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.

Unit testing with pytest

Unit testing terms

Cover more test cases

Factorial of number

Run factorial

Feature testing with pytest

Feature or unit testing

Aggregate with sum

Integration testing with pytest

Integration test or not

Read the file

Performance testing with pytest

What is performance testing?

Finding an element

Speed of loops

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.

Unittest ile Tanışma

unittest ile faktöriyel

Asal mı değil mi

CLI Arayüzü

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)


unittest ile factorial çalıştır

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)


Hatalı faktöriyel

- 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 seçenekleri

unittest'te fikstürler

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


String değişkenini test et

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()


Palindrom kontrolü

Pratik örnekler

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


Entegrasyon ve birim testleri

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)


Özellik ve performans testleri

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)


Enerji veri hattı

Tebrikler!

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.

Özellik ve performans testleri

Python'da Teste Giriş

Uygulamalı interaktif egzersiz