Capítulo 11: Pruebas en Python
11.1 Pruebas unitarias con unittest
Cada proceso de desarrollo de software incluye pruebas, que es un paso fundamental para asegurar que nuestro código se comporte como se espera y para detectar cualquier error o comportamiento inesperado. Las pruebas no solo nos permiten detectar errores temprano, sino que también nos dan la confianza para agregar nuevas características o hacer cambios en la base de código existente. Esto se debe a que podemos estar seguros de que nuestro código está funcionando correctamente, incluso mientras continuamos mejorando y mejorando nuestros programas.
En el mundo de Python, tenemos varias herramientas y bibliotecas a nuestra disposición para escribir pruebas para nuestro código. Estas herramientas nos permiten escribir diferentes tipos de pruebas, incluidas las pruebas unitarias, las pruebas de integración y más. En este capítulo, profundizaremos en el mundo de las pruebas en Python, comenzando por presentar las pruebas unitarias con la biblioteca integrada unittest.
Las pruebas unitarias son un tipo de prueba que implica probar cada unidad individual de código de forma aislada. Esto nos permite asegurarnos de que cada unidad de código esté funcionando como se espera y detectar cualquier error o comportamiento inesperado desde el principio. Una vez que hayamos cubierto las pruebas unitarias, pasaremos a discutir otros tipos de pruebas como las pruebas de integración.
Las pruebas de integración son un tipo de prueba que implica probar cómo funcionan juntas diferentes unidades de código. Esto nos permite asegurarnos de que todas las unidades de código funcionen como se espera cuando se combinan. Para realizar pruebas de integración, exploraremos bibliotecas de terceros como pytest e hypothesis, que proporcionan características potentes para las pruebas en Python.
Finalmente, terminaremos con las mejores prácticas para las pruebas en Python. Estas mejores prácticas nos ayudarán a escribir pruebas efectivas que detecten errores temprano y aseguren que nuestro código esté funcionando correctamente. Al final de este capítulo, tendrás un entendimiento sólido de las pruebas en Python y estarás listo para usar estas herramientas y técnicas para escribir pruebas efectivas para tu propio código. ¡Comencemos!
Las pruebas unitarias son un método esencial de prueba que verifica las partes individuales de un programa: las 'unidades'. Estas unidades, también conocidas como componentes, pueden considerarse la parte más pequeña de una aplicación que se puede probar y pueden ser una función, un método o una clase.
En Python, se utiliza el módulo integrado unittest para realizar pruebas unitarias. Está inspirado en la arquitectura xUnit, que es un marco utilizado para crear casos de prueba, y está presente en casi todos los lenguajes. La arquitectura xUnit se basa en el concepto de probar componentes individuales de una aplicación de software de forma aislada del resto del sistema.
El módulo unittest proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas. Esto incluye un marco para conjuntos de pruebas (agrupaciones de casos de prueba), casos de prueba, cargadores de pruebas y ejecutores de pruebas. Es fácil crear un conjunto completo de pruebas en Python usando el módulo unittest, lo que lo convierte en una opción ideal para desarrolladores de software que desean asegurarse de que su código sea confiable y esté libre de errores. Además, la versatilidad y facilidad de uso del módulo lo convierten en una excelente opción para desarrolladores que son nuevos en las pruebas unitarias y desean aprender más sobre este aspecto crítico del desarrollo de software.
Ejemplo:
Aquí tienes un ejemplo de una prueba unitaria simple usando unittest:
import unittest
def sum(x, y):
return x + y
class TestSum(unittest.TestCase):
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum(5, 7), 12)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos probando una función sum() que suma dos números. Tenemos una clase TestCase llamada TestSum donde definimos nuestro método de prueba test_sum(). Usamos assertEqual() para verificar si la salida de sum(5, 7) es igual a 12.
Para ejecutar la prueba, usamos unittest.main(). Cuando ejecutamos este script, unittest encontrará automáticamente todos los métodos de prueba en la subclase TestCase y los ejecutará, informando los resultados.
unittest también proporciona varios métodos de aserción para verificar varias condiciones. Hemos usado assertEqual() anteriormente, pero hay muchos otros como assertTrue(), assertFalse(), assertIn(), assertIsNone(), y más.
Las pruebas unitarias son esenciales para garantizar la corrección de los componentes individuales de su software. Al garantizar que cada parte funcione correctamente, puede tener más confianza al combinar estas partes para formar una aplicación completa.
