Shepy を使用した Python での単体テスト
皆さん、こんにちは。今日は、sheepy という新しい単体テスト ライブラリを紹介するために来ましたが、その前に単体テストの重要性について話しましょう。このライブラリは初心者向けではありません。これを使用して単体テストを行うには、少し特別な注意を払う必要があります。エンドポイントと http エラー チェック モジュールを使用した API テストのみのアサートがあります。
Github リンク: github
PyPi リンク: pypi
実稼働環境にあるすべての成熟した自尊心のあるソフトウェアには単体テストがあり、コードにすでに含まれているものが引き続き機能するかどうかを把握するため、以前に報告され修正されているバグを防ぐため、または新機能をテストするためです。これは、彼らが物事を前進させており、技術的負債が蓄積していないことを示す良い兆候です。例として Firefox ブラウザを使用してみましょう。すべてのディレクトリには、すでに報告されているバグに対する特定のテストを含む test サブディレクトリがあります。こうすることで、修正されたバグがどこからともなく再び表示されることはなく、すでに修正されたバグが表示されることが保証されます。またどこにもないお金を捨てるということです。時間の経過とともに、少ないリソースで自分よりも優れた業績を上げている競合他社に、時間、資金、効率、市場シェアを失うことになります。
何かを行うことができないと感じる人は誰でも、その何かを中傷しようとします。単体テストも例外ではありません。各ユースケースをカバーするより良い単体テストを作成するには時間がかかります。人生のすべてのことと同じように、バックエンドの皆さん、たった 1 つのチュートリアルを読んで完璧な API を作成できたとは思えませんが、フロントエンドの皆さんも同じことです。コースを受講してここに来たとは思えません。インターフェイスを完璧にします。したがって、単体テストでは何かが変わるとは考えないでください!
アサーションメソッド
+-----------------------+-------------------------------------------------------+ | Assertion Method | Description | +-----------------------+-------------------------------------------------------+ | assertEqual(a, b) | Checks if two values are equal. | | assertNotEqual(a, b) | Checks if two values are not equal. | | assertTrue(expr) | Verifies that the expression is True. | | assertFalse(expr) | Verifies that the expression is False. | | assertRaises(exc, fn) | Asserts that a function raises a specific exception. | | assertStatusCode(resp) | Verifies if the response has the expected status code.| | assertJsonResponse(resp)| Confirms the response is in JSON format. | | assertResponseContains(resp, key) | Ensures the response contains a given key. | +-----------------------+-------------------------------------------------------+
インストール
インストールは非常に簡単です。pip がインストールされた状態で選択したターミナルを開き、「pip install shepy」と入力するだけです。
使用例
from sheepy.sheeptest import SheepyTestCase class ExampleTest(SheepyTestCase): def test_success(self): self.assertTrue(True) def test_failure(self): self.assertEqual(1, 2) def test_error(self): raise Exception("Forced error") @SheepyTestCase.skip("Reason to ignore") def test_skipped(self): pass @SheepyTestCase.expectedFailure def test_expected_failure(self): self.assertEqual(1, 2)
SheepyTestCase クラスは、単体テストを作成および実行するためのいくつかの機能を提供します。これには、アサーティブネス メソッドや、テストのスキップや予期される失敗の処理などの特別な動作を構成するためのメカニズムが含まれます。
ExampleTest クラス内では、5 つのテスト メソッドが定義されています。
test_success: このテストは、assertTrue メソッドに渡された式が true かどうかをチェックします。 True 値が明示的に渡されるため、このテストは成功します。
test_failure: このテストは、assertEqual メソッドを使用して 2 つの値間の等価性をチェックします。ただし、比較される値 1 と 2 は異なるため、テストは失敗します。これは、テストで不整合を検出する必要がある、予想される失敗のケースを示しています。
test_error: このメソッドは、「強制エラー」というメッセージを含む意図的な例外を発生させます。目標は、テスト実行中に発生するエラーに対処するときのシステムの動作をテストすることです。メソッドは例外を処理せずにスローするため、結果はテストでエラーになります。
test_skipped: このテストは SheepyTestCase クラスの Skip メソッドで装飾されています。これは、テストの実行中にスキップされることを意味します。テストをスキップした理由は「無視する理由」として提供され、この正当性は最終テストレポートに表示できます。
test_expected_failure: このメソッドは ExpectedFailure デコレータを使用し、失敗が予想されることを示します。メソッド内では 1 と 2 の間の等価性チェックがあり、通常は失敗しますが、デコレータが適用されているため、フレームワークはこの失敗を予期された動作の一部とみなし、エラーとして扱われません。 「予想される失敗」として。
出力
テスト結果:
ExampleTest.test_error: FAIL - 強制エラー
ExampleTest.test_expected_failure: 期待された失敗
