Unittest — наверное самый известный фреймворк для написания тестов в Python. Он очень прост в освоении и его легко начать использовать в вашем проекте. Но ничто не бывает идеальным. В этом посте я хочу рассказать об одной возможности, которой лично мне (думаю, не одному) не хватает в unittest.
Читать полностью »
Всем привет!
Продолжаем статью о знакомстве с тестированием в Python, которую мы подготовили для вас в рамках нашего курса «Разработчик Python».
Тестирование для Веб-Фреймворков Django и Flask
Если вы пишете тесты для веб-приложений, используя один из популярных фреймворков, например, Django или Flask, то стоит помнить о важных отличиях в написании и запуске таких тестов.
Чем Они Отличаются от Других Приложений
Подумайте о коде, который нужно протестировать в веб-приложении. Все маршруты, представления и модели требуют много импортов и знаний об используемом фреймворке.
Это похоже на тестирование автомобиля, о котором говорили в первой части туториала: перед тем, как провести простые тесты, вроде проверки работы фар, нужно включить компьютер в машине.
Django и Flask упрощают эту задачу и предоставляют тестовый фреймворк на базе unittest. Вы можете продолжать писать тесты привычным образом, но исполнять их чуть иначе.
Всем доброго!
От нашего стола к вашему... То есть от нашего курса «Разработчик Python», несмотря на стремительно приближающий Новый год, мы подготовили вам интересный перевод о различных методах тестирования в Python.
Это руководство для тех, кто уже написал классное приложение на Python, но еще не писал для
них тесты.
Тестирование в Python — обширная тема с кучей тонкостей, но не обязательно все усложнять. В несколько простых шагов можно создать простые тесты для приложения, постепенно наращивая сложность на их основе.
В этом руководстве вы узнаете, как создать базовый тест, выполнить его и найти все баги, до того как это сделают пользователи! Вы узнаете о доступных инструментах для написания и выполнения тестов, проверите производительность приложения и даже посмотрите на проблемы безопасности.
Здравствуйте, коллеги! Мы собрали наш опыт использования unittest в Python в небольшую книжку и хотели бы поделиться ей с вами. В книге рассмотрены вопросы создания тестов, объединения их в группы, запуску и пропуску тестов. Данный материал распространяется бесплатно. Будем рады обратной связи и критике!
Вы можете скачать «Python.unittest» с нашего сайта.
Материал книги, в первую очередь, рассчитан на людей начинающих разбираться в тестировании, но уже знающие основы языка Python (желательно иметь представление о ООП составляющей Python). Мы постарались привести достаточное количество примеров, поэтому проблем с освоением темы быть не должно.
Читать полностью »
Я буду писать unittest'ы…
Я буду писать unittest'ы…
Я буду писать unittest'ы…
Данная статья является до неприличности упрощенным изложением документации к Python, расположенной по ссылке docs.python.org/2/library/unittest.html и позволяет быстрее приступить к работе, не вникая глубоко.
Unittest, который также иногда называют PyUnit — это python-версия JUnit'а, используемого в Java для разработки unit-тестов. Java, в свою очередь, взяла общие идеи этого модуля у SmallTalk'а.
Читать полностью »
Эта статья написана по мотивам одноименного доклада на Highload++'2012. Предназначена она для руководителей, которые смогут, взглянув на наше тестирование, сравнить его с тестированием в своем проекте, для программистов и системных администраторов, которым представится возможность посмотреть на тестирование как на очень интересную работу, и, конечно, для тестировщиков.
В статье я расскажу, о том, каким на самом деле может быть тестирование, как мы сделали тестирование продуктивной и интересной работой, какие задачи мы решаем, и почему работать у нас хорошо.
Читать полностью »
Современные подходы к разработке программного обеспечения делают большой упор на контроль качества. Теперь недостаточно, как раньше, просто писать код, нужно убедиться в том, что этот код правильно написан.
Уже сложно найти проект, в котором отсутствуют юнит-тесты. Их использование многим кажется избыточным, ведь это трата времени, которое с тем же успехом можно потратить на написание другого кода и “не, ну я точно знаю, что там все правильно”. Но, как мы убеждаемся, в долгосрочной перспективе тесты экономят больше времени, чем отнимают. Облегчается сопровождение кода, рефакторинг становится безопасным, отслеживается правильность любых изменений. Причем, чем выше покрытие — тем сильнее чувствуется полезность тестов.
Соответственно, важным моментом является анализ этого самого покрытия, причем желательно построчно, чтобы видеть, какие участки кода не тестируются и иметь возможность быстро исправлять ситуацию.