11.1.1 setUp y tearDown
unittest es un marco de pruebas para Python que ofrece una amplia gama de características para probar su código de manera eficiente. Una de sus características más útiles es la capacidad de definir métodos setUp y tearDown en su subclase TestCase. El método setUp se llama antes de cada método de prueba y se puede utilizar para configurar cualquier estado que sea común a todos sus métodos de prueba. Por ejemplo, puede inicializar una conexión de base de datos o crear datos de prueba que se utilicen en varias pruebas. Por otro lado, el método tearDown se llama después de cada método de prueba y se puede utilizar para limpiar cualquier recurso después de que se haya ejecutado el método de prueba. Esto puede incluir cerrar conexiones de base de datos o eliminar archivos temporales. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido.
Además de setUp y tearDown, unittest también proporciona otras características útiles para probar su código, como los métodos de aserción para verificar los resultados de sus pruebas, la capacidad de ejecutar pruebas en paralelo y la capacidad de omitir o deshabilitar pruebas bajo ciertas condiciones.
En resumen, unittest es un marco de pruebas potente que ofrece muchas características para ayudarlo a probar su código de manera eficiente. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido, lo que puede ayudarlo a detectar errores y errores temprano en el proceso de desarrollo.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
class TestNumbers(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.x = 5
self.y = 7
def test_add(self):
self.assertEqual(self.x + self.y, 12)
def test_multiply(self):
self.assertEqual(self.x * self.y, 35)
def tearDown(self):
del self.x
del self.y
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos configurando dos números x e y en el método setUp, que luego se utilizan en los métodos de prueba. El método tearDown limpia estos recursos después de cada método de prueba.
11.1.2 Descubrimiento de pruebas
unittest ofrece una característica poderosa conocida como descubrimiento automático de casos de prueba. Con esta función, puede organizar fácilmente sus casos de prueba en diferentes archivos Python y hacer que unittest los ejecute todos. Esto es particularmente útil cuando se trabaja en proyectos más grandes donde las pruebas están divididas en múltiples archivos.
Para aprovechar esta función, sus archivos de prueba deben ser módulos o paquetes que se puedan importar desde el directorio de nivel superior de su proyecto. Esto generalmente significa que deben ser paquetes de Python y contener un archivo __init__.py. Además, los nombres de sus archivos de prueba deben comenzar con el prefijo test. Al adherirse a estas convenciones de nomenclatura, puede asegurarse de que unittest descubra y ejecute automáticamente todos sus casos de prueba.
Ejemplo:
Luego puede ejecutar el siguiente comando para descubrir y ejecutar todas las pruebas:
python -m unittest discoverEsto descubrirá todos los casos de prueba en archivos cuyos nombres comiencen con test y los ejecutará.
El uso de unittest con sus diversas características forma la base de las pruebas en Python. Permite la prueba rigurosa de los componentes más pequeños de un programa, sentando una base sólida para estrategias de prueba y depuración adicionales.
11.1.3 Pruebas de excepciones
Al escribir pruebas unitarias, es importante asegurarse de que el código se pruebe de manera exhaustiva y precisa. Una forma de hacerlo es verificar las excepciones que pueden generarse durante el proceso de prueba. El método unittest.TestCase.assertRaises se utiliza a menudo como un administrador de contexto para este propósito, ya que simplifica el proceso de prueba al proporcionar un marco para verificar la excepción esperada.
Este método es particularmente útil para garantizar que el código responda correctamente a las condiciones de error y casos límite. Además, permite una prueba más completa del código, aumentando así la confianza en su calidad general. En general, el uso de este método puede mejorar significativamente la efectividad y confiabilidad de las pruebas unitarias y debería considerarse una parte esencial del proceso de prueba para cualquier base de código.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
def raises_error(*args, **kwds):
raise ValueError('Invalid value: ' + str(args) + str(kwds))
class ExceptionTest(unittest.TestCase):
def test_raises(self):
with self.assertRaises(ValueError):
raises_error('a', b='c')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este caso de prueba, estamos verificando que llamar a raises_error('a', b='c') genere un ValueError.
En general, el marco de trabajo unittest en Python proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas, ayudándote a garantizar que tu código Python sea lo más correcto y confiable posible. Es importante tener en cuenta que, aunque podemos cubrir lo básico aquí, las pruebas es un campo vasto con muchos conceptos y estrategias para aprender. Recomendamos encarecidamente estudiar y practicar este tema para dominarlo.
Además del módulo unittest integrado, Python cuenta con varias bibliotecas de terceros para pruebas que ofrecen más características y una sintaxis más simple. Dos de las más populares son pytest y doctest, que podrían valer la pena discutir.
