この記事では、ソフトウェアテストの重要性と、なぜ注意を払う必要があるのか??を調(diào)査します。ユニットテストの設(shè)計(jì)方法と、Python単體テストの作成方法を?qū)Wびます。特に、Pythonで最も一般的に使用される?yún)g位テストフレームワークの2つであるU(xiǎn)nittestとPytestを探索します。

キーポイント

単體テストはソフトウェア開(kāi)発の重要な部分であり、開(kāi)発者がプロ??グラムの特定のコンポーネントまたはユニットをテストして、予想どおりに実行できるようにします。 Pythonの一般的な単體テストフレームワークには、UnittestとPytestが含まれます。
よく設(shè)計(jì)されたユニットテストは、高速で、獨(dú)立していて、繰り返し可能で、信頼性が高く、名前が付いている必要があります。 「準(zhǔn)備、実行、アサーション（AAA）」モードは、多くの場(chǎng)合、セットアップ、実行、および検証の分離を整理するために使用されます。
最小限のフレームワークは、Python標(biāo)準(zhǔn)ライブラリの一部であり、JavaのユニットテストフレームワークであるJunitに觸発されています。特別なアサーション方法を使用しており、テストをUnittest.testcaseクラスから継承されたクラスの方法として記述する必要があります。
Pytest Frameworkにより、コードが少なくなる複雑なテストが可能になり、獨(dú)立したテストスイートをサポートし、800を超える外部プラグインを提供します。 Unitestとは異なり、Pytestは通常のPythonアサーションメソッドを使用して、よりシンプルで直感的にします。
単體テストには多くの利點(diǎn)がありますが、テストは欠陥の存在だけでなく、欠陥の欠如を証明できることを覚えておく必要があります。すべてのテストが合格しても、ソフトウェアシステムにエラーがないことを証明することはできません。

ソフトウェアテストの紹介

ソフトウェアテストは、ソフトウェア製品の動(dòng)作をチェックして、仕様に準(zhǔn)拠していることを評(píng)価および検証するプロセスです。ソフトウェア製品には、數(shù)千行のコードと、一緒に機(jī)能する數(shù)百のコンポーネントが含まれる場(chǎng)合があります。コードの行が正しく機(jī)能しない場(chǎng)合、エラーが伝播して他のエラーを引き起こす場(chǎng)合があります。したがって、プログラムが予想どおりに実行されるようにするには、テストする必要があります。

最新のソフトウェアは非常に複雑になる可能性があるため、正確性のさまざまな側(cè)面を評(píng)価するための複數(shù)のレベルのテストがあります。 ISTQB認(rèn)定テストの基本レベルシラバスによると、ソフトウェアテストには4つのレベルがあります。

単位テスト：コードの特定の行をテスト

1. 統(tǒng)合テスト：複數(shù)のユニット間の統(tǒng)合をテスト
2. システムテスト：システム全體をテストします
3. 受け入れテスト：ビジネス目標(biāo)を満たしているかどうかを確認(rèn)してください
この記事では単體テストについて説明しますが、それに入る前に、ソフトウェアテストに重要な原則を紹介したいと思います。

テストは、欠陥の存在を証明するだけですが、欠陥の欠如を証明することはできません。

-

ISTQB CTFL SYLLABUS 2018 言い換えれば、実行するすべてのテストに障害が表示されない場(chǎng)合でも、ソフトウェアシステムにエラーがないことを証明しないか、別のテストケースがソフトウェアの動(dòng)作に欠陥がないことを証明しません。

ユニットテストとは何ですか？

これは、コンポーネントテストとも呼ばれる最初のテストレベルです。このセクションでは、単一のソフトウェアコンポーネントがテストされています。プログラミング言語(yǔ)に応じて、ソフトウェアユニットはクラス、関數(shù)、またはメソッドです。たとえば、複數(shù)のメソッドと除算方法を含む算術(shù)使用と呼ばれるJavaクラスがある場(chǎng)合、Arithmeticoperationsクラスの単體テストは、マルチプリと除算の正しい動(dòng)作をテストする必要があります。

単位テストは通常??、ソフトウェアテスターに??よって実行されます。ユニットテストを?qū)g行するには、ソフトウェアテスター（または開(kāi)発者）がソースコードにアクセスする必要があります。ソースコード自體がテストされているオブジェクトであるためです。したがって、ソースコードを直接テストするこのソフトウェアテスト方法は、ホワイトボックステストと呼ばれます。

