Метка: tdd

Юнит-тесты

Программисты так или иначе тестируют свои программы. В простых случаях можно запустить программу несколько раз и проверить результаты. А если вы внесли изменение? Нужно проделать эту рутинную работу еще раз и не ошибиться самому. В сложных программах это просто нереально. Естественно, этот процесс автоматизируется. Сложная программа состоит из отдельных классов, функций и модулей, каждый из которых отвечает за свой ограниченный круг функциональности. Поэтому разумно написать несколько небольших программок, которые будут подавать на вход разнообразные типичные комбинации данных и сравнивать с ожидаемым результатом. Это и будут юнит-тесты. После изменения кода запуск юнит-тестов покажет, не сломалось ли поведение программы.

В Python поставляется модуль unittest, который облегчает написание тестов:

  • Обнаружение и автоматическое исполнение тестов
  • Настройка теста и его завершение
  • Группирование тестов
  • Статистика тестирования

Чтобы создать тестовый случай, нужно создать класс, отнаследованный от unittest.TestCase. А внутри этого класса можно добавить несколько методов, начинающихся со слова test. Каждый из этих методов должен тестировать какой-то из аспектов кода. Для примера мы тестируем свойства строк Python: сложение строк (test_sum) и преобразование к нижнему регистру (test_lower):

import unittest

class StringTestCase(unittest.TestCase):
    def test_sum(self):
        self.assertEqual("" + "", "")
        self.assertEqual("foo" + "bar", "foobar")

    def test_lower(self):
        self.assertEqual("FOO".lower(), "foo")
        self.assertTrue("foo".islower())
        self.assertFalse("Bar".islower())

Самые распространенные проверки:

self.assertEqual – непосредственно проверяет, чтобы первый аргумент равнялся второму. Если это будет не так, то тест будет провален, и появится сообщение о том, что и где пошло не так.

self.assertTrue – ожидает, что аргумент будет эквивалентен правде (True), а self.assertFalse – проверяет на ложь (False).

Запуск делается либо непосредственно из самой программы:

if name == '__main__':
    unittest.main()

А можно из консоли:

python -m unittest my_test.py

Модуль unittest сам найдет все тестовые случаи и выполнит в них все тестовые функции.

Скрин результата запуска тестов

Фикстуры

Тестовые фикстуры (test fixtures) – особые условия, которые создаются для выполнения тестов. Сюда могут входить такие вещи:

  • Подготовка тестовых данных
  • Создание подключений к БД, сервисам и т.п.
  • Создание заглушек (mock) для имитации компонентов программы
  • Другие действия по поддержке рабочего окружения для проведения теста

Пример: у вас программа, которая вычисляет вычисляет число π до n-знака, и вам нужно протестировать, как будет выведен на экран миллионнный знак. Вы же не будете в тесте ждать вычисления всех предыдущих 999,999 знаков часами, а просто загрузите какие-то данные в память, чтобы создать условия, как будто мы уже на миллионом знаке.

В unittest фикстуры можно создавать на уровне модуля с тестами, отдельного класса (от unittest.TestCase) и каждого метода в классе теста. 

Метод setUp() вызывается перед каждым вызовом метода test* в классе тестового случая.

Классовый метод setUpClass() вызывается один раз перед запуском тестов в классе тестового случая.

Функция setUpModule() вызывается перед выполнением тестовых случаев в этом модуле.

У них есть пары, предназначенные для освобождения ресурсов (закрытия соединений, удаления временных файлов и т.п.):

tearDown() – после каждого метода-теста в классе.
tearDownClass() – после всех тестов в классе.
tearDownModule() – после всех классов в модуле.

📎 В примере изучим порядок вызовов этих функций:

import unittest

class StringTestCase(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        print(' - set up class')

    def setUp(self):
        print(' - - set up method')
        self.foo = "foo"
        self.bar = "bar"

    def test_sum(self):
        self.assertEqual(self.foo + self.bar, "foobar")

    def test_lower(self):
        self.assertTrue(self.foo.islower())

    def tearDown(self):
        print(' - - tear down method')

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        print(' - tear down class')

def setUpModule():
    print('set up module')

def tearDownModule():
    print('tear down module')

if name == '__main__':
    unittest.main()

Даст такую схему вызовов:

set up module
 - set up class 
 - - set up method
 - - tear down method
 - - set up method
 - - tear down method
 - tear down class
tear down module

Даже если в одной из этих или тестовых функций произошло исключение, то прочие методы tearDown*() будут все равно запущены, чтобы освобождение ресурсов произошло корректно.

Пропуск тестов

Модуль unittest поддерживает пропуск отдельных тестовых методов и целых тестовых классов. Пропускают тесты, если нет нужного ресурса для теста, тест предназначен только для отдельных платформ или версий библиотек и т.п. Способы пропустить тест:

  • @unittest.skip("причина") – всегда пропускать тест.
  • @unittest.skipIf(условие, "причина") – пропускать тест, если условие сработало (True).
  • @unittest.skipUnless(условие, "причина") – пропускать тест, если условие НЕ сработало (False).
  • self.skipTest("причина") – если нужно остановить выполнение метода, выйти из него и не учитывать его в результатах. Так же может быть вызван в методе setUp(), который вызывается перед каждым тестовым методом.