11.1 Pruebas unitarias con unittest
Cada proceso de desarrollo de software incluye pruebas, que es un paso fundamental para asegurar que nuestro código se comporte como se espera y para detectar cualquier error o comportamiento inesperado. Las pruebas no solo nos permiten detectar errores temprano, sino que también nos dan la confianza para agregar nuevas características o hacer cambios en la base de código existente. Esto se debe a que podemos estar seguros de que nuestro código está funcionando correctamente, incluso mientras continuamos mejorando y mejorando nuestros programas.
En el mundo de Python, tenemos varias herramientas y bibliotecas a nuestra disposición para escribir pruebas para nuestro código. Estas herramientas nos permiten escribir diferentes tipos de pruebas, incluidas las pruebas unitarias, las pruebas de integración y más. En este capítulo, profundizaremos en el mundo de las pruebas en Python, comenzando por presentar las pruebas unitarias con la biblioteca integrada unittest.
Las pruebas unitarias son un tipo de prueba que implica probar cada unidad individual de código de forma aislada. Esto nos permite asegurarnos de que cada unidad de código esté funcionando como se espera y detectar cualquier error o comportamiento inesperado desde el principio. Una vez que hayamos cubierto las pruebas unitarias, pasaremos a discutir otros tipos de pruebas como las pruebas de integración.
Las pruebas de integración son un tipo de prueba que implica probar cómo funcionan juntas diferentes unidades de código. Esto nos permite asegurarnos de que todas las unidades de código funcionen como se espera cuando se combinan. Para realizar pruebas de integración, exploraremos bibliotecas de terceros como pytest e hypothesis, que proporcionan características potentes para las pruebas en Python.
Finalmente, terminaremos con las mejores prácticas para las pruebas en Python. Estas mejores prácticas nos ayudarán a escribir pruebas efectivas que detecten errores temprano y aseguren que nuestro código esté funcionando correctamente. Al final de este capítulo, tendrás un entendimiento sólido de las pruebas en Python y estarás listo para usar estas herramientas y técnicas para escribir pruebas efectivas para tu propio código. ¡Comencemos!
Las pruebas unitarias son un método esencial de prueba que verifica las partes individuales de un programa: las 'unidades'. Estas unidades, también conocidas como componentes, pueden considerarse la parte más pequeña de una aplicación que se puede probar y pueden ser una función, un método o una clase.
En Python, se utiliza el módulo integrado unittest para realizar pruebas unitarias. Está inspirado en la arquitectura xUnit, que es un marco utilizado para crear casos de prueba, y está presente en casi todos los lenguajes. La arquitectura xUnit se basa en el concepto de probar componentes individuales de una aplicación de software de forma aislada del resto del sistema.
El módulo unittest proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas. Esto incluye un marco para conjuntos de pruebas (agrupaciones de casos de prueba), casos de prueba, cargadores de pruebas y ejecutores de pruebas. Es fácil crear un conjunto completo de pruebas en Python usando el módulo unittest, lo que lo convierte en una opción ideal para desarrolladores de software que desean asegurarse de que su código sea confiable y esté libre de errores. Además, la versatilidad y facilidad de uso del módulo lo convierten en una excelente opción para desarrolladores que son nuevos en las pruebas unitarias y desean aprender más sobre este aspecto crítico del desarrollo de software.
Ejemplo:
Aquí tienes un ejemplo de una prueba unitaria simple usando unittest:
import unittest
def sum(x, y):
return x + y
class TestSum(unittest.TestCase):
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum(5, 7), 12)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos probando una función sum() que suma dos números. Tenemos una clase TestCase llamada TestSum donde definimos nuestro método de prueba test_sum(). Usamos assertEqual() para verificar si la salida de sum(5, 7) es igual a 12.
Para ejecutar la prueba, usamos unittest.main(). Cuando ejecutamos este script, unittest encontrará automáticamente todos los métodos de prueba en la subclase TestCase y los ejecutará, informando los resultados.
unittest también proporciona varios métodos de aserción para verificar varias condiciones. Hemos usado assertEqual() anteriormente, pero hay muchos otros como assertTrue(), assertFalse(), assertIn(), assertIsNone(), y más.
Las pruebas unitarias son esenciales para garantizar la corrección de los componentes individuales de su software. Al garantizar que cada parte funcione correctamente, puede tener más confianza al combinar estas partes para formar una aplicación completa.
