Testin ne olduğunu ve pytest kütüphanesiyle kendi ilk testini nasıl çalıştıracağını öğren! pytest test çerçevesine ve komut satırı arayüzüne alışacaksın. Ayrıca pytest işaretleyicileriyle "başarısız testler" ve "testi atlama" gibi özel durumları nasıl yöneteceğini öğreneceksin.

Python’da Test Etmeye Giriş

İlk test paketi

pytest.raises

CLI üzerinden pytest’i çalıştırma

Testi çalıştır!

Anahtar kelimeyle çalıştır

Test işaretleyicilerini uygulama

İşaretleyici kullanım örnekleri

xfail ile başarısız testler

Koşullu atlama

pytest ile Test Yazma

Fixture'ın ne olduğunu ve testlerde kullanarak kodunu nasıl basitleştireceğini öğren. @pytest.fixture dekoratörünü ve fixture araçlarını tanıyacaksın. Kodunu analiz edip içindeki "fixture kısmını" göreceksin. Son olarak, yazılım hatalarını önlemek için teardown'ları nasıl kullanacağını öğren.

Fixture’lere giriş

Seçenekler

Doğru

Yanlış

Fixture’larla tanışma

Veri hazırlama

____

@pytest.fixture
def prepare_data():
    return [i for i in range(10)]

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


import pytest

@pytest.fixture
def prepare_data():
    return [i for i in range(10)]

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


Bir fixture ile çalıştır

Zincirleme Fixture İstekleri

Program

Zinciri çöz

import pytest

# Define the fixture for returning the length
@____
def ____():
    return 10

# Define the fixture for a list preparation
@____
def ____(____):
    return [i for i in range(____)]

def test_9(prepare_list):
    assert 9 in prepare_list
    assert 10 not in prepare_list


import pytest

# Define the fixture for returning the length
@pytest.fixture
def list_length():
    return 10

# Define the fixture for a list preparation
@pytest.fixture
def prepare_list(list_length):
    return [i for i in range(list_length)]

def test_9(prepare_list):
    assert 9 in prepare_list
    assert 10 not in prepare_list


Özel uzunlukta liste

autouse fikstürler

autouse ifadeleri

import pytest

@pytest.fixture
def init_list():
    return []

# Declare the fixture with autouse
____
def add_numbers_to_list(init_list):
    init_list.extend([i for i in range(10)])

# Complete the tests
def test_elements(init_list):
    assert ____
    assert ____


import pytest

@pytest.fixture
def init_list():
    return []

# Add autouse here
@pytest.fixture(autouse=True)
def add_numbers_to_list(init_list):
    init_list.extend([i for i in range(10)])

# Complete the tests
def test_elements(init_list):
    assert 1 in init_list
    assert 9 in init_list


Numaraları otomatik ekle

Fixture Teardown’ları

import pytest

@pytest.fixture
def prepare_data():
    data = [i for i in range(10)]
    # Return the data with the special keyword
    ____ ____
    # Clear the data list
    data.____
    # Delete the data variable
    del ____

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


import pytest

@pytest.fixture
def prepare_data():
    data = [i for i in range(10)]
    # Return the data with the special keyword
    yield data
    # Clear the data list
    data.clear()
    # Delete the data variable
    del data

def test_elements(prepare_data):
    assert 9 in prepare_data
    assert 10 not in prepare_data


Teardown ile veri

import pytest
import pandas as pd

@pytest.fixture
def data():
    df = pd.read_csv('/usr/local/share/games.csv')
    # Return df with the special keyword
    ____ ____
    # Remove all rows in df
    ____.drop(df.index, inplace=True)
    # Delete the df variable
    ____ ____

def test_type(data):
    assert type(data) == pd.DataFrame

def test_shape(data):
    assert data.shape[0] == 1512


import pytest
import pandas as pd

@pytest.fixture
def data():
    df = pd.read_csv('/usr/local/share/games.csv')
    # Return df with the special keyword
    yield df
    # Remove all rows in df
    df.drop(df.index, inplace=True)
    # Delete the df variable
    del df

def test_type(data):
    assert type(data) == pd.DataFrame

def test_shape(data):
    assert data.shape[0] == 1512


Teardown ile veri oku

Pytest Fixture'ları

Temel test türlerinin neler olduğunu ve özelliklerini öğren. Test durumlarını (test case) ve testleri uygulamaya nasıl yardım ettiklerini keşfet. IDE içindeki alıştırmalarda test fonksiyonları yazma ve CLI'dan pytest çalıştırma konusunda daha yetkin olacaksın. Sonunda, farklı test türlerini ayırt edip her biri için testler oluşturabileceksin.

pytest ile birim testi

Birim testi terimleri

Daha fazla test durumu kapsa

Bir sayının faktöriyeli

Faktöriyeli çalıştır

pytest ile özellik testi

Özellik testi mi, birim testi mi

Toplamla (sum) birleştir

pytest ile entegrasyon testi

Entegrasyon testi mi değil mi

Dosyayı oku

pytest ile performans testi

Performans testi nedir?

Bir öğe bulma

Döngülerin hızı

Temel Test Türleri

Bu son bölümde unittest çerçevesiyle tanışacaksın. Önce temel assertion (doğrulama) yöntemlerini, sonra CLI arayüzünü ve fixture kullanımını öğreneceksin. Son olarak, veri hatlarına dair pratik örneklerde her şeyi bir araya getireceksin.

Unittest ile Tanışma

unittest ile faktöriyel

Asal mı değil mi

CLI Arayüzü

unittest ile factorial çalıştır

Hatalı faktöriyel

Unittest seçenekleri

unittest'te fikstürler

String değişkenini test et

Palindrom kontrolü

Pratik örnekler

Entegrasyon ve birim testleri

Özellik ve performans testleri

Enerji veri hattı

Tebrikler!

unittest ile test yazma

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 for Software Engineering

Python Programlama

Bir fixture, testlerde kullanılan önceden hazırlanmış bir ortamdır.

Bir `pytest` fixture’ı uygulamak için özel bir fixture fonksiyonuyla birlikte `@pytest.fixture` dekoratörünü ilan etmen gerekir.

Fixture’lar test kurulumunu daha modüler hale getirmeye yardımcı olur.

Bir `pytest` fixture’ı dekoratör olmadan normal bir fonksiyon olarak uygulanabilir.

Fixture’larla tanışma

Python'da Teste Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz