Leer wat een test is en hoe je je eerste eigen test uitvoert met de pytest-library! Je raakt vertrouwd met het pytest-testframework en de command-lineinterface. Je leert ook hoe je specifieke situaties afhandelt, zoals "mislukte tests" en "tests overslaan", met pytest-markers.

Introductie tot testen in Python

De eerste testsuite

pytest.raises

pytest aanroepen vanaf de CLI

Voer de test uit!

Runnen met het trefwoord

Testmarkeringen toepassen

Use-cases voor markers

Mislukte tests met xfail

Voorwaardelijk overslaan

Tests maken met pytest

Leer wat een fixture is en hoe je je code eenvoudiger maakt door die in tests te gebruiken. Je maakt kennis met de fixturedecorator @pytest.fixture en de fixturetools. Je analyseert je code om er het "fixture-gedeelte" in te herkennen. Tot slot leer je teardowns gebruiken om softwarefouten te voorkomen.

Introductie tot fixtures

Kennismaken met fixtures

Gegevens voorbereiden

Uitvoeren met een fixture

Fixtures aan elkaar koppelen

Koppel dit aan elkaar

Lijst met aangepaste lengte

autouse-fixtures

autouse-uitspraken

Automatisch getallen toevoegen

Teardowns voor fixtures

Data met teardown

Data inlezen met teardown

Pytest-fixtures

Leer wat de basistesttypen zijn en wat hun kenmerken zijn. Leer over testcases en hoe die helpen bij het implementeren van tests. Je wordt vaardiger in het schrijven van testfuncties en het draaien van pytest via de CLI in IDE-oefeningen. Tot slot kun je de verschillende testtypen onderscheiden en voor elk type tests maken.

Unittests met pytest

Begrippen rond unittesten

Meer testgevallen afdekken

Faculteit van een getal

Draai factorial

Feature testing met pytest

Feature- of unit-testen

Aggreren met sum

Integratietests met pytest

Integratietest of niet

Lees het bestand

Prestatie­testen met pytest

Wat is performance testing?

Een element vinden

Snelheid van lussen

Basis testtypen

In dit laatste hoofdstuk maak je kennis met het unittest-framework. Eerst leer je de basisassertiemethoden, daarna de CLI-interface en hoe je fixtures gebruikt. Tot slot breng je alles samen in praktische voorbeelden van datapijplijnen.

Kennismaken met Unittest

Faculteit met unittest

Priem of niet

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)


Voer factorial uit met 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)


Foutieve faculteit

- 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-opties

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


Test de stringvariabele

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()


Palindroomcontrole

Praktische voorbeelden

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


Integratie- en unittests

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- en prestatietests

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-pijplijn

Gefeliciteerd!

Tests schrijven met unittest

DS_salaries

Energy

Games

Veel mensen schrijven code. Sommigen krijgen het werkend en winstgevend. Maar zelfs de slimste programmeurs maken weleens een fout die miljoenen kan kosten. Hoe verklein je de kans op zo’n fiasco? Hoe zorg je dat je een programma maakt dat precies doet wat jij wilt? Het eenvoudige antwoord is: schrijf tests!

Tijdens deze reis leer je de basis van tests schrijven in Python. Je maakt kennis met vier typen softwaretestmethoden. Je schrijft je eigen tests om te controleren of een programma of datapijplijn werkt zoals verwacht voordat het naar productie gaat. Of het nu gaat om een onverwachte null, een typefout in je gegevensset of verwisselde tekens in een formule: met tests kun je die gevallen vinden en voorkomen.

Na afloop van de cursus ken je de verschillende testmethoden en kun je de meest geschikte kiezen voor een specifieke context. Je kunt deze tests ook ontwerpen en in Python implementeren met de libraries pytest en unittest.

<h2>Waarom testen?</h2>Veel mensen schrijven code. Sommigen van hen maken het succesvol en winstgevend. Maar soms maken zelfs de slimste programmeurs fouten die miljoenen dollars kunnen kosten. Hoe kun je de kans op zo'n ramp verkleinen? Hoe zorg je ervoor dat je een programma maakt dat precies doet wat je wilt? Het simpele antwoord is: schrijf tests!<br><br><h2>Python-testen: de basis</h2>Tijdens deze reis leer je de basis van het maken van tests in Python. Je zult vier soorten methoden voor het testen van software tegenkomen. Je gaat je eigen tests maken om te checken of het programma of een datapijplijn werkt zoals het hoort voordat het in productie gaat. Of het nu gaat om een onverwachte nul, een typefout in je dataset of verwisselde tekens in de vergelijking. Je kunt die gevallen opsporen met de tests, en dat zul je ook doen.<br><br><h2>Testen met pytest en unittest</h2>Na afloop van de cursus weet je welke soorten testmethoden er zijn en kun je de meest geschikte kiezen voor een bepaalde situatie. Je kunt die tests ook ontwerpen en in Python uitvoeren met behulp van de bibliotheken `pytest` en `unittest`.

Writing Functions in Python

Software Engineering Principles in Python

Beheers Python-test: Leer methoden, maak controles en zorg voor foutloze code met pytest en unittest.

Energie-pijplijn

Introductie tot testen in Python

Interactieve oefening met praktijkervaring