11.1.1 setUp y tearDown
unittest es un marco de pruebas para Python que ofrece una amplia gama de características para probar su código de manera eficiente. Una de sus características más útiles es la capacidad de definir métodos setUp y tearDown en su subclase TestCase. El método setUp se llama antes de cada método de prueba y se puede utilizar para configurar cualquier estado que sea común a todos sus métodos de prueba. Por ejemplo, puede inicializar una conexión de base de datos o crear datos de prueba que se utilicen en varias pruebas. Por otro lado, el método tearDown se llama después de cada método de prueba y se puede utilizar para limpiar cualquier recurso después de que se haya ejecutado el método de prueba. Esto puede incluir cerrar conexiones de base de datos o eliminar archivos temporales. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido.
Además de setUp y tearDown, unittest también proporciona otras características útiles para probar su código, como los métodos de aserción para verificar los resultados de sus pruebas, la capacidad de ejecutar pruebas en paralelo y la capacidad de omitir o deshabilitar pruebas bajo ciertas condiciones.
En resumen, unittest es un marco de pruebas potente que ofrece muchas características para ayudarlo a probar su código de manera eficiente. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido, lo que puede ayudarlo a detectar errores y errores temprano en el proceso de desarrollo.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
class TestNumbers(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.x = 5
self.y = 7
def test_add(self):
self.assertEqual(self.x + self.y, 12)
def test_multiply(self):
self.assertEqual(self.x * self.y, 35)
def tearDown(self):
del self.x
del self.y
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos configurando dos números x e y en el método setUp, que luego se utilizan en los métodos de prueba. El método tearDown limpia estos recursos después de cada método de prueba.
11.1.2 Descubrimiento de pruebas
unittest ofrece una característica poderosa conocida como descubrimiento automático de casos de prueba. Con esta función, puede organizar fácilmente sus casos de prueba en diferentes archivos Python y hacer que unittest los ejecute todos. Esto es particularmente útil cuando se trabaja en proyectos más grandes donde las pruebas están divididas en múltiples archivos.
Para aprovechar esta función, sus archivos de prueba deben ser módulos o paquetes que se puedan importar desde el directorio de nivel superior de su proyecto. Esto generalmente significa que deben ser paquetes de Python y contener un archivo __init__.py. Además, los nombres de sus archivos de prueba deben comenzar con el prefijo test. Al adherirse a estas convenciones de nomenclatura, puede asegurarse de que unittest descubra y ejecute automáticamente todos sus casos de prueba.
Ejemplo:
Luego puede ejecutar el siguiente comando para descubrir y ejecutar todas las pruebas:
python -m unittest discoverEsto descubrirá todos los casos de prueba en archivos cuyos nombres comiencen con test y los ejecutará.
El uso de unittest con sus diversas características forma la base de las pruebas en Python. Permite la prueba rigurosa de los componentes más pequeños de un programa, sentando una base sólida para estrategias de prueba y depuración adicionales.
11.1.3 Pruebas de excepciones
Al escribir pruebas unitarias, es importante asegurarse de que el código se pruebe de manera exhaustiva y precisa. Una forma de hacerlo es verificar las excepciones que pueden generarse durante el proceso de prueba. El método unittest.TestCase.assertRaises se utiliza a menudo como un administrador de contexto para este propósito, ya que simplifica el proceso de prueba al proporcionar un marco para verificar la excepción esperada.
Este método es particularmente útil para garantizar que el código responda correctamente a las condiciones de error y casos límite. Además, permite una prueba más completa del código, aumentando así la confianza en su calidad general. En general, el uso de este método puede mejorar significativamente la efectividad y confiabilidad de las pruebas unitarias y debería considerarse una parte esencial del proceso de prueba para cualquier base de código.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
def raises_error(*args, **kwds):
raise ValueError('Invalid value: ' + str(args) + str(kwds))
class ExceptionTest(unittest.TestCase):
def test_raises(self):
with self.assertRaises(ValueError):
raises_error('a', b='c')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este caso de prueba, estamos verificando que llamar a raises_error('a', b='c') genere un ValueError.
En general, el marco de trabajo unittest en Python proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas, ayudándote a garantizar que tu código Python sea lo más correcto y confiable posible. Es importante tener en cuenta que, aunque podemos cubrir lo básico aquí, las pruebas es un campo vasto con muchos conceptos y estrategias para aprender. Recomendamos encarecidamente estudiar y practicar este tema para dominarlo.
Además del módulo unittest integrado, Python cuenta con varias bibliotecas de terceros para pruebas que ofrecen más características y una sintaxis más simple. Dos de las más populares son pytest y doctest, que podrían valer la pena discutir.
