Zjisti, co je to test, a spusť svůj první vlastní test pomocí knihovny pytest! Seznámíš se s testovacím frameworkem pytest a rozhraním příkazového řádku. Naučíš se také pracovat se specifickými situacemi, jako jsou „neúspěšné testy" nebo „přeskočení testu", pomocí pytest markerů.

Úvod do testování v Pythonu

První sada testů

pytest.raises

Spouštění pytest z příkazové řádky

Spusť test!

Spuštění pomocí klíčového slova

Použití testovacích markerů

Použití markerů

Neúspěšné testy s xfail

Podmíněné přeskočení testu

Tvorba testů s pytest

Zjisti, co je to fixture, a nauč se, jak ji využít v testech a zjednodušit tak svůj kód. Seznámíš se s dekorátorem `@pytest.fixture` a nástroji pro práci s fixtures. Projdeš svůj kód a identifikuješ v něm část, která patří fixture. Na závěr se naučíš používat teardowny, aby ses vyhnul/a selháním softwaru.

Úvod do fixtures

Možnosti

Pravda

Nepravda

Seznámení s fixtures

Příprava dat

____

@pytest.fixture
def prepare_data():
    return [i for i in range(10)]

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


import pytest

@pytest.fixture
def prepare_data():
    return [i for i in range(10)]

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


Spuštění s fixture

Řetězení fixture požadavků

Program

Seřaď řetězec

import pytest

# Define the fixture for returning the length
@____
def ____():
    return 10

# Define the fixture for a list preparation
@____
def ____(____):
    return [i for i in range(____)]

def test_9(prepare_list):
    assert 9 in prepare_list
    assert 10 not in prepare_list


import pytest

# Define the fixture for returning the length
@pytest.fixture
def list_length():
    return 10

# Define the fixture for a list preparation
@pytest.fixture
def prepare_list(list_length):
    return [i for i in range(list_length)]

def test_9(prepare_list):
    assert 9 in prepare_list
    assert 10 not in prepare_list


Seznam s vlastní délkou

Fixtures autouse

autouse – pravdivá tvrzení

import pytest

@pytest.fixture
def init_list():
    return []

# Declare the fixture with autouse
____
def add_numbers_to_list(init_list):
    init_list.extend([i for i in range(10)])

# Complete the tests
def test_elements(init_list):
    assert ____
    assert ____


import pytest

@pytest.fixture
def init_list():
    return []

# Add autouse here
@pytest.fixture(autouse=True)
def add_numbers_to_list(init_list):
    init_list.extend([i for i in range(10)])

# Complete the tests
def test_elements(init_list):
    assert 1 in init_list
    assert 9 in init_list


Automatické přidávání čísel

Teardowny ve fixtures

import pytest

@pytest.fixture
def prepare_data():
    data = [i for i in range(10)]
    # Return the data with the special keyword
    ____ ____
    # Clear the data list
    data.____
    # Delete the data variable
    del ____

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


import pytest

@pytest.fixture
def prepare_data():
    data = [i for i in range(10)]
    # Return the data with the special keyword
    yield data
    # Clear the data list
    data.clear()
    # Delete the data variable
    del data

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


Data s teardownem

import pytest
import pandas as pd

@pytest.fixture
def data():
    df = pd.read_csv('/usr/local/share/games.csv')
    # Return df with the special keyword
    ____ ____
    # Remove all rows in df
    ____.drop(df.index, inplace=True)
    # Delete the df variable
    ____ ____

def test_type(data):
    assert type(data) == pd.DataFrame

def test_shape(data):
    assert data.shape[0] == 1512


import pytest
import pandas as pd

@pytest.fixture
def data():
    df = pd.read_csv('/usr/local/share/games.csv')
    # Return df with the special keyword
    yield df
    # Remove all rows in df
    df.drop(df.index, inplace=True)
    # Delete the df variable
    del df

def test_type(data):
    assert type(data) == pd.DataFrame

def test_shape(data):
    assert data.shape[0] == 1512


Čtení dat s teardownem

Fixtures v pytest

Poznej základní typy testování a jejich vlastnosti. Nauč se, co jsou testovací případy a jak ti pomáhají při implementaci testů. Prohloubíš si dovednosti v tvorbě testovacích funkcí a spouštění pytest z CLI v cvičeních v IDE. Nakonec budeš schopen/schopna rozlišit různé typy testování a napsat testy pro každý z nich.

