Python-Tests mit Pytest: Funktionen und Best Practices

Die Priorisierung robuster Software-Engineering-Praktiken erfordert eine ebenso hohe Priorisierung umfassender Unit-Tests. Pytest, ein leistungsstarkes und vielseitiges Python-Unit-Testing-Framework, zeichnet sich in diesem Bereich aus. Seine Skalierbarkeit und sein umfangreicher Funktionsumfang haben es zu einem Favoriten bei Open-Source-Projekten und großen Organisationen gleichermaßen gemacht und passen sich nahtlos an verschiedene Bereiche an, darunter maschinelles Lernen, große Sprachmodelle, Netzwerke und Webentwicklung.

Pytest-Setup

Pytest ist als Python-Paket verfügbar und kann über pip:

installiert werden

<code class="language-bash">pip install -U pytest</code>

Überprüfen Sie die Installation über die Befehlszeile:

<code class="language-bash">pytest --version
pytest 8.3.4  // Version may vary</code>

Alternativ können Sie pytest in Ihren Python-Code importieren, um die Laufzeitversion zu überprüfen.

Ihr erster Pytest-Unit-Test

Ein einfacher Test zur Veranschaulichung der Grundlagen:

<code class="language-python"># tests/test_hello.py
def test_hello_world():
    greeting = "Hello, Pytest!"
    assert greeting == "Hello, Pytest!"</code>

Pytest führt Funktionen aus, die mit test_ beginnen. Führen Sie diesen Test mit pytest oder pytest tests/test_hello.py von Ihrem Terminal aus.

Testausgabe verstehen

Die Testausgabe liefert wichtige Informationen: Sitzungsstart, Python- und Pytest-Versionen, Anzahl der Testsammlungen, Ausführungsfortschritt und eine Zusammenfassung der Pass/Fail-Ergebnisse.

Einen Test analysieren: Anordnen, Handeln, Bestätigen, Aufräumen

Effektive Unit-Tests umfassen vier Schlüsselphasen:

• Anordnen: Einrichten der Testumgebung (Datenbank, Objekte, Verbindungen usw.).
• Handlung:Ausführen der getesteten Aktion (Funktionsaufruf, Ereignisauslöser usw.).
• Bestätigen:Überprüfung des Ergebnisses anhand der erwarteten Ergebnisse.
• Bereinigung:Freigabe der während des Tests verwendeten Ressourcen.

Pytest-Fixtures

Fixtures bieten modulare und wiederverwendbare Testkontexte. Sie werden mit dem @pytest.fixture decorator:

definiert

<code class="language-python">import pytest
from add import Add

@pytest.fixture
def test_add_values():
   return 2, 3

class TestAddFixture:
   def test_addition(self, test_add_values):
       x, y = test_add_values
       result = Add.add(x, y)
       assert result == 5, "Addition result should be 5"</code>

Der Gerätebereich (function, class, module, package, session) steuert ihre Lebensdauer.

Kategorisierung mit Markern testen

Marker kategorisieren Tests und ermöglichen eine selektive Ausführung:

<code class="language-python"># tests/test_add_mark.py
import pytest
from add import Add

class TestAdd:
    # ... (test methods with @pytest.mark.skip, @pytest.mark.skipif, @pytest.mark.xfail, etc.) ...</code>

Benutzerdefinierte Markierungen, definiert in pytest.ini, bieten weitere Flexibilität.

Parametrisiertes Testen

pytest.mark.parametrize ermöglicht das Ausführen von Tests mit mehreren Eingabesätzen:

<code class="language-python"># tests/test_add_parametrize.py
import pytest
from add import Add

@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [(1, 2, 3), (-3, 3, 0), ...])
class TestAddParametrize:
    # ...</code>

Conftest.py: Zentralisierte Fixture-Verwaltung

Bei großen Projekten conftest.py werden Vorrichtungsdefinitionen zentralisiert und so die Wartbarkeit verbessert.

Pytest.ini: Konfigurationsoptimierung

pytest.ini ermöglicht die Konfiguration verschiedener Aspekte der Testausführung und das Überschreiben von Befehlszeilenoptionen.

CLI-Funktionen und Argumente

Pytest bietet umfangreiche Befehlszeilenoptionen zur Steuerung der Testausführung (z. B. -v, -q, -m, --pdb).

Verbesserung von Tests mit Plugins

Zahlreiche von der Community gepflegte Plugins erweitern die Funktionalität von Pytest.

KI und Pytest: Nutzung von KI zum Testen

KI-Tools können die Testerstellung unterstützen, aber möglicherweise generische Tests erstellen. Keploy bietet einen präziseren Ansatz und generiert Tests basierend auf dem tatsächlichen Anwendungsverhalten.

Fazit

Pytest ist ein hochwirksames Test-Framework, das sich leicht in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lässt. Seine Vielseitigkeit reicht über Unit-Tests hinaus bis hin zu Integrations- und Funktionstests.

FAQs

Der bereitgestellte FAQ-Bereich bleibt weitgehend unverändert, da er häufige Pytest-bezogene Fragen genau beantwortet.

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