Learn what a test is and how to run the first one of your own with the pytest library! You will get used to the pytest testing framework and the command-line interface. You will also learn how to process specific contexts, like "failed tests" and "skipping the test" with pytest markers.

Introduction aux tests en Python

La première suite de tests

pytest.raises

Invoquer pytest à partir de CLI

# Import the pytest library
____

def multiple_of_two(num):
    if num == 0:
        raise(ValueError)
    return num % 2 == 0

def test_numbers():
    assert multiple_of_two(2) is True
    assert multiple_of_two(3) is False

def test_zero():    
    with pytest.raises(ValueError):
        multiple_of_two(0)


# Import the pytest library
import pytest

def multiple_of_two(num):
    if num == 0:
        raise(ValueError)
    return num % 2 == 0
  
def test_numbers():
    assert multiple_of_two(2) is True
    assert multiple_of_two(3) is False
  
def test_zero():    
    with pytest.raises(ValueError):
        multiple_of_two(0)


Lancez le test !

# Import the pytest library
____

def multiple_of_two(num):
    if num == 0:
        raise(ValueError)
    return num % 2 == 0

def test_numbers():
    assert multiple_of_two(2) == True
    assert multiple_of_two(3) == False

def test_zero():    
    with pytest.raises(ValueError):
        multiple_of_two(0)


# Import the pytest library
import pytest

def multiple_of_two(num):
    if num == 0:
        raise(ValueError)
    return num % 2 == 0

def test_numbers():
    assert multiple_of_two(2) == True
    assert multiple_of_two(3) == False

def test_zero():    
    with pytest.raises(ValueError):
        multiple_of_two(0)


Exécuter avec le mot-clé

Application des marqueurs de test

Options

@pytest.mark.skip

@pytest.mark.xfail

@pytest.mark.skipif

Cas d'utilisation des marqueurs

Tests échoués avec xfail

Saut conditionnel

Creating Tests with pytest

Learn what a fixture is and how to simplify your code by using it in tests. You will get familiar with the fixture @pytest.fixture decorator and the fixture tools. You will analyze your code to see the "fixture part" in it. Finally, learn how to use teardowns to prevent software failures.

Introduction to fixtures

Getting familiar with fixtures

Data preparation

Run with a fixture

Chain Fixtures Requests

Chain this out

List with a custom length

Fixtures autouse

autouse statements

Auto add numbers

Fixtures Teardowns

Data with teardown

Read data with teardown

Pytest Fixtures

Learn what the basic testing types are and their features. Learn about test cases and how they help to implement tests. You will get more skilled with creating test functions and running pytest from CLI in IDE exercises. Finally, you will be able to differentiate the different testing types and create tests for each of them.

Unit testing with pytest

Unit testing terms

Cover more test cases

Factorial of number

Run factorial

Feature testing with pytest

Feature or unit testing

Aggregate with sum

Integration testing with pytest

Integration test or not

Read the file

Performance testing with pytest

What is performance testing?

Finding an element

Speed of loops

Basic Testing Types

In this final chapter, you will meet the unittest framework. First, you will learn basic assertion methods, then its CLI interface, and how to use fixtures. Finally, you will put everything together in the practical examples of data pipelines.

Meeting the Unittest

Factorial with unittest

Is prime or not

CLI Interface

Run factorial with unittest

Erroneouos factorial

Unittest options

Fixtures in unittest

Test the string variable

Palindrome check

Practical examples

Integration and unit tests

Feature and performance tests

Energy pipeline

Congratulations!

Writing tests with unittest

DS_salaries

Energy

Games

Beaucoup de gens écrivent du code. Certains d'entre eux y parviennent et en tirent profit. Mais parfois, même le plus intelligent des meilleurs programmeurs commet une erreur qui peut coûter des millions de dollars. Comment réduire la possibilité d'un tel fiasco ? Comment vous assurer que vous créez un programme qui fait exactement ce que vous voulez ? La réponse est très simple : écrivez des tests !

Au cours de ce voyage, vous apprendrez les bases de la création de tests en Python. Vous rencontrerez quatre types de méthodes de test de logiciels. Vous créerez vos propres tests pour vérifier si le programme ou un pipeline de données fonctionne comme prévu avant d'être mis en production. Qu'il s'agisse d'un résultat nul inattendu, d'une faute de frappe dans votre ensemble de données ou d'une erreur de signe dans l'équation. Vous pouvez le faire, et les tests vous permettront de détecter ces cas.

À l'issue de la formation, vous connaîtrez les types de méthodes de test et vous serez en mesure de choisir celles qui conviennent le mieux à un contexte spécifique. Vous serez également en mesure de concevoir ces tests et de les mettre en œuvre en Python à l'aide des bibliothèques pytest et unittest.

<h2>Pourquoi des tests ?</h2>Beaucoup de gens écrivent du code. Certains d'entre eux y parviennent et en tirent profit. Mais parfois, même le plus intelligent des meilleurs programmeurs commet une erreur qui peut coûter des millions de dollars. Comment réduire la possibilité d'un tel fiasco ? Comment vous assurer que vous créez un programme qui fait exactement ce que vous voulez ? La réponse est très simple : écrivez des tests !<br><br><h2>Principes de base des tests Python</h2>Au cours de ce voyage, vous apprendrez les bases de la création de tests en Python. Vous rencontrerez quatre types de méthodes de test de logiciels. Vous créerez vos propres tests pour vérifier si le programme ou un pipeline de données fonctionne comme prévu avant d'être mis en production. Qu'il s'agisse d'un résultat nul inattendu, d'une faute de frappe dans votre ensemble de données ou d'une erreur de signe dans l'équation. Vous pouvez le faire, et les tests vous permettront de détecter ces cas.<br><br><h2>Tests avec pytest et unittest</h2>À l'issue de la formation, vous connaîtrez les types de méthodes de test et vous serez en mesure de choisir celles qui conviennent le mieux à un contexte spécifique. Vous serez également en mesure de concevoir ces tests et de les mettre en œuvre en Python en utilisant les bibliothèques `pytest` et `unittest`.

Writing Functions in Python

Software Engineering Principles in Python

Maîtrisez les tests Python : méthodes, vérifications, code sans erreur avec pytest et unittest.

Maîtrisez les tests Python : apprenez des méthodes, créez des vérifications et assurez-vous d'un code sans erreur avec pytest et unittest.

Exécuter avec le mot-clé

Exercice interactif pratique