堅(jiān)牢なソフトウェア エンジニアリングの実踐を優(yōu)先するには、包括的な単體テストも同様に優(yōu)先する必要があります。 強(qiáng)力で多用途の Python 単體テスト フレームワークである Pytest は、この分野で優(yōu)れています。 そのスケーラビリティと豊富な機(jī)能セットにより、オープンソース プロジェクトや大規(guī)模組織の間で同様に人気があり、機(jī)械學(xué)習(xí)、大規(guī)模言語モデル、ネットワーキング、Web 開発などのさまざまなドメインにシームレスに適応しています。

Pytest セットアップ

Pytest は Python パッケージとしてすぐに入手でき、pip 経由でインストールできます。

pip install -U pytest

コマンドラインを使用してインストールを確認(rèn)します:

pytest --version
pytest 8.3.4  // Version may vary

または、Python コード內(nèi)で pytest をインポートしてランタイム バージョンを確認(rèn)します。

初めての Pytest 単體テスト

基本を説明するための簡(jiǎn)単なテスト:

# tests/test_hello.py
def test_hello_world():
    greeting = "Hello, Pytest!"
    assert greeting == "Hello, Pytest!"

Pytest は test_ で始まる関數(shù)を?qū)g行します。 端末から pytest または pytest tests/test_hello.py を使用してこのテストを?qū)g行します。

テスト出力を理解する

テスト出力には、セッション開始、Python と Pytest のバージョン、テスト収集數(shù)、実行の進(jìn)行狀況、合格/不合格結(jié)果の概要などの重要な情報(bào)が含まれます。

テストの分析: 手配、実行、アサート、クリーンアップ

効果的な単體テストには、次の 4 つの主要なフェーズが含まれます。

• 手配: テスト環(huán)境 (データベース、オブジェクト、接続など) をセットアップします。
• Act: テスト対象のアクション (関數(shù)呼び出し、イベント トリガーなど) を?qū)g行します。
• アサート: 予想される結(jié)果に対して結(jié)果を検証します。
• クリーンアップ: テスト中に使用されたリソースを解放します。

Pytest フィクスチャ

フィクスチャは、モジュール式で再利用可能なテスト コンテキストを提供します。 これらは、@pytest.fixture デコレーターを使用して定義されます。

import pytest
from add import Add

@pytest.fixture
def test_add_values():
   return 2, 3

class TestAddFixture:
   def test_addition(self, test_add_values):
       x, y = test_add_values
       result = Add.add(x, y)
       assert result == 5, "Addition result should be 5"

フィクスチャ スコープ (function、class、module、package、session) は、その壽命を制御します。

マーカーを使用したテストの分類

マーカーはテストを分類し、選択的な実行を可能にします:

# tests/test_add_mark.py
import pytest
from add import Add

class TestAdd:
    # ... (test methods with @pytest.mark.skip, @pytest.mark.skipif, @pytest.mark.xfail, etc.) ...

pytest.ini で定義されたカスタム マーカーは、さらなる柔軟性を提供します。

パラメータ化されたテスト

pytest.mark.parametrize では、複數(shù)の入力セットを使用してテストを?qū)g行できます:

# tests/test_add_parametrize.py
import pytest
from add import Add

@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [(1, 2, 3), (-3, 3, 0), ...])
class TestAddParametrize:
    # ...

Conftest.py: 治具の一元管理

大規(guī)模なプロジェクトの場(chǎng)合、conftest.py はフィクスチャ定義を一元化し、保守性を向上させます。

Pytest.ini: 構(gòu)成の最適化

pytest.ini を使用すると、コマンドライン オプションをオーバーライドして、テスト実行のさまざまな側(cè)面を構(gòu)成できます。

CLI の機(jī)能と引數(shù)

Pytest は、テストの実行を制御するための広範(fàn)なコマンドライン オプションを提供します (例: -v、-q、-m、--pdb)。

プラグインによるテストの強(qiáng)化

コミュニティが管理する多數(shù)のプラグインにより、Pytest の機(jī)能が拡張されます。

AI と Pytest: テストに AI を活用する

AI ツールはテストの作成を支援しますが、汎用的なテストを生成する場(chǎng)合があります。 Keploy は、実際のアプリケーションの動(dòng)作に基づいてテストを生成する、より正確なアプローチを提供します。

結(jié)論

Pytest は非常に効果的なテスト フレームワークであり、既存のワークフローに簡(jiǎn)単に統(tǒng)合できます。 その多用途性は、単體テストを超えて、統(tǒng)合テストや機(jī)能テストにまで及びます。

よくある質(zhì)問

提供されている FAQ セクションは、一般的な Pytest 関連の質(zhì)問に正確に対応しているため、ほとんど変更されていません。

以上がPytest を使用した Python テスト: 機(jī)能とベスト プラクティスの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。