Unit testování s pytest

Pojmy z unit testování

Pokryj více testovacích případů

Faktoriál čísla

Spusť faktoriál

Testování funkcionalit s pytest

Feature nebo unit test?

Agregace pomocí sum

Integrační testování s pytest

Integrační test, nebo ne?

Čtení souboru

Testování výkonu s pytest

Co je to performance testing?

Hledání prvku

Rychlost cyklů

Základní typy testování

V této závěrečné kapitole se seznámíš s frameworkem unittest. Nejprve se naučíš základní metody assertion, pak jeho rozhraní příkazového řádku a práci s fixtures. Na závěr to všechno dáš dohromady v praktických příkladech s datovými pipeliny.

Seznámení s Unittest

Faktoriál s unittest

Prvočíslo, nebo ne

CLI Interface

Spusť faktoriál s unittest

Chybný faktoriál

Možnosti unittest

Fixtures v unittest

Testování řetězcové proměnné

Kontrola palindromu

Praktické příklady

Integrační a jednotkové testy

Testy funkcí a výkonu

Energetický pipeline

Gratulujeme!

Psaní testů s unittest

Games

Energy

DS_salaries

Spoustu lidí píše kód. Někteří z něj udělají funkční a výnosný produkt. Ale i ti nejzkušenější programátoři občas udělají chybu, která může stát miliony. Jak snížit riziko, že se něco takového stane? Jak zajistit, že tvůj program dělá přesně to, co má? Odpověď je překvapivě jednoduchá: piš testy!

V průběhu tohoto kurzu se naučíš základy tvorby testů v Pythonu. Seznámíš se se čtyřmi typy metod testování softwaru. Napíšeš vlastní testy, které ověří, jestli program nebo datový pipeline funguje správně ještě předtím, než jde do produkce – ať už jde o neočekávanou hodnotu null, překlep v datasetu, nebo záměnu znamének v rovnici. Tyhle případy dokážeš odhalit pomocí testů.

Po dokončení kurzu budeš znát různé typy testovacích metod a dokážeš vybrat ty nejvhodnější pro daný kontext. Také budeš umět testy navrhnout a implementovat v Pythonu pomocí knihoven pytest a unittest.

<h2>Proč testy?</h2>Spousta lidí píše kód. Některým z nich se to daří a je to ziskové. Ale někdy i ten nejchytřejší z nejlepších programátorů udělá chybu, která může stát miliony dolarů. Jak snížit pravděpodobnost, že se dostanete do takového fiaska? Jak zajistíte, že vytvoříte program, který dělá přesně to, co chcete? Velmi jednoduchá odpověď je: pište testy!<br><br><h2>Základy testování v Pythonu</h2>Během této cesty se naučíte úplné základy vytváření testů v Pythonu. Seznámíte se se čtyřmi typy metod testování softwaru. Vytvoříte si vlastní testy, abyste ověřili, zda program nebo datový pipeline funguje podle očekávání, než se dostane do produkce. Ať už jde o neočekávanou hodnotu null, překlep v datové sadě nebo zaměněná znaménka v rovnici. Můžete, a tyto případy zachytíte pomocí testů.<br><br><h2>Testování s pytest a unittest</h2>Po absolvování kurzu budete znát typy testovacích metod a budete schopni vybrat ty nejvhodnější pro konkrétní kontext. Také budete schopni navrhnout tyto testy a implementovat je v Pythonu pomocí knihoven `pytest` a `unittest`.

Writing Functions in Python

Software Engineering Principles in Python

Ovládněte testování v Pythonu: Naučte se metody, vytvářejte kontroly a zajistěte bezchybnost kódu.

Zvládněte testování v Pythonu: Naučte se metody, vytvářejte kontroly a zajistěte bezchybný kód s pytest a unittest.

Data s teardownem

Úvod do testování v Pythonu

Interaktivní praktické cvičení