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 to Testing in Python

The first test suite

pytest.raises

Invoking pytest from CLI

Run the test!

Run with the keyword

Applying test markers

Markers use cases

Failed tests with xfail

Conditional skipping

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.

pytest ile birim testi

Seçenekler

Doğru

Yanlış

Birim testi terimleri

Daha fazla test durumu kapsa

Bir sayının faktöriyeli

import pytest

def factorial(n):
    if n == 0: return 1
    elif (type(n) == int):
        return n * factorial(n-1)
    else: return -1

# Test case: expected input
def test_regular():
    assert factorial(5) == 120

# Test case: zero input
def test_zero():
    assert factorial(0) == 1

# Test case: input of a wrong type
def test_str():
    assert factorial('5') == -1


Faktöriyeli çalıştır

pytest ile özellik testi

Özellik testi

Birim testi

Özellik testi mi, birim testi mi

# Don't forget to run
# pytest agg_with_sum.py 
# in the CLI to actually run the test!

import pandas as pd
import pytest

# Fixture to prepare the data
@pytest.fixture
def get_df():
    return pd.read_csv('https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/757c6cb769f7effc5f5496050ea4d73e4586c2dd/laptops_train.csv')

# Aggregation feature
def agg_with_sum(data, group_by_column, aggregate_column):
    return data.groupby(group_by_column)[aggregate_column].sum()

# Test function
def test_agg_feature(get_df):
    # Aggregate preparation
    aggregated = agg_with_sum(get_df, 'Manufacturer', 'Price')
    # Test the type of the aggregated
    ____
    # Test the number of rows of the aggregated
    ____
    # Test the data type of the aggregated
    ____ in (int, float)


import pandas as pd
import pytest

# Fixture to prepare the data
@pytest.fixture
def get_df():
    return pd.read_csv('https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/757c6cb769f7effc5f5496050ea4d73e4586c2dd/laptops_train.csv')

# Aggregation feature
def agg_with_sum(data, group_by_column, aggregate_column):
    return data.groupby(group_by_column)[aggregate_column].sum()

# Test function
def test_agg_feature(get_df):
    # Aggregate preparation
    aggregated = agg_with_sum(get_df, 'Manufacturer', 'Price')
    # Test the type of the aggregated
    assert type(aggregated) == pd.Series
    # Test the number of rows of the aggregated
    assert aggregated.shape[0] > 0
    # Test the data type of the aggregated
    assert aggregated.dtype in (int, float)


Toplamla (sum) birleştir

pytest ile entegrasyon testi

Entegrasyon testi

Entegrasyon testi değil

Entegrasyon testi mi değil mi

import pandas as pd
import pytest

# Fixture to read the dataframe
@pytest.fixture
def get_df():
    return pd.read_csv('https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/757c6cb769f7effc5f5496050ea4d73e4586c2dd/laptops_train.csv')

# Integration test function
def test_get_df(get_df):
    # Check the type
    ____
    # Check the number of rows
    ____


import pandas as pd
import pytest

# Fixture to read the dataframe
@pytest.fixture
def get_df():
    return pd.read_csv('https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/757c6cb769f7effc5f5496050ea4d73e4586c2dd/laptops_train.csv')

# Integration test function
def test_get_df(get_df):
    # Check the type
    assert type(get_df) == pd.DataFrame
    # Check the number of rows
    assert get_df.shape[0] > 0


Dosyayı oku

pytest ile performans testi

Performans testi nedir?

Bir öğe bulma

Döngülerin hızı

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

Pek çok kişi kod yazar. Bazıları bunu çalışır ve kârlı hâle getirir. Ama bazen, en zeki ve en iyi programcılar bile milyonlarca dolara mal olabilecek bir hata yapabilir. Böyle bir fiyaskoya girme olasılığını nasıl azaltırsın? Yazdığın programın tam olarak istediğin şeyi yaptığından nasıl emin olursun? Çok basit cevap: test yaz!

Bu yolculukta, Python'da test yazmanın temelini öğreneceksin. Dört tür yazılım test yöntemini tanıyacaksın. Bir programın veya veri hattının üretime çıkmadan önce beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için kendi testlerini yazacaksın. İster beklenmedik bir null, ister veri kümenindeki bir yazım hatası, ister denklemlerde karışan işaretler olsun... Bu durumları testlerle yakalayabilir, hem de yakalayacaksın.

Kursu tamamladıktan sonra test yöntemlerinin türlerini bilecek ve belirli bir bağlam için en uygun olanları seçebileceksin. Ayrıca bu testleri tasarlayıp pytest ve unittest kütüphanelerini kullanarak Python'da uygulayabileceksin.

<h2>Neden testler?</h2>Birçok insan kod yazıyor. Bazıları bunu başarılı ve karlı hale getiriyor. Ancak bazen, en zeki programcılar bile milyonlarca dolara mal olabilecek hatalar yapabilir. Böyle bir fiyaskoya girme olasılığını nasıl azaltabiliriz? İstediğiniz şeyi tam olarak yapan bir program oluşturduğunuzdan nasıl emin olabilirsiniz? Çok basit cevap: testler yazın!<br><br><h2>Python testlerinin temelleri</h2>Bu yolculuk sırasında, Python'da test oluşturmanın temellerini öğreneceksiniz. Dört tür yazılım test yöntemi ile tanışacaksınız. Programın veya veri boru hattının üretim aşamasına geçmeden önce beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için kendi testlerinizi oluşturacaksınız. Beklenmedik bir boşluk, veri setinizdeki bir yazım hatası veya denklemdeki karışık işaretler olsun. Testlerle bu vakaları yakalayabilirsiniz ve yakalayacaksınız.<br><br><h2>Pytest ve unittest ile test etme</h2>Kursu tamamladıktan sonra, test yöntemlerinin türlerini öğrenecek ve belirli bir bağlam için en uygun olanları seçebileceksiniz. Ayrıca, bu testleri tasarlayabilir ve `pytest` ve `unittest` kütüphanelerini kullanarak Python'da uygulayabilirsiniz.

Writing Functions in Python

Software Engineering Principles in Python

Python testlerini öğren: Yöntemler geliştir, kontroller yap, pytest ve unittest ile hatasız kod sağla.

Python'da Teste Giriş

Python testlerini ustaca kullanın: Pytest ve unittest ile yöntemleri öğrenin, kontroller oluşturun ve hatasız kod yazın.

Veri Bilimcileri için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Profesyonel Veri Mühendisi Python'da

Python Geliştiricisi

Python Programlama

Performans testi nedir?

Python'da Teste Giriş

Uygulamalı interaktif egzersiz