どのテスト手法をいつ適用するのが適切かを見極めることは重要です。この演習では、それらをまとめて確認します。pandas で作成したデータパイプラインに対して、pytest を使って統合テストとユニットテストを作成します。pytest と pandas はすでにインポート済みです。
pandas
pytest
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
テストとは何かを学び、pytestライブラリで最初のテストを実行してみましょう。pytestのテストフレームワークとコマンドラインインターフェースに慣れます。さらに、pytestのマーカーを使って「失敗したテスト」や「テストのスキップ」など特定の状況をどのように扱うかも学びます。
フィクスチャとは何か、そしてテストで使うことでコードをどのように簡潔にできるかを学びます。@pytest.fixture デコレーターとフィクスチャの各種ツールに慣れましょう。コードを分析して、その中の「フィクスチャ部分」を見極めます。最後に、障害を防ぐためにテアダウンを使う方法を学びます。
基本的なテストタイプとその特徴を学びます。テストケースとは何か、そしてそれがテスト実装にどう役立つかを理解します。IDEの演習では、テスト関数の作成やCLIからpytestを実行するスキルをさらに磨きます。最後に、さまざまなテストタイプを見分け、それぞれに合ったテストを作成できるようになります。
最終章では、unittestフレームワークに取り組みます。まず基本的なアサーションメソッドを学び、次にそのCLIインターフェースとフィクスチャの使い方を学びます。最後に、データパイプラインの実践的な例で、学んだ内容を統合します。
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