例Test.test_failure: FAIL - 1 != 2
ExampleTest.test_skipped: SKIPPED -
ExampleTest.test_success: OK
API テストケース
Sheepy テスト フレームワークの API テストは、簡単かつ強力になるように設計されており、テスターは GET、POST、PUT、DELETE などの一般的な HTTP メソッドを使用して API を操作できます。このフレームワークは、HttpError 例外クラスによる組み込みエラー管理を備えた、リクエストの送信と応答の処理を簡素化する専用クラス ApiRequests を提供します。
API をテストする場合、テスト クラスは SheepyTestCase を継承します。SheepyTestCase には、API の動作を検証するためのさまざまなアサーション メソッドが装備されています。これらには、HTTP ステータス コードを検証するためのassertStatusCode、応答が JSON 形式であることを確認するためのassertJsonResponse、応答本文に特定のキーが存在するかどうかを確認するためのassertResponseContains が含まれます。
For instance, the framework allows you to send a POST request to an API, verify that the status code matches the expected value, and assert that the JSON response contains the correct data. The API requests are handled through the ApiRequests class, which takes care of constructing and sending the requests, while error handling is streamlined by raising HTTP-specific errors when the server returns unexpected status codes.
By providing built-in assertions and error handling, the framework automates much of the repetitive tasks in API testing, ensuring both correctness and simplicity in writing tests. This system allows developers to focus on verifying API behavior and logic, making it an efficient tool for ensuring the reliability of API interactions.
from sheepy.sheeptest import SheepyTestCase class TestHttpBinApi(SheepyTestCase): def __init__(self): super().__init__(base_url="https://httpbin.org") def test_get_status(self): response = self.api.get("/status/200") self.assertStatusCode(response, 200) def test_get_json(self): response = self.api.get("/json") self.assertStatusCode(response, 200) self.assertJsonResponse(response) self.assertResponseContains(response, "slideshow") def test_post_data(self): payload = {"name": "SheepyTest", "framework": "unittest"} response = self.api.post("/post", json=payload) self.assertStatusCode(response, 200) self.assertJsonResponse(response) self.assertResponseContains(response, "json") self.assertEqual(response.json()["json"], payload) def test_put_data(self): payload = {"key": "value"} response = self.api.put("/put", json=payload) self.assertStatusCode(response, 200) self.assertJsonResponse(response) self.assertResponseContains(response, "json") self.assertEqual(response.json()["json"], payload) def test_delete_resource(self): response = self.api.delete("/delete") self.assertStatusCode(response, 200) self.assertJsonResponse(response)
Output example
Test Results: TestHttpBinApi.test_delete_resource: OK TestHttpBinApi.test_get_json: OK TestHttpBinApi.test_get_status: OK TestHttpBinApi.test_post_data: OK TestHttpBinApi.test_put_data: OK
Summary:
The new sheepy library is an incredible unit testing library, which has several test accession methods, including a module just for API testing, in my opinion, it is not a library for beginners, it requires basic knowledge of object-oriented programming such as methods, classes and inheritance.
以上がShepy を使用した Python での単体テストの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

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PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