ソフトウェアテストを心配する必要があるのか??、それが価値があるかどうか疑問(wèn)に思うかもしれません。次のセクションでは、テストソフトウェアシステムの背後にある動(dòng)機(jī)を分析します。

なぜユニットテストを?qū)g行する必要があります

ソフトウェアテストの主な利點(diǎn)は、ソフトウェアの品質(zhì)を向上させることです。特に、ソフトウェアが日常活動(dòng)であらゆる種類のものを処理する世界では、ソフトウェアの品質(zhì)が非常に重要です。ソフトウェアの品質(zhì)を改善することは、依然としてあいまいな目標(biāo)です。ソフトウェアの品質(zhì)と呼ばれるものをよりよく説明してみましょう。 ISO/IEC Standard 9126-1 ISO 9126によると、ソフトウェアの品質(zhì)には次の要因が含まれています。

信頼性
functional
効率
可用性
メンテナビリティ
送話性

會(huì)社を所有している場(chǎng)合は、ビジネスに影響を與えるため、ソフトウェアテストアクティビティを慎重に検討する必要があります。たとえば、2022年5月、テスラは車両のインフォテインメントシステムの問(wèn)題により130,000臺(tái)の車を思い出しました。この問(wèn)題は、「空中に」分散されたソフトウェアアップデートを介して解決されました。これらの失敗は、會(huì)社に時(shí)間とお金を引き起こし、顧客にしばらく車を使用することができなかったため、顧客に問(wèn)題を引き起こしました。テストソフトウェアにはお金がかかりますが、企業(yè)は何百萬(wàn)もの技術(shù)サポートを節(jié)約することもできます。

単位テストでは、ソフトウェアが正しく実行されていることを確認(rèn)することに焦點(diǎn)を當(dāng)てています。つまり、入力と出力のマッピングが正しく行われていることを確認(rèn)します。低レベルのテストアクティビティとして、単體テストはエラーを早期に特定するのに役立ち、ソフトウェアシステムのより高いレベルに伝播しません。

単體テストのその他の利點(diǎn)は次のとおりです

統(tǒng)合された統(tǒng)合：すべてのコンポーネントが獨(dú)立して動(dòng)作するようにすることで、統(tǒng)合の問(wèn)題を解決する方が簡(jiǎn)単です。

コード回帰を最小化する：多數(shù)のテストケースでは、將來(lái)のソースコードの変更が問(wèn)題を引き起こす場(chǎng)合、問(wèn)題を見(jiàn)つける方が簡(jiǎn)単です。
ドキュメントの提供：入力と出力の間の正しいマッピングをテストすることにより、ユニットテストは、テスト対象のメソッドまたはクラスの使用方法に関するドキュメントを提供します。
• テスト戦略を設(shè)計(jì)

テスト戦略の設(shè)計(jì)方法を見(jiàn)てみましょう。

テストスコープの定義

テスト戦略の計(jì)畫(huà)を開(kāi)始する前に、答えるべき重要な質(zhì)問(wèn)があります。ソフトウェアシステムのどの部分をテストしますか？

これは重要な問(wèn)題です。これは、徹底的なテストが不可能であるためです。したがって、可能なすべての入力と出力をテストすることはできませんが、関連するリスクに基づいてテストに優(yōu)先順位を付ける必要があります。

テストの範(fàn)囲を定義する際には、多くの要因を考慮する必要があります。

リスク：エラーがこのコンポーネントに影響を與えると、どのようなビジネス結(jié)果が発生しますか？
時(shí)間：ソフトウェア製品の準(zhǔn)備をどのくらいしたいですか？締め切りはありますか？
予算：テスト活動(dòng)にどのくらいのお金を投資しますか？

テスト範(fàn)囲を定義した後（テストするものとテストすべきではないものを指定します）、適切な単位テストに必要な機(jī)能について説明できます。

単體テストの機(jī)能

速い。ユニットテストはほとんど自動(dòng)的に実行されます。つまり、速くする必要があります。ゆっくりとしたユニットテストは、インスタントフィードバックを提供しないため、開(kāi)発者がスキップする可能性が高くなります。
獨(dú)立。単體テストは、定義により獨(dú)立しています。個(gè)々のコードユニットをテストし、外部要因（ファイルやネットワークリソースなど）に依存しません。
繰り返し可能。ユニットテストは繰り返し実行され、結(jié)果は時(shí)間の経過(guò)とともに一貫している必要があります。
信頼できます。ユニットテストは、テスト中のシステムにエラーがある場(chǎng)合にのみ失敗します。環(huán)境またはテストが実行される順序は重要ではありません。
正しく名前が付けられています。テストの名前は、テスト自體に関する関連情報(bào)を提供する必要があります。

