Pytest を使用した Python テスト: 機能とベスト プラクティス

堅牢なソフトウェア エンジニアリングの実践を優先するには、包括的な単体テストも同様に優先する必要があります。 強力で多用途の Python 単体テスト フレームワークである Pytest は、この分野で優れています。 そのスケーラビリティと豊富な機能セットにより、オープンソース プロジェクトや大規模組織の間で同様に人気があり、機械学習、大規模言語モデル、ネットワーキング、Web 開発などのさまざまなドメインにシームレスに適応しています。

Pytest セットアップ

Pytest は Python パッケージとしてすぐに入手でき、pip 経由でインストールできます。

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

コマンドラインを使用してインストールを確認します:

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

または、Python コード内で pytest をインポートしてランタイム バージョンを確認します。

初めての Pytest 単体テスト

基本を説明するための簡単なテスト:

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

Pytest は test_ で始まる関数を実行します。 端末から pytest または pytest tests/test_hello.py を使用してこのテストを実行します。

テスト出力を理解する

テスト出力には、セッション開始、Python と Pytest のバージョン、テスト収集数、実行の進行状況、合格/不合格結果の概要などの重要な情報が含まれます。

テストの分析: 手配、実行、アサート、クリーンアップ

効果的な単体テストには、次の 4 つの主要なフェーズが含まれます。

• 手配: テスト環境 (データベース、オブジェクト、接続など) をセットアップします。
• Act: テスト対象のアクション (関数呼び出し、イベント トリガーなど) を実行します。
• アサート: 予想される結果に対して結果を検証します。
• クリーンアップ: テスト中に使用されたリソースを解放します。

Pytest フィクスチャ

フィクスチャは、モジュール式で再利用可能なテスト コンテキストを提供します。 これらは、@pytest.fixture デコレーターを使用して定義されます。

<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>

フィクスチャ スコープ (function、class、module、package、session) は、その寿命を制御します。

マーカーを使用したテストの分類

マーカーはテストを分類し、選択的な実行を可能にします:

<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>

pytest.ini で定義されたカスタム マーカーは、さらなる柔軟性を提供します。

パラメータ化されたテスト

pytest.mark.parametrize では、複数の入力セットを使用してテストを実行できます:

<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: 治具の一元管理

大規模なプロジェクトの場合、conftest.py はフィクスチャ定義を一元化し、保守性を向上させます。

Pytest.ini: 構成の最適化

pytest.ini を使用すると、コマンドライン オプションをオーバーライドして、テスト実行のさまざまな側面を構成できます。

CLI の機能と引数

Pytest は、テストの実行を制御するための広範なコマンドライン オプションを提供します (例: -v、-q、-m、--pdb)。

プラグインによるテストの強化

コミュニティが管理する多数のプラグインにより、Pytest の機能が拡張されます。

AI と Pytest: テストに AI を活用する

AI ツールはテストの作成を支援しますが、汎用的なテストを生成する場合があります。 Keploy は、実際のアプリケーションの動作に基づいてテストを生成する、より正確なアプローチを提供します。

結論

Pytest は非常に効果的なテスト フレームワークであり、既存のワークフローに簡単に統合できます。 その多用途性は、単体テストを超えて、統合テストや機能テストにまで及びます。

よくある質問

提供されている FAQ セクションは、一般的な Pytest 関連の質問に正確に対応しているため、ほとんど変更されていません。

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