер моє завдання - написати тести для нього.

Оскільки це вперше я робив проект, я вперше писав би тести на нього.

Питання в тому, як мені почати? Я абсолютно не маю уявлення. Чи може хто-небудь вказати мені на деяку документацію / підручник / посилання / книгу, яку я можу використовувати, щоб почати з написання тестів (і я думаю, що тестування одиниці зокрема)

Будь-які поради з цієї теми будуть вітатися.

Якщо ви абсолютно новачок у використанні одиничних тестів, найпростіший підхід до навчання часто є найкращим. На цій основі разом я рекомендую використовувати , py.testа не за замовчуванням unittestмодуля .

Розглянемо ці два приклади, які роблять те саме:

Приклад 1 (тест на одиницю):

import unittest

class LearningCase(unittest.TestCase):
    def test_starting_out(self):
        self.assertEqual(1, 1)

def main():
    unittest.main()

if __name__ == "__main__":
    main()

Приклад 2 (пітест):

def test_starting_out():
    assert 1 == 1

Якщо припустити, що обидва файли названі test_unittesting.py, як ми запускаємо тести?

Приклад 1 (тест на одиницю):

cd /path/to/dir/
python test_unittesting.py

Приклад 2 (пітест):

cd /path/to/dir/
py.test

У безкоштовній книзі Python Dive Into Python є розділ про тестування одиниць, який може бути корисним.

Якщо ви дотримуєтесь сучасних практик, вам, ймовірно, слід писати тести, поки ви пишете проект, а не чекати, коли ваш проект майже завершиться.

Трохи пізно зараз, але тепер ти знаєш наступного разу. :)

На мою думку, є три чудові рамки тестування пітона, які добре перевірити.
UnitTest - модуль стандартно поставляється з усіма розподілами пітона
носом - може працювати UnitTest тестів, і має менше шаблонний.
pytest - також працює з тестами unittest, має менше шаблонів, кращу звітність, багато цікавих додаткових функцій

Щоб краще порівняти все це, прочитайте вступ до кожного на веб-сторінці http://pythontesting.net/start-тут .
Також є розширені статті про світильники, і багато іншого там.

Документи для unittest були б хорошим місцем для початку.

Крім того, зараз вже трохи пізно, але в майбутньому, будь ласка, розгляньте можливість написання одиничних тестів до або під час самого проекту. Таким чином, ви можете використовувати їх для тестування під час проходження, і (теоретично) ви можете використовувати їх як тести регресії, щоб переконатися, що зміни вашого коду не порушили жодного існуючого коду. Це дасть вам повну користь від написання тестових справ :)

unittest поставляється зі стандартною бібліотекою, але я б рекомендував вам ності .

" ніс простягається unittest, щоб полегшити тестування. "

Я також рекомендую вам пілінт

" аналізує вихідний код Python, шукаючи помилки та ознаки низької якості. "

Як вже відповіли інші, пізно писати одиничні тести вже пізно, але не пізно. Питання полягає в тому, чи може ваш код перевірити чи ні. Дійсно, перевірити існуючий код непросто, є навіть книга про це: Ефективна робота зі застарілим кодом (див. Ключові моменти або попередник PDF ).

Тепер писати одиничні тести чи ні - це ваш дзвінок. Вам просто потрібно усвідомлювати, що це може бути копітким завданням. Ви можете вирішити це, щоб вивчити тестування одиниць або розглянути питання про те, щоб спершу записати тести прийняття (в кінці), і почати писати тести одиниць, коли ви зміните код або додасте нову функцію до проекту.

nostests - це геніальне рішення для одиничного тестування в пітоні. Він підтримує як тестові корпуси, так і doctests на основі одиничних тестів, і ви починаєте з нього просто простим файлом конфігурації.