11.1 Pruebas unitarias con unittest
Cada proceso de desarrollo de software incluye pruebas, que es un paso fundamental para asegurar que nuestro código se comporte como se espera y para detectar cualquier error o comportamiento inesperado. Las pruebas no solo nos permiten detectar errores temprano, sino que también nos dan la confianza para agregar nuevas características o hacer cambios en la base de código existente. Esto se debe a que podemos estar seguros de que nuestro código está funcionando correctamente, incluso mientras continuamos mejorando y mejorando nuestros programas.
En el mundo de Python, tenemos varias herramientas y bibliotecas a nuestra disposición para escribir pruebas para nuestro código. Estas herramientas nos permiten escribir diferentes tipos de pruebas, incluidas las pruebas unitarias, las pruebas de integración y más. En este capítulo, profundizaremos en el mundo de las pruebas en Python, comenzando por presentar las pruebas unitarias con la biblioteca integrada unittest.
Las pruebas unitarias son un tipo de prueba que implica probar cada unidad individual de código de forma aislada. Esto nos permite asegurarnos de que cada unidad de código esté funcionando como se espera y detectar cualquier error o comportamiento inesperado desde el principio. Una vez que hayamos cubierto las pruebas unitarias, pasaremos a discutir otros tipos de pruebas como las pruebas de integración.
Las pruebas de integración son un tipo de prueba que implica probar cómo funcionan juntas diferentes unidades de código. Esto nos permite asegurarnos de que todas las unidades de código funcionen como se espera cuando se combinan. Para realizar pruebas de integración, exploraremos bibliotecas de terceros como pytest e hypothesis, que proporcionan características potentes para las pruebas en Python.
Finalmente, terminaremos con las mejores prácticas para las pruebas en Python. Estas mejores prácticas nos ayudarán a escribir pruebas efectivas que detecten errores temprano y aseguren que nuestro código esté funcionando correctamente. Al final de este capítulo, tendrás un entendimiento sólido de las pruebas en Python y estarás listo para usar estas herramientas y técnicas para escribir pruebas efectivas para tu propio código. ¡Comencemos!
Las pruebas unitarias son un método esencial de prueba que verifica las partes individuales de un programa: las 'unidades'. Estas unidades, también conocidas como componentes, pueden considerarse la parte más pequeña de una aplicación que se puede probar y pueden ser una función, un método o una clase.
En Python, se utiliza el módulo integrado unittest para realizar pruebas unitarias. Está inspirado en la arquitectura xUnit, que es un marco utilizado para crear casos de prueba, y está presente en casi todos los lenguajes. La arquitectura xUnit se basa en el concepto de probar componentes individuales de una aplicación de software de forma aislada del resto del sistema.
El módulo unittest proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas. Esto incluye un marco para conjuntos de pruebas (agrupaciones de casos de prueba), casos de prueba, cargadores de pruebas y ejecutores de pruebas. Es fácil crear un conjunto completo de pruebas en Python usando el módulo unittest, lo que lo convierte en una opción ideal para desarrolladores de software que desean asegurarse de que su código sea confiable y esté libre de errores. Además, la versatilidad y facilidad de uso del módulo lo convierten en una excelente opción para desarrolladores que son nuevos en las pruebas unitarias y desean aprender más sobre este aspecto crítico del desarrollo de software.
Ejemplo:
Aquí tienes un ejemplo de una prueba unitaria simple usando unittest:
import unittest
def sum(x, y):
return x + y
class TestSum(unittest.TestCase):
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum(5, 7), 12)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos probando una función sum() que suma dos números. Tenemos una clase TestCase llamada TestSum donde definimos nuestro método de prueba test_sum(). Usamos assertEqual() para verificar si la salida de sum(5, 7) es igual a 12.
Para ejecutar la prueba, usamos unittest.main(). Cuando ejecutamos este script, unittest encontrará automáticamente todos los métodos de prueba en la subclase TestCase y los ejecutará, informando los resultados.
unittest también proporciona varios métodos de aserción para verificar varias condiciones. Hemos usado assertEqual() anteriormente, pero hay muchos otros como assertTrue(), assertFalse(), assertIn(), assertIsNone(), y más.
Las pruebas unitarias son esenciales para garantizar la corrección de los componentes individuales de su software. Al garantizar que cada parte funcione correctamente, puede tener más confianza al combinar estas partes para formar una aplicación completa.
