Potok danych energetycznych

Pracujesz ze zbiorem danych zawierającym informacje o produkcji energii w różnych krajach. Ten potok grupuje dane według kolumny COUNTRY, sumując wartości VALUE, a następnie wyznacza kraj (COUNTRY) z minimalną wartością VALUE. Tym razem zaimplementujesz test jednostkowy sprawdzający, czy zbiór danych nie zawiera wartości null przed wyznaczeniem kraju z minimalną wartością VALUE. Dodasz też test funkcjonalny weryfikujący, czy końcowy wynik jest typu str.

Użyj frameworka unittest.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do testowania w Pythonie

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do testowania w Pythonie

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.8+

Rozpocznij kurs za darmo

Dowiedz się, czym jest test i jak uruchomić pierwszy własny test z biblioteką pytest! Zapoznasz się ze środowiskiem testowym pytest oraz interfejsem wiersza poleceń. Nauczysz się też obsługiwać konkretne scenariusze, takie jak testy zakończone niepowodzeniem czy pomijanie testów, korzystając z markerów pytest.

Exercise 1: Wprowadzenie do testowania w Pythonie Exercise 2: Pierwszy zestaw testów Exercise 3: pytest.raises Exercise 4: Wywoływanie pytest z poziomu CLI Exercise 5: Uruchom test!Exercise 6: Uruchamianie za pomocą słowa kluczowego Exercise 7: Stosowanie znaczników testów Exercise 8: Zastosowania markerów Exercise 9: Nieudane testy z xfail Exercise 10: Warunkowe pomijanie testów

Dowiedz się, czym jest fixture i jak upraszczać kod, używając fixtures w testach. Zapoznasz się z dekoratorem @pytest.fixture oraz narzędziami do pracy z fixtures. Przeanalizujesz swój kod, aby wyodrębnić w nim część odpowiedzialną za fixtures. Na koniec nauczysz się korzystać z teardownów, aby zapobiegać awariom oprogramowania.

Exercise 1: Wprowadzenie do fikstur Exercise 2: Pierwsze kroki z fixture'ami Exercise 3: Przygotowanie danych Exercise 4: Uruchom z fixtury Exercise 5: Łączenie żądań fikstur Exercise 6: Połącz w łańcuch Exercise 7: Lista o niestandardowej długości Exercise 8: Automatyczne używanie fikstur Exercise 9: Stwierdzenia dotyczące autouse Exercise 10: Automatyczne dodawanie liczb Exercise 11: Teardowny w fiksturach Exercise 12: Dane z teardown Exercise 13: Odczyt danych z teardown

Poznaj podstawowe rodzaje testów i ich charakterystykę. Dowiedz się, czym są przypadki testowe i jak pomagają w implementacji testów. Rozwiniesz umiejętności tworzenia funkcji testowych i uruchamiania pytest z CLI w ćwiczeniach w IDE. Na koniec będziesz potrafić rozróżniać poszczególne rodzaje testów i tworzyć testy dla każdego z nich.

Exercise 1: Testy jednostkowe z pytest Exercise 2: Pojęcia związane z testami jednostkowymi Exercise 3: Zwiększ pokrycie przypadków testowych Exercise 4: Silnia liczby Exercise 5: Uruchom silnię Exercise 6: Testowanie funkcjonalne z pytest Exercise 7: Test funkcjonalny czy jednostkowy Exercise 8: Agregacja z sum Exercise 9: Testowanie integracyjne z pytest Exercise 10: Test integracyjny czy nie Exercise 11: Wczytaj plik Exercise 12: Testowanie wydajności z pytest Exercise 13: Czym są testy wydajnościowe?Exercise 14: Wyszukiwanie elementu Exercise 15: Szybkość pętli

W tym ostatnim rozdziale poznasz środowisko unittest. Zaczniesz od podstawowych metod asercji, następnie przejdziesz do interfejsu CLI i korzystania z fixtures. Na koniec połączysz całą zdobytą wiedzę w praktycznych przykładach dotyczących potoków danych.

Exercise 1: Poznaj unittest Exercise 2: Silnia z unittest Exercise 3: Pierwsza czy nie Exercise 4: Interfejs CLI Exercise 5: Uruchom funkcję silnia z unittest Exercise 6: Błędna silnia Exercise 7: Opcje unittest Exercise 8: Fixtures w unittest Exercise 9: Testowanie zmiennej tekstowej Exercise 10: Sprawdzanie palindromów Exercise 11: Praktyczne przykłady Exercise 12: Testy integracyjne i jednostkowe Exercise 13: Testy funkcjonalne i wydajnościowe Exercise 14: Potok danych energetycznych

Bieżące ćwiczenie

Exercise 15: Gratulacje!