Pythonでユニットテストを掘り下げる前に、ステップがありません。テストを整理して、清潔で読みやすくするにはどうすればよいですか？準(zhǔn)備、実行、およびアサーション（AAA）と呼ばれるパターンを使用します。

aaaモード

準(zhǔn)備、実行、およびアサーション（AAA）パターンは、単體テストを作成および整理するための一般的な戦略です。次のように機(jī)能します：

準(zhǔn)備フェーズでは、テストに必要なすべてのオブジェクトと変數(shù)を設(shè)定します。
次に、実行段階で、テストする関數(shù)/メソッド/クラスが呼び出されます。
最後に、アサーションフェーズでは、テストの結(jié)果を検証します。

この戦略は、テストのすべての主要部分（セットアップ、実行、および検証）を分離することにより、単體テストを整理するクリーンな方法を提供します。さらに、ユニットテストはすべて同じ構(gòu)造に従うため、読みやすくなります。

Pythonでの単位テスト：無(wú)部またはpytest？

Pythonの2つの異なる?yún)g體テストフレームワークについて説明します。これらの2つのフレームワークは、最小限であり、pytestです。

未熟なはじめに

Python Standard Libraryには、最も獨(dú)立したユニットテストフレームワークが含まれています。このフレームワークは、JavaのユニットテストフレームワークであるJunitに觸発されています。

公式文書(shū)に記載されているように、Unitestestはこの投稿で言及するいくつかの重要な概念をサポートしています。

テストケース、これはテストの単一単位です

• テストスイート、これは一緒に実行されるテストケースのセットです
• テストランナー。これは、すべてのテストケースの実行と結(jié)果を処理するコンポーネントである
Unittestには、テストを作成する獨(dú)自の方法があります。特に、

が必要です

1. unittest.testcaseクラスから継承するクラスの方法としてテストを書(shū)く
2. 特別なアサーション方法
を使用します

Unittestはすでにインストールされているため、最初のユニットテストを作成する準(zhǔn)備が整いました！

Unittestを使用した単體テストの書(shū)き込み

BankAccountクラスがあると仮定します：

import unittest

class BankAccount:
  def __init__(self, id):
    self.id = id
    self.balance = 0

  def withdraw(self, amount):
    if self.balance >= amount:
      self.balance -= amount
      return True
    return False

  def deposit(self, amount):
    self.balance += amount
    return True

利用可能な預(yù)金量を超えるお金を引き出すことはできません。そのため、ソースコードがこの狀況を正しく処理しているかどうかをテストしましょう。

同じPythonファイルで、次のコードを追加できます。

Unittest.testcaseのサブクラスであるTestBankoperationsというクラスを作成しています。このようにして、新しいテストケースを作成しています。

class TestBankOperations(unittest.TestCase):
    def test_insufficient_deposit(self):
      # Arrange
      a = BankAccount(1)
      a.deposit(100)
      # Act
      outcome = a.withdraw(200)
      # Assert
      self.assertFalse(outcome)

このクラスでは、メソッドがテストから始まる?yún)g一のテスト関數(shù)を定義します。これは、すべてのテスト方法が単語(yǔ)テストから開(kāi)始する必要があるため重要です。

このテスト方法はfalseを返すと予想されます。つまり、操作に失敗しました。結(jié)果をアサートするために、AssertFalse（）と呼ばれる特別なアサーション方法を使用します。

テストを?qū)g行する準(zhǔn)備ができました。コマンドラインでこのコマンドを?qū)g行しましょう：

ここで、example.pyはすべてのソースコードを含むファイルの名前です。出力は次のようになります：

python -m unittest example.py

とても良い！これは、テストが成功したことを意味します。それでは、障害があるときに出力がどのように見(jiàn)えるか見(jiàn)てみましょう。前のクラスに新しいテストを追加します。負(fù)の量を預(yù)けようとしましょう。これは確かに不可能です。私たちのコードはこの狀況を処理しますか？

<code>.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s

OK</code>

これは私たちの新しいテスト方法です：

-Vフラグを使用して、このテストを?qū)g行するために、Unitestの詳細(xì)なモードを使用できます。

  def test_negative_deposit(self):
    # Arrange
    a = BankAccount(1)
    # Act
    outcome = a.deposit(-100)
    # Assert
    self.assertFalse(outcome)