📎 Пример:

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    @unittest.skip("всегда пропустить")
    def test_nothing(self):
        self.fail("не случится")

    @unittest.skipIf(mylib.__version__ < (1, 3),
                     "эта версия библиотеки не поддерживается")
    def test_format(self):
        # этот тест работает только для определенных версий 
        pass

    @unittest.skipUnless(sys.platform.startswith("win"), "надо Windows")
    def test_windows_support(self):
        # тест работает только на Windows
        pass

    def test_maybe_skipped(self):
        if not external_resource_available():
            self.skipTest("ресурс недоступен")
        # код дальше будет тестировать, если ресурс доступен
        pass

📎 Пример пропуска класса:

@unittest.skip("как пропустить класс")
class MySkippedTestCase(unittest.TestCase):
    def test_not_run(self):
        pass

Вы можете написать свой декоратор. Например, данный декоратор пропускает тест, если объект obj не имеет атрибут attr:

def skipUnlessHasattr(obj, attr):
    if hasattr(obj, attr):
        return lambda func: func
    return unittest.skip("{!r} не имеет {!r}".format(obj, attr))

class SkipAttrTestCase(unittest.TestCase):
    @skipUnlessHasattr(mylib, "foofunc")
    def test_with_foofunc():
        # у mylib нет атрибута foofunc, тест будет пропущен
        pass

Еще один декоратор @unittest.expectedFailure говорит системе тестирования, что следующий метод должен провалиться (один из self.assert должен не сработать). Таким образом, разработчик говорит, что он осведомлен, что данный тест пока проваливается, и в будущем к этому примут меры.

class ExpectedFailureTestCase(unittest.TestCase):
    @unittest.expectedFailure
    def test_fail(self):
        self.assertEqual(1, 0, "сломано")

В конце выполнения будут счетчики пропусков и ожидаемых провалов тестов:

OK (skipped=5, expected failures=1)

Код примеров онлайн.

Проверки

В первой части мы обсудили методы проверки assertEqual, assertTrue и assertFalse, так как они самые распространенные на практике. Вообще достаточно одного assertTrue. Действительно, одно и тоже:

assertNotIn(item, list)
assertTrue(item not in list)

Поэтому не буду особо акцентировать внимание на каждом из методов, а прикреплю общую таблицу. Помимо данных для проверки, все методы могут быть дополнены сообщением, которое будет выведено в отчет, если проверка провалилась:

self.assertEqual(2 + 2, 5, "я не учил математику")

Однако, стоит упомянуть метод self.assertRaises(SomeException), который проверяет, возбуждает ли код нужное исключение. Обычно он применяется как контекст-менеджер (с with). 

📎 Пример: деление на 0 должно бросать исключение ZeroDivisionError:

import unittest

def my_div(a, b):
    return a // b

class MyDivTestCase(unittest.TestCase):
    def test_1(self):
        self.assertEqual(my_div(10, 2), 5)

        # при делении на 0 ждем исключение:
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            my_div(7, 0)

        # или так: исключение, ф-ция, аргументы
        self.assertRaises(ZeroDivisionError, my_div, 5, 0)

unittest.main()

Если из исключения нужно извлечь данные (к примеру, код ошибки), то делают так:

with self.assertRaises(SomeException) as cm:
    do_something()

self.assertEqual(cm.exception.error_code, 3)
Картинка с таблицей проверок и что они проверяют

PyTest

Ранее мы обсуждали тестирование средствами встроенного модуля unittest. Естественно, есть и сторонние библиотеки для тестирования. Например, библиотека PyTest предоставляет более лаконичный и удобный инструментарий для написания тестов. Однако, ее нужно установить:

pip install pytest

Преимущества PyTest:

  • Краткий и красивый код
  • Только один стандартный assert
  • Подробный отчет
  • Разнообразие фикстур на всех уровнях
  • Плагин и интеграции с другими системами

Сравните этот код с кодом из предыдущих постов про unittest:

import pytest

def setup_module(module):
    #init_something()
    pass

def teardown_module(module):
    #teardown_something()
    pass

def test_upper():
    assert 'foo'.upper() == 'FOO'
    
def test_isupper():
    assert 'FOO'.isupper()
    
def test_failed_upper():
    assert 'foo'.upper() == 'FOo'

Для тестов можно применять и классы (как в unittest), так и отдельные функции.

Запускать тесты тоже просто. В окружении, где установлен pytest, появится команда py.test. Из терминала пишем:

py.test my_test_cases.py 

py.test обнаружит и выполнит тесты из этого файла.

Есть очень хорошая статья на Хабре про PyTest на русском, не вижу смысла дублировать ее сюда, а просто оставлю ссылку.

😈 Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