11.1.1 setUp y tearDown
unittest es un marco de pruebas para Python que ofrece una amplia gama de características para probar su código de manera eficiente. Una de sus características más útiles es la capacidad de definir métodos setUp y tearDown en su subclase TestCase. El método setUp se llama antes de cada método de prueba y se puede utilizar para configurar cualquier estado que sea común a todos sus métodos de prueba. Por ejemplo, puede inicializar una conexión de base de datos o crear datos de prueba que se utilicen en varias pruebas. Por otro lado, el método tearDown se llama después de cada método de prueba y se puede utilizar para limpiar cualquier recurso después de que se haya ejecutado el método de prueba. Esto puede incluir cerrar conexiones de base de datos o eliminar archivos temporales. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido.
Además de setUp y tearDown, unittest también proporciona otras características útiles para probar su código, como los métodos de aserción para verificar los resultados de sus pruebas, la capacidad de ejecutar pruebas en paralelo y la capacidad de omitir o deshabilitar pruebas bajo ciertas condiciones.
En resumen, unittest es un marco de pruebas potente que ofrece muchas características para ayudarlo a probar su código de manera eficiente. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido, lo que puede ayudarlo a detectar errores y errores temprano en el proceso de desarrollo.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
class TestNumbers(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.x = 5
self.y = 7
def test_add(self):
self.assertEqual(self.x + self.y, 12)
def test_multiply(self):
self.assertEqual(self.x * self.y, 35)
def tearDown(self):
del self.x
del self.y
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos configurando dos números x e y en el método setUp, que luego se utilizan en los métodos de prueba. El método tearDown limpia estos recursos después de cada método de prueba.
11.1.2 Descubrimiento de pruebas
unittest ofrece una característica poderosa conocida como descubrimiento automático de casos de prueba. Con esta función, puede organizar fácilmente sus casos de prueba en diferentes archivos Python y hacer que unittest los ejecute todos. Esto es particularmente útil cuando se trabaja en proyectos más grandes donde las pruebas están divididas en múltiples archivos.
Para aprovechar esta función, sus archivos de prueba deben ser módulos o paquetes que se puedan importar desde el directorio de nivel superior de su proyecto. Esto generalmente significa que deben ser paquetes de Python y contener un archivo __init__.py. Además, los nombres de sus archivos de prueba deben comenzar con el prefijo test. Al adherirse a estas convenciones de nomenclatura, puede asegurarse de que unittest descubra y ejecute automáticamente todos sus casos de prueba.
Ejemplo:
Luego puede ejecutar el siguiente comando para descubrir y ejecutar todas las pruebas:
python -m unittest discoverEsto descubrirá todos los casos de prueba en archivos cuyos nombres comiencen con test y los ejecutará.
El uso de unittest con sus diversas características forma la base de las pruebas en Python. Permite la prueba rigurosa de los componentes más pequeños de un programa, sentando una base sólida para estrategias de prueba y depuración adicionales.
11.1.3 Pruebas de excepciones
Al escribir pruebas unitarias, es importante asegurarse de que el código se pruebe de manera exhaustiva y precisa. Una forma de hacerlo es verificar las excepciones que pueden generarse durante el proceso de prueba. El método unittest.TestCase.assertRaises se utiliza a menudo como un administrador de contexto para este propósito, ya que simplifica el proceso de prueba al proporcionar un marco para verificar la excepción esperada.
Este método es particularmente útil para garantizar que el código responda correctamente a las condiciones de error y casos límite. Además, permite una prueba más completa del código, aumentando así la confianza en su calidad general. En general, el uso de este método puede mejorar significativamente la efectividad y confiabilidad de las pruebas unitarias y debería considerarse una parte esencial del proceso de prueba para cualquier base de código.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
def raises_error(*args, **kwds):
raise ValueError('Invalid value: ' + str(args) + str(kwds))
class ExceptionTest(unittest.TestCase):
def test_raises(self):
with self.assertRaises(ValueError):
raises_error('a', b='c')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este caso de prueba, estamos verificando que llamar a raises_error('a', b='c') genere un ValueError.
En general, el marco de trabajo unittest en Python proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas, ayudándote a garantizar que tu código Python sea lo más correcto y confiable posible. Es importante tener en cuenta que, aunque podemos cubrir lo básico aquí, las pruebas es un campo vasto con muchos conceptos y estrategias para aprender. Recomendamos encarecidamente estudiar y practicar este tema para dominarlo.
Además del módulo unittest integrado, Python cuenta con varias bibliotecas de terceros para pruebas que ofrecen más características y una sintaxis más simple. Dos de las más populares son pytest y doctest, que podrían valer la pena discutir.
