Tests Python avec Pytest : fonctionnalités et meilleures pratiques

Donner la priorité à des pratiques d'ingénierie logicielle robustes nécessite également de donner la priorité à des tests unitaires complets. Pytest, un framework de tests unitaires Python puissant et polyvalent, excelle dans ce domaine. Son évolutivité et son riche ensemble de fonctionnalités en ont fait un favori parmi les projets open source et les grandes organisations, s'adaptant de manière transparente à divers domaines, notamment l'apprentissage automatique, les grands modèles de langage, la mise en réseau et le développement Web.

Configuration de Pytest

Pytest est facilement disponible sous forme de package Python, installable via pip :

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

Vérifiez l'installation à l'aide de la ligne de commande :

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

Vous pouvez également importer pytest dans votre code Python pour vérifier la version d'exécution.

Votre premier test unitaire Pytest

Un test simple pour illustrer les bases :

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

Pytest exécute les fonctions commençant par test_. Exécutez ce test en utilisant pytest ou pytest tests/test_hello.py depuis votre terminal.

Comprendre le résultat des tests

Le résultat du test fournit des informations clés : démarrage de la session, versions de Python et de Pytest, nombre de collections de tests, progression de l'exécution et résumé des résultats de réussite/échec.

Disséquer un test : organiser, agir, affirmer, nettoyer

Des tests unitaires efficaces impliquent quatre phases clés :

• Organiser : Mise en place de l'environnement de test (base de données, objets, connexions, etc.).
• Act : Effectuer l'action testée (appel de fonction, déclencheur d'événement, etc.).
• Assert : Vérifier le résultat par rapport aux résultats attendus.
• Nettoyage : Libération des ressources utilisées lors du test.

Appareils Pytest

Les luminaires fournissent des contextes de test modulaires et réutilisables. Ils sont définis à l'aide du @pytest.fixture décorateur :

<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>

La portée des luminaires (function, class, module, package, session) contrôle leur durée de vie.

Catégorisation des tests avec des marqueurs

Les marqueurs catégorisent les tests, permettant une exécution sélective :

<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>

Les marqueurs personnalisés, définis dans pytest.ini, offrent une flexibilité supplémentaire.

Tests paramétrés

pytest.mark.parametrize permet d'exécuter des tests avec plusieurs jeux d'entrées :

<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 : Gestion centralisée des luminaires

Pour les grands projets, conftest.py centralise les définitions de luminaires, améliorant ainsi la maintenabilité.

Pytest.ini : Optimisation de la configuration

pytest.ini permet de configurer divers aspects de l'exécution des tests, en remplaçant les options de ligne de commande.

Fonctionnalités et arguments de la CLI

Pytest propose de nombreuses options de ligne de commande pour contrôler l'exécution des tests (par exemple, -v, -q, -m, --pdb).

Amélioration des tests avec des plugins

De nombreux plugins gérés par la communauté étendent les fonctionnalités de Pytest.

IA et Pytest : tirer parti de l'IA pour les tests

Les outils d'IA peuvent faciliter la création de tests mais peuvent produire des tests génériques. Keploy propose une approche plus précise, générant des tests basés sur le comportement réel de l'application.

Conclusion

Pytest est un framework de test très efficace, facilement intégré aux workflows existants. Sa polyvalence s'étend au-delà des tests unitaires jusqu'aux tests d'intégration et fonctionnels.

FAQ

La section FAQ fournie reste en grande partie inchangée, car elle répond avec précision aux questions courantes liées à Pytest.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!