Я обнаружил, что Python Testing с pytest является чрезвычайно полезным вводным руководством к среде тестирования pytest. Это уже приносит мне дивиденды в моей компании.
Chris Shaver
VP of Product, Uprising Technology
Рубрика «pytest» - 2
Python Testing с pytest. Начало работы с pytest, Глава 1
2019-04-20 в 14:09, admin, рубрики: pytest, pythonPython Testing with pytest. Просто, Быстро, Эффективно и Масштабируемо. Предисловие и Ведение
2019-04-20 в 14:09, admin, рубрики: pytest, python
Систематическое тестирование программного обеспечения, особенно в сообществе Python, часто либо полностью игнорируются или выполняются специальным образом. Многие программисты на Python совершенно не подозревают о существовании pytest. Брайен Оккен берет на себя труд, доказать, что тестирование программного обеспечения с помощью pytest легко, естественно и даже интересно.
Dmitry Zinoviev
Author of Data Science Essentials in Python
В продолжение к первой статье, хочу на примере показать вариант работы с FPGA (ПЛИС) на python. В данной статье затрону подробнее аспект тестирования. Если фреймворк MyHDL позволяет людям, работающим на python, используя знакомый синтаксис и экосистему, заглянуть в мир FPGA, то опытным разработчикам ПЛИС смысл использования python не ясен. Парадигмы описания аппаратуры для MyHDL и Verilog похожи, а выбор в пользу определенного языка вопрос привычки и вкуса. За Verilog/VHDL выступает то, что на этих языках давно пишут прошивки, и по факту они являются стандартными для описания цифровой аппаратуры. Python, как новичок в этой сфере, может конкурировать в области написания тестового окружения. Значительную часть времени у FPGA разработчика занимает тестирование своих дизайнов. Далее я хочу на примере продемонстрировать как это делается в python с MyHDL.
Допустим, есть задача описать на ПЛИС некое устройство, работающее с памятью. Для простоты возьму память, общающуюся с другими устройствами через параллельный интерфейс (а не через последовательный, например I2C). Такие микросхемы не всегда бывают практичны в виду того, что для работы с ними требуется много пинов, с другой стороны обеспечивается более быстрый и упрощенный обмен информации. Например отечественная 1645РУ1У и ее аналоги.
Читать полностью »
Знакомство с тестированием в Python. Ч.1
2018-12-16 в 23:22, admin, рубрики: nose, pytest, python, unit test, unittest, Блог компании Отус, Программирование, тестированиеВсем доброго!
От нашего стола к вашему... То есть от нашего курса «Разработчик Python», несмотря на стремительно приближающий Новый год, мы подготовили вам интересный перевод о различных методах тестирования в Python.
Это руководство для тех, кто уже написал классное приложение на Python, но еще не писал для
них тесты.
Тестирование в Python — обширная тема с кучей тонкостей, но не обязательно все усложнять. В несколько простых шагов можно создать простые тесты для приложения, постепенно наращивая сложность на их основе.
В этом руководстве вы узнаете, как создать базовый тест, выполнить его и найти все баги, до того как это сделают пользователи! Вы узнаете о доступных инструментах для написания и выполнения тестов, проверите производительность приложения и даже посмотрите на проблемы безопасности.
Добро пожаловать в Hypothesis!
Hypothesis представляет собой библиотеку Python для создания модульных тестов, которые попроще писать и более эффективны при запуске, обнаруживая граничные случаи в коде, который вы бы не подумали искать. Он стабильный, мощный и легко добавляется в любой существующий набор тестов.
Алгоритм его работы, позволяя вам писать тесты, которые утверждают, что что-то должно быть истинным для каждого случая, а не только то, о чём вы догадались подумать.
Тестируем асинхронный код с помощью PyTest (перевод)
2017-09-04 в 12:21, admin, рубрики: pytest, python, testing, Блог компании ОтусПри подготовке материала для курса, нам периодически попадаются интересные статьи, которыми хотелось бы поделиться с вами!
Автор Stefan Scherfke “Testing (asyncio) coroutines with pytest”
PyTest — отличный пакет для тестирования на Python, и с давних пор один из моих любимых пакетов в целом. Он значительно облегчает написание тестов и обладает широкими возможностями по составлению отчетов о непройденных тестах.
Тем не менее, на момент версии 2.7, он менее эффективен в тестировании (asyncio) подпрограмм. Поэтому не стоит пытаться их тестировать таким способом:
# tests/test_coros.py
import asyncio
def test_coro():
loop = asyncio.get_event_loop()
@asyncio.coroutine
def do_test():
yield from asyncio.sleep(0.1, loop=loop)
assert 0 # onoes!
loop.run_until_complete(do_test())
В таком методе много недостатков и излишеств. Единственные интересные строки — те, что содержат операторы yield from и assert.
Читать полностью »
Mountebank: гибкое мокирование web API
2017-08-18 в 11:04, admin, рубрики: mountebank, pytest, python, qa, qa automation, Разработка веб-сайтов, разработка мобильных приложений, тестирование, Тестирование IT-систем, Тестирование веб-сервисов, Тестирование мобильных приложений
Когда речь заходит о разработке современных IT-систем, вопрос мокирования внешних зависимостей всегда идет где-то рядом. Внешний сервис может быть недоступен на этапе разработки, либо его функционал разрабатывается параллельно и на него нельзя полагаться. Особенно остро этот вопрос встает на этапе написания автотестов, ведь проверять нужно не только штатное поведение вашей системы, но и исключительные случаи: недоступность внешнего сервиса, случаи когда внешний сервис отвечает ошибкой и так далее.
Как в Яндексе используют PyTest и другие фреймворки для функционального тестирования
2014-11-10 в 13:47, admin, рубрики: allure, pytest, python, testing, Блог компании Яндекс, тестирование в яндексе, Тестирование веб-сервисовВсем привет! Меня зовут Сергей, и в Яндексе я работаю в команде автоматизации тестирования сервисов монетизации. Перед каждой командой, которая занимается задачами автоматизации тестирования, встает вопрос: «Какой [фреймворк|инструмент] выбрать для написания своих тестов?» В этом посте я хочу помочь вам на него ответить. Если быть конкретнее, речь пойдет об инструментах тестирования на языке Python, но многие из идей и выводов можно распространить на другие языки программирования, поскольку подходы часто не зависят от конкретной технологии.
В Python существует множество инструментов для написания тестов и выбор между ними неочевиден. Я опишу интересные варианты использования PyTest и расскажу о его [плюсах|минусах|неявных возможностях]. В статье вы найдёте развёрнутый пример использования Allure, который служит для создания простых и понятных отчётов автотестов. Также в примерах будет применяться фреймворк для написания матчеров — Hamcrest для Python. Надеюсь, что в итоге, те, кто сейчас в поиске инструментов для тестирования, смогут на основе изложенных примеров быстро внедрить функциональное тестирование в своем окружении. Те же, кто уже использует какой-то инструмент, смогут узнать новые подходы, варианты использования и концепции.
Читать полностью »