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.
Другие уроки курса "Python"
- Тестирование функции сложения
- Хранение данных
- Раздувающийся словарь в Python
- Работа со слайсами
- Декораторы в Python
- Оператор space-invader
- Списки в Python: синтаксис представления
- Модуль xkcd: добавление юмора в Python
- Создание словарей с defaultdict
- Сериализация и десериализация объектов
- Работа с библиотекой xkcd
- Установка виртуального окружения Python
- Переворот строки с помощью срезов
- Метод count() для списка
- Разделение строк в Python
- Применение функции к каждому элементу списка
- Метод сравнения объектов в Python
- Модуль inspect
- Удаление элемента из списка в Python
- Создание словарей с defaultdict()
- Функции в Python
- Работа с CSV файлами
- Поиск уникальных элементов строкой в Python
- Хранение переменных в Python.
- Проверка надежности пароля на Python
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Создание виртуальной среды
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Проверка дубликатов в Python
- Очистка данных с Pandas
- Тестирование модели в PyTorch
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Библиотека sh: удобные команды терминала
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Генератор надежных паролей
- Упрощенный вывод данных в Python
- Оптимизация параметров в Python
- Форматирование вывода списков
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Форматирование заголовков в Python
- Методы __repr__ и __str__ в Python
- Обработка аргументов Python
- Функции классификации комплексных чисел
- Установка и использование pyshorteners
- Вызов функций по строке в Python.
- Удаление файлов и папок в Python
- Методы сравнения множеств
- Классы данных в Python















