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. Рекурсия для обращения строки
  2. Работа с NumPy
  3. Декораторы с аргументами в Python
  4. Быстрый поиск кода
  5. Метод rpow в Python
  6. Работа с deque из collections
  7. Pillow: работа с изображениями
  8. Переименование файлов в Python
  9. Логические значения в Python
  10. Функция map() и ленивая оценка
  11. Импорт и использование модулей в Python
  12. Сортировка слиянием
  13. Создание и операции с дробями
  14. Аннотации типов в Python
  15. Многоточие в Python
  16. Склеивание строк без циклов
  17. Объединение списков в Python.
  18. Работа с классами данных
  19. Работа с модулем cmath
  20. Работа с каталогами в Python
  21. Работа с Path в Python
  22. Метод join() для объединения элементов
  23. Установка Git и AWS CLI
  24. Область видимости переменных
  25. Метод ne для сравнения объектов
  26. Поиск простых чисел
  27. Модуль sys: основы
  28. Многострочные строки в Python
  29. Хэш-функции в Python
  30. Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
  31. Создание веб-приложения с Flask
  32. Работа с байтовыми строками в Python
  33. Тестирование функции сложения
  34. Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
  35. Декодирование байтов в строку
  36. Создание словарей и множеств в Python
  37. Работа с изображениями PIL
  38. List Comprehension Tutorial
  39. Метод eq для сравнения объектов
  40. Сравнение def и lambda в Python
  41. Циклы в Python
  42. Удаление специальных символов с помощью re.sub
  43. Поиск файлов по шаблону
  44. Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
  45. Замена атрибута в именованном кортеже
  46. Concrete Paths в Python
  47. Создание генераторов
  48. Генераторы в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний