AI Tutoriál

Proč testovat software?

• Zjistit a opravit chyby (tzv.

  bugy

  ) v kódu dříve, než je software nasazen do produkčního prostředí. To minimalizuje riziko selhání a snižuje náklady na opravy pozdějších chyb.
• Zlepšit kvalitu kódu tím, že nám usnadní včasnou detekci a nápravu chyb v logice programu a v designu softwaru. Dobře napsané testy nám pomohou odhalit i skryté problémy.
• Zvýšit důvěru v software. Víme, že náš software funguje podle očekávání, ať už se změní požadavky, nebo se software upraví. Díky testům se stáváme méně závislí na manuálním ověřování funkčnosti.
• Urychlit vývoj. Testování dovoluje nám rychleji a efektivněji měnit a rozvíjet fungující kód a zároveň se ujistit, že tyto změny nezpůsobují problémy. To je důležité pro rychlý vývojový cyklus.
• Snadno ověřovat změny. Testování nám umožňuje snadno ověřit, zda se změnami v kódu neztratily stávající funkce. To je důležité pro udržení stability softwaru během vývoje.

Typy testů v Pythonu

Výhody testování

Modul unittest

Základní struktura testů

import unittest

def soucet(a, b):
    return a + b

class TestSoucet(unittest.TestCase):
    def test_soucet_kladnych(self):
        self.assertEqual(soucet(2, 3), 5)

    def test_soucet_zapornych(self):
        self.assertEqual(soucet(-2, -3), -5)

    def test_soucet_kombinace(self):
        self.assertEqual(soucet(2, -3), -1)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Třída TestCase

• assertEqual(a, b): Ověří, zda se hodnoty

  a

  a

  b

  rovnají.
• assertNotEqual(a, b): Ověří, zda se hodnoty

  a

  a

  b

  nerovnají.
• assertTrue(x): Ověří, zda je hodnota

  x

  pravdivá (True).
• assertFalse(x): Ověří, zda je hodnota

  x

  nepravdivá (False).
• assertIsNone(x): Ověří, zda je hodnota

  x

  typu

  None

  .
• assertIsNotNone(x): Ověří, zda hodnota

  x

  není typu

  None

  .
• assertRaises(ExceptionType, callable, *args, **kwargs): Ověří, zda daná funkce (callable) vyvolá specifickou výjimku (ExceptionType).

Metody pro testování

• setUp(): Tato metoda se spustí před každým testem v testovací třídě. Je užitečná pro inicializaci proměnných a nastavení prostředí pro testy.
• tearDown(): Tato metoda se spustí po každém testu v testovací třídě. Je užitečná pro uvolnění prostředků a pro čištění stavu po provedení testu.
• skipTest(reason): Tato metoda zruší provedení daného testu. Důvodem pro zrušení může být, že test je momentálně nepoužitelný nebo že by jeho provedení mohlo způsobit problémy. V parametru

  reason

  uvádíme text s vysvětlením.

Spouštění testů

import unittest
unittest.main()

PyTest

Instalace a konfigurace

Základní syntaxe testů

Pokročilé funkce PyTest

• Parametrické testy (Parametrization) - s touto funkcí můžeme spustit stejný test s různými vstupními daty a očekávanými výsledky. Tím se snižuje množství kódu a zvyšuje se přehlednost testů.
• Fixtures - Pomocí fixtures můžeme vytvářet a sdílet data pro testy. To je užitečné pro přípravu testů, například vytvoření testovací databáze nebo inicializaci objektu.
• Mocking - Pomocí mockingu můžeme nahradit závislosti na jiných funkcích nebo modulech a izolovat funkčnost, kterou chceme testovat.
• Pluginy - PyTest má rozsáhlou ekosystému pluginů, které rozšiřují jeho funkce a usnadňují testování specifických případů použití.

Unit testy

Integrační testy

Funkční testy

Regresní testy

Testování jednoduché funkce

Příklad s unittest

Příklad s PyTest

Testování třídy

Příklad s unittest

Příklad s PyTest

Testování interakce mezi třídami

Příklad s unittest

 class Customer:
     def __init__(self, name, email):
         self.name = name
         self.email = email

 class Order:
     def __init__(self, customer, product, quantity):
         self.customer = customer
         self.product = product
         self.quantity = quantity

     def get_total_price(self):
         # Vrátí cenu objednávky
         # ...

 class TestOrder(unittest.TestCase):
     def test_order_creation(self):
         customer = Customer("Jan Novák", "jan.novak@email.cz")
         order = Order(customer, "Mobilní telefon", 1)
         self.assertEqual(order.customer, customer) # Ověřuje, že objednávka je správně přiřazena zákazníkovi
         self.assertEqual(order.product, "Mobilní telefon")
         self.assertEqual(order.quantity, 1)

     def test_get_total_price(self):
         # Vytvoření zákazníka a objednávky
         # ...
         order = Order(customer, "Notebook", 1)
         self.assertEqual(order.get_total_price(), expected_price) # Ověřuje, že cena objednávky je správná
 

Příklad s PyTest

 def test_order_creation(customer, product, quantity):
     customer = Customer("Jan Novák", "jan.novak@email.cz")
     order = Order(customer, product, quantity)
     assert order.customer == customer
     assert order.product == product
     assert order.quantity == quantity

 def test_get_total_price(customer, product, quantity, expected_price):
     # Vytvoření zákazníka a objednávky
     # ...
     order = Order(customer, product, quantity)
     assert order.get_total_price() == expected_price
 

Testování API

Příklad s requests a unittest

Příklad s PyTest

Mockování a patchování

• závisí na externích faktorech, jako jsou sítě, databáze, soubory, jiný software, atd.,
• vyžaduje časově náročné operace (např. webové požadavky, složité výpočty),
• může způsobit nežádoucí vedlejší efekty (např. změny v databázi),
• je obtížné testovat v izolovaném prostředí.

Základní principy

Použití mockování v testování

import unittest
from unittest.mock import patch, MagicMock

def zpracuj_data(data):
    return data.upper()

class TestZpracujData(unittest.TestCase):
    @patch('modul.get_data')
    def test_zpracuj_data(self, mock_get_data):
        mock_get_data.return_value = 'ahoj svět!'
        vysledek = zpracuj_data(mock_get_data())
        self.assertEqual(vysledek, 'AHOJ SVĚT!')

Testování s datovými soubory

Příprava testovacích dat

• Správné vstupy, které vaše funkce správně zpracuje.
• Neplatné vstupy, které by měly vyvolat chybu nebo ošetření chyby.
• Hranicové případy, které testují, jak vaše funkce reaguje na mezní hodnoty.

Použití testovacích dat v testech

import unittest
import json

def zpracuj_data(data):
    # Zpracování dat...

class TestZpracujData(unittest.TestCase):

    def test_zpracuj_data_spravne(self):
        with open('test_data.json', 'r') as f:
            data = json.load(f)
        vysledek = zpracuj_data(data)
        # Ověření očekávaného výsledku...

    def test_zpracuj_data_neplatne(self):
        with open('test_data_neplatna.json', 'r') as f:
            data = json.load(f)
        with self.assertRaises(ValueError):
            zpracuj_data(data)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

TDD (Test-Driven Development)

Shrnutí klíčových bodů

• Zjistit a opravit chyby v kódu dříve, než se dostanou do produkčního prostředí.
• Zlepšit kvalitu kódu a zaručit jeho stabilitu.
• Urychlit vývoj a zjednodušit údržbu softwaru.

• Unit testy pro testování jednotlivých funkcí.
• Integrační testy pro testování interakcí mezi komponentami.
• Funkční testy pro testování celého systému.
• Regresní testy pro kontrolu zachování funkčnosti po změnách.

Další zdroje a tipy