11.1 Pruebas unitarias con unittest
Cada proceso de desarrollo de software incluye pruebas, que es un paso fundamental para asegurar que nuestro código se comporte como se espera y para detectar cualquier error o comportamiento inesperado. Las pruebas no solo nos permiten detectar errores temprano, sino que también nos dan la confianza para agregar nuevas características o hacer cambios en la base de código existente. Esto se debe a que podemos estar seguros de que nuestro código está funcionando correctamente, incluso mientras continuamos mejorando y mejorando nuestros programas.
En el mundo de Python, tenemos varias herramientas y bibliotecas a nuestra disposición para escribir pruebas para nuestro código. Estas herramientas nos permiten escribir diferentes tipos de pruebas, incluidas las pruebas unitarias, las pruebas de integración y más. En este capítulo, profundizaremos en el mundo de las pruebas en Python, comenzando por presentar las pruebas unitarias con la biblioteca integrada unittest.
Las pruebas unitarias son un tipo de prueba que implica probar cada unidad individual de código de forma aislada. Esto nos permite asegurarnos de que cada unidad de código esté funcionando como se espera y detectar cualquier error o comportamiento inesperado desde el principio. Una vez que hayamos cubierto las pruebas unitarias, pasaremos a discutir otros tipos de pruebas como las pruebas de integración.
Las pruebas de integración son un tipo de prueba que implica probar cómo funcionan juntas diferentes unidades de código. Esto nos permite asegurarnos de que todas las unidades de código funcionen como se espera cuando se combinan. Para realizar pruebas de integración, exploraremos bibliotecas de terceros como pytest e hypothesis, que proporcionan características potentes para las pruebas en Python.
Finalmente, terminaremos con las mejores prácticas para las pruebas en Python. Estas mejores prácticas nos ayudarán a escribir pruebas efectivas que detecten errores temprano y aseguren que nuestro código esté funcionando correctamente. Al final de este capítulo, tendrás un entendimiento sólido de las pruebas en Python y estarás listo para usar estas herramientas y técnicas para escribir pruebas efectivas para tu propio código. ¡Comencemos!
Las pruebas unitarias son un método esencial de prueba que verifica las partes individuales de un programa: las 'unidades'. Estas unidades, también conocidas como componentes, pueden considerarse la parte más pequeña de una aplicación que se puede probar y pueden ser una función, un método o una clase.
En Python, se utiliza el módulo integrado unittest para realizar pruebas unitarias. Está inspirado en la arquitectura xUnit, que es un marco utilizado para crear casos de prueba, y está presente en casi todos los lenguajes. La arquitectura xUnit se basa en el concepto de probar componentes individuales de una aplicación de software de forma aislada del resto del sistema.
El módulo unittest proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas. Esto incluye un marco para conjuntos de pruebas (agrupaciones de casos de prueba), casos de prueba, cargadores de pruebas y ejecutores de pruebas. Es fácil crear un conjunto completo de pruebas en Python usando el módulo unittest, lo que lo convierte en una opción ideal para desarrolladores de software que desean asegurarse de que su código sea confiable y esté libre de errores. Además, la versatilidad y facilidad de uso del módulo lo convierten en una excelente opción para desarrolladores que son nuevos en las pruebas unitarias y desean aprender más sobre este aspecto crítico del desarrollo de software.
Ejemplo:
Aquí tienes un ejemplo de una prueba unitaria simple usando unittest:
import unittest
def sum(x, y):
return x + y
class TestSum(unittest.TestCase):
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum(5, 7), 12)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos probando una función sum() que suma dos números. Tenemos una clase TestCase llamada TestSum donde definimos nuestro método de prueba test_sum(). Usamos assertEqual() para verificar si la salida de sum(5, 7) es igual a 12.
Para ejecutar la prueba, usamos unittest.main(). Cuando ejecutamos este script, unittest encontrará automáticamente todos los métodos de prueba en la subclase TestCase y los ejecutará, informando los resultados.
unittest también proporciona varios métodos de aserción para verificar varias condiciones. Hemos usado assertEqual() anteriormente, pero hay muchos otros como assertTrue(), assertFalse(), assertIn(), assertIsNone(), y más.
Las pruebas unitarias son esenciales para garantizar la corrección de los componentes individuales de su software. Al garantizar que cada parte funcione correctamente, puede tener más confianza al combinar estas partes para formar una aplicación completa.
11.1.1 setUp y tearDown
unittest es un marco de pruebas para Python que ofrece una amplia gama de características para probar su código de manera eficiente. Una de sus características más útiles es la capacidad de definir métodos setUp y tearDown en su subclase TestCase. El método setUp se llama antes de cada método de prueba y se puede utilizar para configurar cualquier estado que sea común a todos sus métodos de prueba. Por ejemplo, puede inicializar una conexión de base de datos o crear datos de prueba que se utilicen en varias pruebas. Por otro lado, el método tearDown se llama después de cada método de prueba y se puede utilizar para limpiar cualquier recurso después de que se haya ejecutado el método de prueba. Esto puede incluir cerrar conexiones de base de datos o eliminar archivos temporales. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido.
