Курс Python → Тестирование с unittest

Модуль unittest в Python представляет собой инструмент для написания и выполнения тестовых сценариев. Он позволяет автоматизировать процесс тестирования, что особенно полезно при разработке крупных проектов. С его помощью можно создавать наборы тестов, группировать их для удобства проведения, а также проводить настройку и очистку перед и после выполнения тестов.

Основным элементом модуля unittest является класс TestCase, который представляет собой отдельный тестовый сценарий. Внутри этого класса определяются методы для проверки различных аспектов функциональности программы. В случае успешного прохождения теста метод не выдает сообщений, в противном случае генерируется исключение AssertionError.

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):
        self.assertEqual('hello'.upper(), 'HELLO')
        
    def test_isupper(self):
        self.assertTrue('HELLO'.isupper())
        
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

В приведенном примере показана реализация двух тестов с использованием модуля unittest. Первый тест проверяет, что метод upper() корректно преобразует строку в верхний регистр, а второй тест убеждается, что метод isupper() возвращает True для строки, написанной заглавными буквами.

После написания тестов их необходимо запустить с помощью метода unittest.main(), который автоматически запускает все тесты из определенных классов TestCase. Результаты выполнения тестов будут выведены в консоль, где можно увидеть информацию о прохождении каждого теста.

Использование модуля unittest позволяет упростить процесс тестирования программного обеспечения, улучшить его качество и надежность. При написании тестов следует придерживаться принципов модульного тестирования, разделять тесты на независимые блоки и обеспечивать полное покрытие кода тестами для обнаружения возможных ошибок.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Анонимные функции в Python
  2. Преобразование Word в PDF с Spire.Doc
  3. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  4. Переопределение оператора % для объектов
  5. Множественное присваивание в Python
  6. Проверка существования переменной с оператором :=
  7. Перехват исключений в Python
  8. Переименование файлов в Python
  9. Функции min(), max(), sum()
  10. Метод getitem для доступа к элементам последовательности
  11. Аннотации типов в Python
  12. Создание списков в Python
  13. Классы данных в Python
  14. Python defaultdict добавление ключа
  15. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  16. Метод ne для сравнения объектов
  17. Сравнение строк в Python
  18. Методы работы со строками в Python
  19. Работа с argparse
  20. Основы работы со списками
  21. Очистка данных с помощью pandas
  22. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  23. Объединение словарей в Python
  24. Метод join() с набором
  25. Принципы Zen Python
  26. Метод __iand__ для пользовательских классов
  27. Комментарии в Python
  28. Определение функций с необязательными аргументами
  29. Генераторы списков
  30. Форматирование вывода с F-строками
  31. Пропуск строк в файле с itertools
  32. Компиляция регулярных выражений
  33. Работа с датами в Python
  34. Блок else в обработке исключений
  35. Метод setitem в Python
  36. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  37. Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
  38. Декодирование строк в Python
  39. Сокращение ссылок с pyshorteners
  40. Логический оператор «and» в Python
  41. Проблема с изменяемыми аргументами
  42. Операции со строками в Python
  43. Работа с defaultdictами в Python
  44. Модуль functools в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний