Escribiendo Pruebas con Pytest en Python

Instalación de PyTest

Para comenzar a usar PyTest, el primer paso es instalar el marco. Esto se puede hacer fácilmente usando pip, el gestor de paquetes de Python. En un entorno virtual, ejecutar el comando pip install pytest configurará PyTest, permitiéndole comenzar a escribir y ejecutar pruebas.

# Install pytest using pip
pip install pytest

# Install pytest using pip
pip install pytest

Escribir su primera función de prueba

Una función de prueba en PyTest es una simple función de Python que comienza con la palabra test_. Cada función de prueba es un caso de prueba separado. PyTest identifica estas funciones automáticamente y las ejecuta como parte del conjunto de pruebas.

# Basic test function example
def test_example():
    # This is a simple test that checks if the addition is correct
    assert 1 + 1 == 2

# Basic test function example
def test_example():
    # This is a simple test that checks if the addition is correct
    assert 1 + 1 == 2

Descubrimiento de pruebas

El mecanismo de descubrimiento de pruebas de PyTest identifica automáticamente los archivos de prueba y las funciones de prueba. Típicamente, los archivos de prueba se nombran en el formato test_*.py, y las funciones de prueba comienzan con test_. Esta convención ayuda a PyTest a localizar y ejecutar todas las pruebas en un directorio determinado.

Clases y módulos de prueba

Para una mejor organización, las pruebas pueden agruparse en clases y módulos de prueba. Las clases de prueba son clases de Python con el prefijo Test, que contienen múltiples métodos de prueba. Esta categorización ayuda en la gestión y estructuración de múltiples pruebas y conjuntos de pruebas.

# Example of a test class
class TestMathOperations:
    def test_addition(self):
        assert 1 + 1 == 2

    def test_subtraction(self):
        assert 5 - 3 == 2

# Example of a test class
class TestMathOperations:
    def test_addition(self):
        assert 1 + 1 == 2

    def test_subtraction(self):
        assert 5 - 3 == 2

Equipos y configuración de pruebas

Los fixtures de PyTest son herramientas poderosas para establecer precondiciones para las funciones de prueba. Ayudan a crear objetos necesarios, establecer conexiones de base de datos o configurar el entorno antes de que se ejecute una función de prueba.

import pytest

# Define a fixture for setting up resources
@pytest.fixture
def setup_data():
    # Setup code here (e.g., create database connections)
    return {"key": "value"}

def test_widget(setup_data):
    # Use the fixture data in the test
    assert setup_data["key"] == "value"

import pytest

# Define a fixture for setting up resources
@pytest.fixture
def setup_data():
    # Setup code here (e.g., create database connections)
    return {"key": "value"}

def test_widget(setup_data):
    # Use the fixture data in the test
    assert setup_data["key"] == "value"

Parametrización de pruebas

PyTest permite parametrizar pruebas, lo que permite que la misma función de prueba se ejecute con diferentes conjuntos de datos. Esto es particularmente útil para probar una función con varios valores de entrada.

import pytest

# Parameterized test example
@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    (1, 2),
    (2, 3),
    (3, 4),
])
def test_increment(input, expected):
    assert input + 1 == expected

import pytest

# Parameterized test example
@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    (1, 2),
    (2, 3),
    (3, 4),
])
def test_increment(input, expected):
    assert input + 1 == expected

Cómo gestionar los fallos de las pruebas

PyTest proporciona información detallada cuando una prueba falla, incluyendo la función de prueba específica, la línea de falla y un seguimiento de errores. Este output detallado de pruebas ayuda a identificar y corregir problemas rápidamente.

Cobertura de pruebas e informes

Con PyTest, puede generar informes detallados sobre la cobertura de su conjunto de pruebas. Esto incluye información sobre qué partes de su código se ejecutaron durante la sesión de prueba, ayudando a identificar código no probado.

Integración con otras herramientas

PyTest se integra a la perfección con otras herramientas y marcos de pruebas de Python, mejorando sus capacidades y haciéndolo una opción versátil para diversas necesidades de pruebas.

Escribir casos de prueba eficaces

Al escribir casos de prueba, es importante mantenerlos pequeños, enfocados e independientes. Cada función de prueba debe, idealmente, probar un solo aspecto de su código. Nombres claros y descriptivos para las funciones de prueba son cruciales para entender el propósito de la prueba.

Organización de archivos de prueba

A medida que su conjunto de pruebas crece, organizar archivos y módulos de pruebas se vuelve esencial. Agrupar pruebas similares y usar convenciones de nomenclatura claras ayuda a mantener un conjunto de pruebas escalable y manejable.

Pruebas continuas y desarrollo basado en pruebas

PyTest es una herramienta excelente para el desarrollo guiado por pruebas (TDD), donde las pruebas se escriben antes que el código real. Las pruebas continuas con PyTest aseguran que su base de código permanezca robusta y sin errores durante todo el proceso de desarrollo.