Как вы подходите к написанию юнит-тестов для вашего кода на Python?

Можете ли вы объяснить свой процесс, начиная с определения того, что тестировать, и заканчивая обеспечением хорошего покрытия тестами?

Подсказки:

• Подумайте о том, как вы определяете, какие функции или методы нуждаются в тестировании.
• Укажите любые используемые вами фреймворки или инструменты тестирования.

Выше ожиданий:

• Понимание принципов разработки, ориентированной на тестирование (TDD).
• Знание методов мокирования и патчинга в тестировании Python.
• Знаком с метриками покрытия тестами и непрерывной интеграцией.

Определение того, что тестировать

• Сфокусироваться на тестировании публичных интерфейсов модулей и классов (не библиотек третьих сторон)
• Приоритетизировать сложную логику, граничные случаи и критически важные для бизнеса функции
• Тестировать одну концепцию на функцию теста, используя описательные имена тестов

Процесс тестирования

1. Используйте фреймворки unittest или pytest в качестве основы
2. Структурируйте тесты, следуя паттерну "Arrange-Act-Assert":

   def test_user_creation_with_valid_data():
       # Arrange
       user_data = {"name": "Test User", "email": "test@example.com"}
       # Act
       user = User.create(user_data)
       # Assert
       assert user.name == "Test User"
       assert user.email == "test@example.com"
   

3. Используйте разработку, ориентированную на тестирование (Test-Driven Development), написав тесты до реализации
4. Изолируйте тесты, используя фикстуры и методы setup/teardown

Продвинутые техники тестирования

• Используйте мокирование, чтобы заменить внешние зависимости:

  @mock.patch('module.requests.get')
  def test_api_call(mock_get):
      mock_get.return_value.json.return_value = {"data": "test"}
      result = my_function()
      assert result == "test"
  

• Создавайте тестовые дубликаты: стабы, моки и фейки для зависимостей
• Используйте параметризованные тесты для множества комбинаций входных данных

Обеспечение хорошего покрытия

• Стремитесь к высокому покрытию тестами (70%+), но фокусируйтесь на качестве, а не количестве
• Используйте инструменты покрытия кода, такие как pytest-cov или coverage.py
• Настройте непрерывную интеграцию для автоматического запуска тестов
• Регулярно просматривайте результаты тестов и поддерживайте тесты вместе с изменениями кода