出力は今では異なります：

python -m unittest -v example.py

この場(chǎng)合、詳細(xì)なロゴはより多くの情報(bào)を提供します。 test_negative_depositが失敗することはわかっています。特に、AssertionErrorは、予想される結(jié)果は偽であるはずですが、Trueは偽ではないことを示しています。つまり、メソッドはtrueを返します。

適切なフレームワークは、私たちのニーズに応じてさまざまなアサーション方法を提供します：

<code>test_insufficient_deposit (example.TestBankOperations) ... ok
test_negative_deposit (example.TestBankOperations) ... FAIL

======================================================================
FAIL: test_negative_deposit (example.TestBankOperations)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 35, in test_negative_deposit
    self.assertFalse(outcome)
AssertionError: True is not false

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.002s

FAILED (failures=1)</code>

Assertequal（x、y）、x == yがtrue

であるかどうかをテストします

assertraises（Exception_type）、特定の例外が提起されたかどうかを確認(rèn)します

• assertisnone（x）、xがnone
かどうかをテストします
• assertin（x、y）、xがy
であるかどうかをテストします
今度は、Unittest Frameworkを使用して単體テストを作成する方法を基本的に理解しているので、Pytestと呼ばれる別のPythonフレームワークを見(jiàn)てみましょう。
pytestの紹介

pytestフレームワークは、いくつかの関連する機(jī)能を備えたPythonユニットテストフレームワークです。

コードを少なくする複雑なテストを可能にします

は、最も適したテストスイートをサポートしています

800を超える外部プラグインを提供しています
• Pytestはデフォルトではインストールされていないため、最初にインストールする必要があります。 PytestにはPython 3.7が必要であることに注意してください。
• pytest
をインストールします

Pytestのインストールは非常に簡(jiǎn)単です。次のコマンドを?qū)g行する必要があります：

import unittest

class BankAccount:
  def __init__(self, id):
    self.id = id
    self.balance = 0

  def withdraw(self, amount):
    if self.balance >= amount:
      self.balance -= amount
      return True
    return False

  def deposit(self, amount):
    self.balance += amount
    return True

次に、すべてが入力して正しくインストールされていることを確認(rèn)してください：

class TestBankOperations(unittest.TestCase):
    def test_insufficient_deposit(self):
      # Arrange
      a = BankAccount(1)
      a.deposit(100)
      # Act
      outcome = a.withdraw(200)
      # Assert
      self.assertFalse(outcome)

出力は次のようになります

python -m unittest example.py

とても良い！ Pytestを使用して最初のテストを書(shū)きましょう。

pytestを使用した単體テストの書(shū)き込み

以前に書(shū)いたBankaccountクラスを使用し、以前と同じ方法をテストします。このようにして、これら2つのフレームワークを使用してテストを作成するために必要な努力を比較する方が簡(jiǎn)単です。

テストにpytestを使用するには、

が必要です

ディレクトリを作成し、テストファイルを入力します。
test_または_test.pyで終了するという名前のファイルでテストを作成します。 Pytestは、現(xiàn)在のディレクトリとそのサブディレクトリ內(nèi)のこれらのファイルを探します。

したがって、test_bank.pyという名前のファイルを作成し、フォルダーに入れます。これは私たちの最初のテスト関數(shù)がどのように見(jiàn)えるかです：

<code>.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s

OK</code>

ご存知のように、最小限のバージョンと比較して唯一の変更はアサートパーツです。ここでは、通常のPythonアサーション法を使用します。

今、test_bank.pyファイルを見(jiàn)ることができます：

このテストを?qū)g行するには、test_bank.pyファイルを含むフォルダーにコマンドプロンプトを開(kāi)いてみましょう。次に、次のコマンドを?qū)g行します

  def test_negative_deposit(self):
    # Arrange
    a = BankAccount(1)
    # Act
    outcome = a.deposit(-100)
    # Assert
    self.assertFalse(outcome)

出力は次のようになります：

python -m unittest -v example.py

この場(chǎng)合、テストを作成して実行するのがどれほど簡(jiǎn)単かを確認(rèn)できます。さらに、UNITSTよりも少ないコードを書(shū)くことがわかります。テストの結(jié)果も理解しやすいです。

失敗したテストを見(jiàn)てみましょう！

<code>test_insufficient_deposit (example.TestBankOperations) ... ok
test_negative_deposit (example.TestBankOperations) ... FAIL

