Lerne, was ein Test ist und wie du deinen ersten Test mit der pytest-Bibliothek schreiben kannst! Du lernst das pytest-Testframework und die Kommandozeilenschnittstelle CLI kennen. Du lernst auch, wie du bestimmte Kontexte wie „Tests fehlgeschlagen“ und „Test überspringen“ mit pytest-Markern behandeln kannst.

Einführung in das Testen in Python

Die erste Testreihe

pytest.raises

Aufrufen von pytest über CLI

Führe den Test aus!

Ausführen mit dem Schlüsselwort

Testmarker einsetzen

Anwendungsfälle für Marker

Fehlgeschlagene Tests mit xfail

Bedingtes Überspringen

Tests mit pytest erstellen

Lerne, was ein Fixture ist und wie du deinen Code vereinfachen kannst, indem du es in Tests verwendest. Du wirst dich mit dem Fixture @pytest.fixture-Decorator und den Fixture-Tools vertraut machen. Du wirst deinen Code analysieren, um den „Fixture-Teil“ darin zu sehen. Schließlich lernst du, wie du Teardowns (Bereinigungen) nutzen kannst, um Softwarefehler zu vermeiden.

Einführung in Fixtures

Mit Fixtures vertraut machen

Daten aufbereiten

Mit einem Fixture ausführen

Kettenfixture-Anfragen

Löse das Problem schrittweise

Liste mit benutzerdefinierter Länge

Fixtures autouse

autouse-Anweisungen

Zahlen automatisch hinzufügen

Bereinigung von Fixtures

Daten mit Bereinigung

Daten mit Bereinigung lesen

pytest-Fixtures

Erfahre, was die grundlegenden Testtypen sind und welche Eigenschaften sie haben. Erfahre mehr über Testfälle und wie sie bei der Durchführung von Tests helfen. In IDE-Aufgaben lernst du, wie du Testfunktionen erstellst und pytest über die CLI ausführst. Schließlich wirst du in der Lage sein, die verschiedenen Testtypen zu unterscheiden und Tests für jeden Testtyp zu erstellen.

Unit-Tests mit pytest

Begriffe im Bereich Unit-Tests

Mehr Testfälle abdecken

Fakultät der Zahl

factorial ausführen

Feature-Tests mit pytest

Feature- oder Unit-Tests

Aggregat mit Summe

Integrationstests mit pytest

Integrationstest oder nicht

Datei lesen

Performance-Tests mit pytest

Was sind Performance-Tests?

Ein Element finden

Geschwindigkeit von Schleifen

Grundlegende Testtypen

In diesem letzten Kapitel lernst du das unittest-Framework kennen. Zuerst lernst du die grundlegenden Assertion-Methoden kennen, dann das CLI-Interface und wie du Fixtures verwendest. In den praktischen Beispielen für Datenpipelines fügst du schließlich alles zusammen.

Begegnung mit unittest

factorial mit unittest

Primzahl – ja oder nein

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)


factorial mit unittest ausführen

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)


Fehlerhafte factorial-Funktion

- 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


unittest-Optionen

Fixtures in 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


String-Variable testen

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()


Palindrom-Test

Praktische Beispiele

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


Integrations- und Unit-Tests

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)


Feature- und Performance-Tests

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)


Energie-Pipeline

Glückwunsch!

Tests schreiben mit unittest

DS_salaries

Energy

Games

Es gibt viele Leute, die Code schreiben. Manche von ihnen schaffen es und machen es profitabel. Aber manchmal macht auch der klügste und beste Programmierer einen Fehler, der Millionen von Dollar kosten kann. Wie kann man die Wahrscheinlichkeit verringern, in ein solches Fiasko zu geraten? Wie kannst du sicherstellen, dass du ein Programm erstellst, das genau das tut, was du willst? Die wirklich einfache Antwort lautet: Schreibe Tests!

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Testerstellung in Python. Du lernst vier Arten von Softwaretestmethoden kennen. Du erstellst deine eigenen Tests, um zu überprüfen, ob ein Programm oder eine Datenpipeline wie erwartet funktioniert, bevor es in Produktion geht. Sei es eine unerwartete Null, ein Tippfehler in deinem Datensatz oder ein vertauschtes Vorzeichen in einer Gleichung. Du kannst und wirst diese Fälle mit den Tests abfangen.

Am Ende des Kurses kennst du die verschiedenen Arten von Testverfahren und kannst die für einen bestimmten Kontext am besten geeigneten auswählen. Du wirst auch in der Lage sein, diese Tests zu entwerfen und sie mit Hilfe der Bibliotheken pytest und unittest in Python zu implementieren.

<h2>Warum Tests?</h2>Es gibt viele Leute, die Code schreiben. Einige von ihnen schaffen es, dass es funktioniert und sich lohnt. Aber manchmal macht auch der klügste der besten Programmierer einen Fehler, der Millionen von Dollar kosten kann. Wie kann man die Wahrscheinlichkeit verringern, in ein solches Fiasko zu geraten? Wie kannst du sicherstellen, dass du ein Programm erstellst, das genau das tut, was du willst? Die ganz einfache Antwort lautet: Schreib Tests!<br><br><h2>Grundlagen des Python-Testens</h2>Auf dieser Reise lernst du die Grundlagen der Erstellung von Tests in Python. Du wirst vier Arten von Softwaretestmethoden kennenlernen. Du erstellst deine eigenen Tests, um zu prüfen, ob das Programm oder eine Datenpipeline wie erwartet funktioniert, bevor es in Produktion geht. Sei es die unerwartete Null, ein Tippfehler in deinem Datensatz oder ein vertauschtes Vorzeichen in der Gleichung. Das kannst du, und du wirst diese Fälle mit den Tests abfangen.<br><br><h2>Testen mit pytest und unittest</h2>Nach Abschluss des Kurses kennst du die Arten von Prüfmethoden und kannst die am besten geeigneten für einen bestimmten Kontext auswählen. Du wirst auch in der Lage sein, diese Tests zu entwerfen und sie mit Hilfe der Bibliotheken `pytest` und `unittest` in Python zu implementieren.

Writing Functions in Python

Software Engineering Principles in Python

Python-Tests meistern: Methoden lernen, Checks erstellen und fehlerfreien Code mit pytest und unittest sichern.

"Python-Tests meistern: Methoden lernen, Prüfungen erstellen und fehlerfreien Code mit pytest und unittest sichern."