Плохие и хорошие практики тестирования — Python: Автоматическое тестирование

• Взаимное влияние тестов
• Условные конструкции в тесте
• Тест вне тестов
• Слишком сильная детализация
• Код с тестами писать дольше, чем код без тестов?

Как и любой другой код, тесты можно писать по-разному — в том числе очень плохо. Помимо каких-то общих практик и стандартов кодирования у тестов есть свои особенности, о которых надо знать. В этом уроке мы пройдемся по некоторым из них.

Взаимное влияние тестов

Одно из ключевых правил — тесты не должны влиять друг на друга. Это значит, что любой тест выполняется так, как будто других тестов не существует в природе.

Нарушить это правило очень просто. Один тест может создать файл, изменить переменную или записать что-то в базу. Если остальные тесты наткнутся на эти изменения, то они могут работать неверно, например:

• Упасть там, где не должны падать
• Успешно пройти там, где не должны проходить

Кроме этого, в такой ситуации вводится неопределенность. Такие тесты могут падать без видимых причин. Например, когда тест запускают изолированно, он работает, а когда вместе с остальными — падает:

user = {}


def test_first():
    user["name"] = "Vasya"
    # Тут логика теста


def test_second():
    # Используется пользователь, созданный другим тестом
    # Этот тест зависит от того, как работает предыдущий тест
    # Он не может работать без последовательного запуска обоих тестов
    assert user["name"] == "Petya"

Особенно часто такая ситуация возникает в тестах, активно взаимодействующих с внешней средой: базой данных или файловой системой. Тестирование побочных эффектов имеет свои хитрости, которые мы рассматриваем в курсе по продвинутому тестированию.

Условные конструкции в тесте

def test_something():
    if (something):
        # Выполняем код одним способом
        # Проверка может быть тут
    else:
        # Выполняем код другим способом
        # Проверка может быть тут
    # Проверка может быть тут

Любое ветвление в тестах — это фактически несколько тестов в одном. Ветвления порождают код, который сам нуждается в тестировании. Так происходит, потому что порядок выполнения становится не очевидным — его можно случайно нарушить. Лучше создать независимые тесты для каждой ветки.

Тест вне тестов

Задача фикстур — готовить данные и среду для тестирования, а задача тестовых функций — проводить проверки и вызывать код для тестирования. Но иногда разработчики переусердствуют:

# Тестируем функцию sum()

import pytest


@pytest.fixture
def result():
    # Вызывается тестируемый код
    return sum([5, 9])


def test_sum(result):
    assert result == 14

В этом примере тестируемый код вызывается в функции result(). Такой подход усложняет анализ тестов, потому что переворачивает все с ног на голову.

Слишком сильная детализация

Некоторые программисты стремятся максимально разносить код по файлам, модулям и функциям. То же самое наблюдается и в тестах. Вместо одного теста со всеми необходимыми проверками, они создают пять тестов, в каждом из которых ровно одна проверка:

def test_create_user():
    user = {"name": "Mark", "age": 28}
    # Код, добавляющий пользователя в базу данных
    assert user["age"] == 28

def test_create_user():
    user = {"name": "Mark", "age": 28}
    # Код, добавляющий пользователя в базу данных
    assert user["name"] == "Mark"

У такого разделения есть одно последствие — кода станет больше, а значит сложнее будет провести рефакторинг в будущем.

Код с тестами писать дольше, чем код без тестов?

Это очень интересный вопрос, по которому можно понять, насколько хорошо программист умеет писать тесты.

Некоторые виды тестирования действительно сложны и требуют дополнительного времени. Но при этом ежедневные тесты, которые пишутся вместе с кодом, должны приводить к ускорению разработки. И на это есть свои причины:

• Тесты помогают раньше выявить неудачные решения и поэтому влияют на дизайн кода
• Тесты упрощают подготовку входных данных — ее нужно сделать всего один раз
• Тесты упрощают проверку результата работы кода, ведь сами проверяют все, в том числе и пограничные случаи
• Регулярные тесты упрощают и ускоряют рефакторинг, потому что с ними не приходится проверять части кода вручную
• Тесты улучшают атмосферу в команде, потому что снижают уровень стресса

Дополнительные материалы

1. Начинаем писать тесты правильно