pytest

En las pruebas de software, es común enviar valores a través de funciones de prueba y verificar que la salida sea correcta. En muchos casos, para probar exhaustivamente las funcionalidades , es necesario probar múltiples conjuntos de entrada/salida, y escribir estos casos por separado generaría código duplicado, ya que la mayoría de las acciones serían las mismas, diferenciándose únicamente en los valores de entrada/salida. La función de pruebas parametrizadas de Pytest elimina este código duplicado al combinar diferentes iteraciones en un solo caso de prueba, ejecutar estas iteraciones y mostrar el resultado de cada prueba por separado. ^{[ 8 ]}

Las pruebas parametrizadas en pytest se marcan con el @pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)decorador , donde el primer parámetro , argnames, es una cadena de nombres separados por comas, y argvalueses una lista de valores que se pasan a argnames. Cuando hay varios nombres en argnames, argvaluessería una lista de tuplas donde los valores de cada tupla corresponden a los nombres en argnamespor índice. Los nombres en argnamesse pasan a la función de prueba marcada con el decorador como parámetros. Cuando pytest ejecuta dichas pruebas decoradas, cada par de argnamesy argvaluesconstituiría una ejecución separada con su propia salida de prueba e identificador único. El identificador se puede usar para ejecutar pares de datos individuales. ^{[ 8 ] : 52–58 [ 9 ]}

Al escribir pruebas de software, la instrucción `assert` es un medio principal para comunicar fallos en las pruebas, donde se comparan los valores esperados con los valores reales. ^{[ 8 ] : 32–34} Mientras que la palabra clave `assert` integrada de Python solo genera `AssertionError` sin detalles en caso de fallo, `pytest` reescribe la palabra clave `assert` de Python y proporciona una salida detallada sobre las causas de los fallos, como a qué se evalúan las expresiones en la instrucción `assert`. Se puede hacer una comparación con las instrucciones `assert` de `unittest` (el módulo integrado de Python para pruebas): ^{[ 8 ] : 32}

unittestSe adhiere a una sintaxis más verbosa porque está inspirada en JUnit del lenguaje de programación Java , al igual que la mayoría de las bibliotecas de pruebas unitarias; pytest logra lo mismo interceptando las llamadas de assert integradas de Python, lo que hace que el enfoque sea más conciso. ^{[ 8 ] : 32 [ 6 ]}

Las pruebas de Pytest verifican que el código informático se comporta como se espera ^{[ 10 ]} utilizando pruebas que están estructuradas en una secuencia de arreglo, acción y afirmación conocida como AAA. ^{[ 11 ]} Sus fixtures proporcionan el contexto para las pruebas. Se pueden usar para poner un sistema en un estado conocido y para pasar datos a las funciones de prueba. Los fixtures constituyen prácticamente la fase de arreglo en la anatomía de una prueba (AAA, abreviatura de arreglo , acción , afirmación ). ^{[ 11 ] [ 10 ]} Los fixtures de Pytest pueden ejecutarse antes de los casos de prueba como configuración o después de los casos de prueba para limpieza, pero son diferentes de las configuraciones y limpiezas de unittest y nose (otro marco de pruebas de Python de terceros) . Las funciones declaradas como fixtures de pytest están marcadas por el @pytest.fixturedecorador , cuyos nombres luego se pueden pasar a las funciones de prueba como parámetros. ^{[ 12 ]} Cuando pytest encuentra los nombres de los fixtures en los parámetros de las funciones de prueba, primero busca en el mismo módulo dichos fixtures, y si no los encuentra, los busca en el archivo conftest.py. ^{[ 8 ] : 61}

Por ejemplo:

importar pytest@pytest . fixture def dataset (): """Devuelve algunos datos para probar las funciones""" return { "data1" : 1 , "data2" : 2 }def test_dataset ( dataset ): """prueba y confirma el valor del fixture""" assert dataset == { "data1" : 1 , "data2" : 2 }

En el ejemplo anterior, la función fixture de pytest datasetdevuelve un diccionario, que luego se pasa a la función de prueba test_datasetpara la aserción. Además de la detección de fixtures dentro del mismo archivo que los casos de prueba, las fixtures de pytest también se pueden colocar en el archivo conftest.py en el directorio tests. Puede haber varios archivos conftest.py, cada uno ubicado dentro de un directorio tests para que se detecten las fixtures para cada subconjunto de pruebas. ^{[ 8 ] : 63}

Otra característica de pytest es su capacidad para filtrar las pruebas, donde solo se seleccionan las pruebas deseadas para ejecutar, o se comportan de una manera determinada según lo desee el desarrollador. Con la opción "k" (por ejemplo, pytest -k some_name), pytest solo ejecutaría las pruebas cuyos nombres incluyan some_name. Lo contrario es cierto, donde se puede ejecutar , y pytest ejecutará todas las pruebas cuyos nombres no incluyan . ^{[ 14 ]}pytest -k "not some_name"some_name

Los marcadores de Pytest, además de alterar el comportamiento de las pruebas, también pueden filtrarlas. Los marcadores de Pytest son decoradores de Python que comienzan con la sintaxis y se colocan encima de las funciones de prueba. Con diferentes marcadores con nombres arbitrarios, al ejecutar desde la línea de comandos solo se ejecutarán las pruebas decoradas con dichos marcadores. ^{[ 8 ] : 13} Todos los marcadores disponibles se pueden listar junto con sus descripciones; los usuarios también pueden definir marcadores personalizados y registrarlos en pytest.ini, en cuyo caso también se listarán esos marcadores personalizados junto con los marcadores integrados. ^{[ 8 ] : 147}@pytest.mark.<markername>pytest -m <markername>pytest --markerspytest --markers