Введение — Python: Автоматическое тестирование

Код профессиональных разработчиков содержит меньше ошибок, чем код начинающих. Это происходит не потому, что они умнее, внимательнее к деталям или видят код насквозь. Настоящая причина кроется в том, что они пишут тесты.

Автоматизированное тестирование — неотъемлемая часть процесса программирования в профессиональной среде. Тесты — единственный надёжный способ убедиться в работоспособности кода. Они не избавляют от багов, но позволяют держать их количество на приемлемом уровне. Тесты дают уверенность, что изменения в одной части системы не сломали другие части.

Однако, тесты нужны не только для проверки работоспособности кода. Существуют и другие виды автоматизированных тестов, например, тесты производительности или тесты на уязвимости.

Среди разных видов автоматизированных тестов программисты, в первую очередь, отвечают за функциональные тесты. Эти тесты проверяют, что код выполняет свою прямую задачу с точки зрения пользователей программы. Например, регистрация пользователя должна, как это ни странно, регистрировать пользователя. И тесты это подтверждают.

По степени изолированности тестируемых частей кода функциональные тесты принято делить на:

• Модульные
• Интеграционные
• Системные

Самые простые и наименее эффективные тесты — модульные. Они проверяют работоспособность конкретных программных модулей, например, функций. Такие тесты проще всего писать, но они не способны проверить, что модули работают вместе. За это уже отвечают интеграционные тесты. У программистов на такие тесты должно быть направлено основное внимание. Их всё ещё достаточно просто писать (если экосистема проекта подготовлена к этому), и они охватывают гораздо большую часть системы.

Наиболее сложные и максимально эффективные — системные тесты. В случае сайтов — это тестирование через браузер. Эти тесты эмулируют поведение настоящего пользователя, ходят по сайту, кликают на ссылки, заполняют и отправляют формы. Сложность этих тестов в том, что им приходится опираться на вёрстку сайта, которая часто и непредсказуемо меняется. Кроме того, в браузере невозможно точно определить, когда закончилось одно действие и началось другое (с точки зрения программы). Именно поэтому такие тесты часто ломаются, их сложно писать и поддерживать.

Несмотря на различия, в основе всех автоматических тестов лежат одни и те же принципы. Часто используются одни и те же инструменты. Этот курс знакомит с общими принципами тестирования и шаг за шагом проводит через все возникающие во время тестирования задачи. Основные темы этого курса:

• Утверждения (Asserts)
• Фреймворки для тестирования (Pytest)
• Модульное тестирование (Unit)
• Покрытие кода тестами
• Разработка через тестирование (TDD)

Дополнительные материалы

1. Как мы тестируем тесты. О проверке тестов в практических упражнениях этого курса.

Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты.