Hello, World, друзі! Модульне або юніт-тестування – це спосіб визначити правильність роботи одиничної функції у ізоляції від більш широкої кодової бази. Ідея в тому, що якщо всі окремі атомарні одиниці додатку уособлено працюють як треба, то інтегрувати їх разом набагато простіше і легше.
Чому модульне тестування – це важливо
Модульні тести – це тільки одна з форм тестування. Під час розробки програми вони поєднуються з іншими підходами до пошуку багів.
Коли кілька функцій і класів працюють разом, швидко знайти джерело проблеми складно. Особливо якщо одночасно виникає декілька помилок.
Юніт-тестування допомагає виявити та знешкодити якомога більше помилок, щоб під час об’єднання всього коду додатку у єдине ціле, окремі його модулі працювали максимально вірно.
Якщо потім виникають проблеми, то їх простіше виявити. Адже зазвичай вони ховаються у несумісності компонентів, які погано працюють разом.
Інструменти для модульного тестування у Python
Існує багато інструментів для створення тестів у Python. Декотрі, на кшталт pytest, замінюють вбудований фреймворк для юніт-тестів.
Інші, наприклад nose, є розширенням, які спрощують створення контрольних прикладів.
Відмічу, що більшість з цих інструментів використовуються для інтеграційного тестування, що дозволяє запускати чисельні фрагменти коду у межах одного тест-кейсу.
- unittest – це вбудована стандартна бібліотека для тестування коду Python.
- pytest – повноцінний інструмент для тестування з нахилом на зворотню сумісність та мінімізацію шаблонного коду.
- nose – розширення для unittest, що полегшує створення та виконання тестових прикладів.
- Hypothesis – бібліотека, яка допомагає розробнику генерувати тести, які перевіряють у блоках коду приграничні випадки. Найпростіший спосіб розібратись з нею, ознайомившись чудовий мануал швидкого старту.
- mimesis – автоматично синтезує вхідні дані для ваших тестів.
- testify – цей тестувальний фреймворк призначався для заміни традиційної комбінації unittest+nose. Однак команда даного проекту переходить на pytest, так що раджу не використовувати testify на нових проектах.
Джерела інформації з модульного тестування
Модульні тести корисні у будь якому проекті, незалежно від мови програмування. Наступні англомовні джерела дадуть хороший різнобічний огляд теорії юніт-тестування, а також дозволять заглибитись в особливості тестування додатків на Python.
- Стаття “Зрозуміти юніт-тестування” пояснює у чому важливість цього тестування і показує як ефективно приміняти його у ваших додатках.
- “Введення в модульне тестування” предоставляє загальний огляд методики юніт-тестування. Дає уявлення про його важливість та поради про застосування у ваших проектах.
- “Тестуємо ваш Twilio додаток з використанням Flask і Nose” – детальне керівництво з використання тестувальника nose для перевірки додатку, написаного на фреймворку Flask.
- “Модульне тестування на Python” – це високорівневий огляд юніт-тестування. Тут ви знайдете діаграми, що показують, що відбувається під час циклу тестування.
- На Python Wiki є сторінка зі списком інструментів та розширень Python для тестування.
- “Економічне обгрунтування юніт-тестування” наводить докази для менеджменту на користь модульного тестування. Зокрема, піднімається питання управління ризиками та прискорення графіка розробки.
- “Повертаючись до модульного та мок-тестуванню на Python” – відмінний матеріал з чисельними прикладами коду. Показує як і навіщо використовувати впровадження залежностей і @property для створення об’єктів-заглушок у юніт-тестах.
- “Python unittest з Робертом Коллінзом”. Розшифровка інтерв’ю з Робертом Коллінзом, одним із ключових розробників unittest.
- “Розширене введення у фреймворк для модульного тестування nose”. Ця стаття показує, як писати базові набори тестів за допомогою nose. Хоч стаття вийшла ще у 2006 році, вона все ще залишається актуальною для вивчення nose і нині.
- “Точні юніт-тести з PyHamcrest” – це коротке керівництво з використання інструментарію assertions PyHamcrest для юніт-тестування.
- “Модульне тестування впливає на кодову базу не так, як ви думаєте”. Дослідження про те, як юніт-тести впливають (і як не впливають) на код проекту. Це лише звіт про одне дослідження, але він містить цікаві відомості про те, що збільшення кількості тестів призводить до більшої цикломатичної складності методів.
- “Чому більшість модульних тестів є марними”. Автор пише про те, чому юніт-тести з низьким ризиком рідко провалюються навіть якщо код змінився. Також він розбирає, чому ці тести не такі важливі для стабільності проекту, як це прийнято вважати у відповідності з догмами розробки через тестування (TDD).
- “Написання модульних тестів для Django при міграції” – приклади коду для тестування міграції даних на Django.
- “Модульне тестування додатків з Flask-Login і Flask-SocketIO” пояснює, як побудувати юніт-тести для WebSockets за допомогою кількох популярних бібліотек Flask.
- Юніт-тестування часто вимагає набору придуманих даних у якості вхідної інформації, яку в реальних умовах забезпечують користувачі або інші компоненти системи, що тестується. Замість написання таких даних вручну, їх можна згенерувати за допомогою спеціальних інструментів. Цей пост показує, як використовувати у ваших тестах Faker з різноманітними посівами та результатами.
Сподіваюсь, що дана стаття буде вам корисною. До нових зустрічей.