Además de setUp y tearDown, unittest también proporciona otras características útiles para probar su código, como los métodos de aserción para verificar los resultados de sus pruebas, la capacidad de ejecutar pruebas en paralelo y la capacidad de omitir o deshabilitar pruebas bajo ciertas condiciones.
En resumen, unittest es un marco de pruebas potente que ofrece muchas características para ayudarlo a probar su código de manera eficiente. Al utilizar los métodos setUp y tearDown, puede garantizar que sus métodos de prueba sean independientes entre sí y que el entorno de prueba siempre esté en un estado conocido, lo que puede ayudarlo a detectar errores y errores temprano en el proceso de desarrollo.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
class TestNumbers(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.x = 5
self.y = 7
def test_add(self):
self.assertEqual(self.x + self.y, 12)
def test_multiply(self):
self.assertEqual(self.x * self.y, 35)
def tearDown(self):
del self.x
del self.y
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este ejemplo, estamos configurando dos números x e y en el método setUp, que luego se utilizan en los métodos de prueba. El método tearDown limpia estos recursos después de cada método de prueba.
11.1.2 Descubrimiento de pruebas
unittest ofrece una característica poderosa conocida como descubrimiento automático de casos de prueba. Con esta función, puede organizar fácilmente sus casos de prueba en diferentes archivos Python y hacer que unittest los ejecute todos. Esto es particularmente útil cuando se trabaja en proyectos más grandes donde las pruebas están divididas en múltiples archivos.
Para aprovechar esta función, sus archivos de prueba deben ser módulos o paquetes que se puedan importar desde el directorio de nivel superior de su proyecto. Esto generalmente significa que deben ser paquetes de Python y contener un archivo __init__.py. Además, los nombres de sus archivos de prueba deben comenzar con el prefijo test. Al adherirse a estas convenciones de nomenclatura, puede asegurarse de que unittest descubra y ejecute automáticamente todos sus casos de prueba.
Ejemplo:
Luego puede ejecutar el siguiente comando para descubrir y ejecutar todas las pruebas:
python -m unittest discoverEsto descubrirá todos los casos de prueba en archivos cuyos nombres comiencen con test y los ejecutará.
El uso de unittest con sus diversas características forma la base de las pruebas en Python. Permite la prueba rigurosa de los componentes más pequeños de un programa, sentando una base sólida para estrategias de prueba y depuración adicionales.
11.1.3 Pruebas de excepciones
Al escribir pruebas unitarias, es importante asegurarse de que el código se pruebe de manera exhaustiva y precisa. Una forma de hacerlo es verificar las excepciones que pueden generarse durante el proceso de prueba. El método unittest.TestCase.assertRaises se utiliza a menudo como un administrador de contexto para este propósito, ya que simplifica el proceso de prueba al proporcionar un marco para verificar la excepción esperada.
Este método es particularmente útil para garantizar que el código responda correctamente a las condiciones de error y casos límite. Además, permite una prueba más completa del código, aumentando así la confianza en su calidad general. En general, el uso de este método puede mejorar significativamente la efectividad y confiabilidad de las pruebas unitarias y debería considerarse una parte esencial del proceso de prueba para cualquier base de código.
Aquí tienes un ejemplo:
import unittest
def raises_error(*args, **kwds):
raise ValueError('Invalid value: ' + str(args) + str(kwds))
class ExceptionTest(unittest.TestCase):
def test_raises(self):
with self.assertRaises(ValueError):
raises_error('a', b='c')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()En este caso de prueba, estamos verificando que llamar a raises_error('a', b='c') genere un ValueError.
En general, el marco de trabajo unittest en Python proporciona un conjunto completo de herramientas para construir y ejecutar pruebas, ayudándote a garantizar que tu código Python sea lo más correcto y confiable posible. Es importante tener en cuenta que, aunque podemos cubrir lo básico aquí, las pruebas es un campo vasto con muchos conceptos y estrategias para aprender. Recomendamos encarecidamente estudiar y practicar este tema para dominarlo.
Además del módulo unittest integrado, Python cuenta con varias bibliotecas de terceros para pruebas que ofrecen más características y una sintaxis más simple. Dos de las más populares son pytest y doctest, que podrían valer la pena discutir.