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

Seznámení s fixtures

Příprava dat

Spuštění s fixture

Řetězení fixture požadavků

Seřaď řetězec

Seznam s vlastní délkou

Fixtures autouse

autouse – pravdivá tvrzení

Automatické přidávání čísel

Teardowny ve fixtures

Data s teardownem

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

import unittest

def func_factorial(number):
    if number < 0:
        raise ValueError('Factorial is not defined for negative values')
    factorial = 1
    while number > 1:
        factorial = factorial * number
        number = number - 1
    return factorial

class TestFactorial(unittest.TestCase):
    def test_positives(self):
        self.assertEqual(func_factorial(5), 120)

    def test_zero(self):
        self.assertEqual(func_factorial(0), 1)

    def test_negatives(self):
        with self.assertRaises(ValueError):
            func_factorial(-1)


Spusť faktoriál s unittest

import unittest

def err_func_factorial(number):
    if number < 0:
        raise ValueError('Factorial is not defined for negative values')
    factorial = 1
    while number > 2:
        factorial = factorial * number
        number = number - 1
    return factorial

class TestFactorial(unittest.TestCase):
    def test_err_func_1(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(3), 6)
    def test_err_func_2(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(4), 24)


import unittest

def err_func_factorial(number):
    if number < 0:
        raise ValueError('Factorial is not defined for negative values')
    factorial = 1
    while number > 1:
        factorial = factorial * number
        number = number - 1
    return factorial

class TestFactorial(unittest.TestCase):
    def test_err_func_1(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(3), 6)
    def test_err_func_2(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(4), 24)


Chybný faktoriál

- Run this command to run the testing script with the verbose flag:
  python3 -m unittest -v err_factorial_unittest.py
  
- Run this command to run the testing script with the fail fast flag:
  python3 -m unittest -f err_factorial_unittest.py
  
- Run this command to run the testing script with the keyword flag:
  python3 -m unittest -k "err_func_1" err_factorial_unittest.py


Možnosti unittest

Fixtures v unittest

import unittest

class TestWord(unittest.TestCase):
    # Fixture setup method
    def setUp(self):
        # Initialize the word banana here
        self.word = ____

    # Test method
    def test_the_word(self):
        # Add the tests here
        ____
        ____
        ____
    
    # Fixture teardown method
    def tearDown(self):
        # Delete the word variable here
        ____


import unittest

class TestWord(unittest.TestCase):
    # Fixture setup method
    def setUp(self):
        # Initialize the word banana here
        self.word = 'banana'

    # Test method
    def test_the_word(self):
        # Add the tests here
        self.assertIn('b', self.word)
        self.assertNotIn('B', self.word)
        self.assertNotIn('y', self.word)
    
    # Fixture teardown method
    def tearDown(self):
        # Delete the word variable here
        del self.word


Testování řetězcové proměnné

import unittest

def check_palindrome(string):
    reversed_string = string[::-1]
    return string == reversed_string

def create_data():
    return ['level', 'step', 'peep', 'toot']

class TestPalindrome(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Initialize data here
        ____
    
    def test_func(self):
        expected_result = [True, False, True, True]
        data_checked = list(map(check_palindrome, self.data))
        # Verify the checked data here
        ____

    def tearDown(self):
        # Clear the data here
        ____


import unittest

def check_palindrome(string):
    reversed_string = string[::-1]
    return string == reversed_string

def create_data():
    return ['level', 'step', 'peep', 'toot']

class TestPalindrome(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Initialize data here
        self.data = create_data()
    
    def test_func(self):
        expected_result = [True, False, True, True]
        data_checked = list(map(check_palindrome, self.data))
        # Verify the checked data here
        self.assertEqual(data_checked, expected_result)

    def tearDown(self):
        # Clear the data here
        self.data.clear()


Kontrola palindromu

Praktické příklady

import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_read_df(read_df):
    # Check the type of the dataframe
    ____
    # Check that read_df contains rows
    ____

def test_grouped(read_df):
    df = read_df
    salary_by_year = get_grouped(df)
    # Check the nulls here
    ____


import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_read_df(read_df):
    # Check the type of the dataframe
    assert isinstance(read_df, pd.DataFrame)
    # Check that df contains rows
    assert read_df.shape[0] > 0

def test_grouped(read_df):
    df = read_df
    salary_by_year = get_grouped(df)
    # Check the nulls here
    assert salary_by_year.isna().sum().sum() == 0


Integrační a jednotkové testy

import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_feature_2022(read_df):
    salary_by_year = get_grouped(read_df)
    salary_2022 = salary_by_year.loc[2022, '50%']
    # Check the median type here
    ____
    # Check the median is greater than zero
    ____

# Use benchmark here
def test_reading_speed(____):
    ____


import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_feature_2022(read_df):
    salary_by_year = get_grouped(read_df)
    salary_2022 = salary_by_year.loc[2022, '50%']
    # Check the median type here
    assert isinstance(salary_2022, float)
    # Check the median is greater than zero
    assert 0 < salary_2022

# Use benchmark here
def test_reading_speed(benchmark):
    benchmark(pd.read_csv, DF_PATH)


Testy funkcí a výkonu

import unittest
import pandas as pd
DF_PATH = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/f015ac99df614ada3ef5e011c168054ca369d23b/energy_truncated.csv'

def get_data():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def min_country(df):
    return df['VALUE'].idxmin()

class TestDF(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.df = get_data()
        self.df.drop('previousYearToDate', axis=1, inplace=True)
        self.df = self.df.groupby('COUNTRY')\
            .agg({'VALUE': 'sum'})

    def test_NAs(self):
        # Check the number of nulls
        ____

    def test_argmax(self):
        # Check that min_country returns a string
        ____

    def tearDown(self):
        self.df.drop(self.df.index, inplace=True)


import unittest
import pandas as pd
DF_PATH = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/f015ac99df614ada3ef5e011c168054ca369d23b/energy_truncated.csv'

def get_data():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def min_country(df):
    return df['VALUE'].idxmin()

class TestDF(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.df = get_data()
        self.df.drop('previousYearToDate', axis=1, inplace=True)
        self.df = self.df.groupby('COUNTRY')\
            .agg({'VALUE': 'sum'})

    def test_NAs(self):
        # Check the number of nulls
        self.assertEqual(self.df.isna().sum().sum(), 0)

    def test_argmax(self):
        # Check that min_country returns a string
        self.assertIsInstance(min_country(self.df), str)

    def tearDown(self):
        self.df.drop(self.df.index, inplace=True)


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.

Testování řetězcové proměnné

Úvod do testování v Pythonu

Interaktivní praktické cvičení