======================================================================
FAIL: test_negative_deposit (example.TestBankOperations)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 35, in test_negative_deposit
    self.assertFalse(outcome)
AssertionError: True is not false

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.002s

FAILED (failures=1)</code>

以前に書(shū)いた2番目の方法を使用します。これはtest_negative_depositと呼ばれます。アサートパーツを參照し、結(jié)果は次のとおりです。

以前のようにテストを?qū)g行しますが、これは出力です。

出力を解析することにより、収集された2つのアイテムを読み取ることができます。つまり、2つのテストが実行されました。下にスクロールすると、test_negative_depositメソッドのテスト中にエラーが発生したことがわかります。特に、アサーションを評(píng)価するときにエラーが発生します。さらに、レポートは、結(jié)果変數(shù)の値が真であると述べています。つまり、堆積方法にエラーが含まれていることを意味します。

pip install -U pytest

PytestはデフォルトのPythonアサーションキーワードを使用するため、到達(dá)する出力を、期待される結(jié)果を保存する別の変數(shù)と比較できます。これにはすべて、特別なアサーション方法は必要ありません。

pytest --version

結(jié)論

この記事では、ソフトウェアテストの基本を紹介します。ソフトウェアテストが重要である理由と、誰(shuí)もがコードをテストする必要がある理由を発見(jiàn)しました。ユニットテストと、Pythonでの簡(jiǎn)単な単位テストを設(shè)計(jì)および実裝する方法について説明します。

UnittestとPytestと呼ばれる2つのPythonフレームワークを使用します。どちらも有用な機(jī)能を備えており、Pythonユニットテストで最も一般的に使用されるフレームワークの2つです。

最後に、準(zhǔn)備、実行、およびアサーションパターンでテストを作成する方法についてのアイデアを提供する2つの基本的なテストケースが表示されます。

ソフトウェアテストの重要性をあなたに納得させてくれることを願(yuàn)っています。 UnitestやPytestなどのフレームワークを選択し、テストを開(kāi)始します。追加の努力は価値があるからです。

この記事が気に入っている場(chǎng)合は、次のものも有用であることがあります。

サイプレステスト：Webアプリケーションの実行ガイド
jest
• で反応成分をテストする方法
操り人形師でエンドツーエンドのテストを?qū)Wびます
• ハンズフリーを継続的にテストする3つの方法
• 再導(dǎo)入ジェンキンス：自動(dòng)テストにパイプを使用
• Python単體テストに関するFAQ

Pythonのユニットテストは何ですか？ Pythonでのユニットテストは、プログラムの単一のユニットまたはコンポーネントが分離され、各ユニットが期待どおりに機(jī)能するように分離されたソフトウェアテスト手法です。 なぜPython開(kāi)発においてユニットテストが重要なのですか？ユニットテストは、Pythonプログラム內(nèi)の個(gè)々のコンポーネントの正確性を確保するのに役立ちます。エラーを早期に検出し、コードの変更に安全なネットを提供し、コードの保守性をサポートするのに役立ちます。

Pythonでユニットテストを書(shū)く方法は？ Pythonのユニットテストは、多くの場(chǎng)合、組み込みのUnitestモジュールを使用して記述されます。これらのクラスでunittest.testcaseから継承されたテストクラスを作成し、テスト方法を作成します。テスト方法は通常、「テスト」から始まります。

最新のもの以外に、Pythonユニットテストに他のどのフレームワークを使用できますか？はい、UnitStestに加えて、PytestやNose2などの他の一般的なPythonテストフレームワークがあります。これらのフレームワークは、さまざまな機(jī)能と構(gòu)文を提供するため、開(kāi)発者はニーズに最適な機(jī)能を選択できます。

Pythonユニットテストにおけるフィクスチャの役割は何ですか？フィクスチャは、Pythonで前提條件を設(shè)定し、テスト後にクリーンアップする方法です。テストが獨(dú)立しており、獨(dú)立して実行できることを確認(rèn)します。

テストカバレッジとは何ですか？なぜそれが重要なのですか？テストカバレッジは、テストが実行されるコードベースの割合を測(cè)定します。テストされていないコードを識(shí)別するのに役立ち、テストが包括的であることを保証し、エラーが発見(jiàn)される可能性を減らします。

Pythonで効果的なユニットテストを作成するためのベストプラクティスは何ですか？はい、いくつかのベストプラクティスには、獨(dú)立した孤立したテストの作成、記述テスト方法名の使用、境界の狀況のテストが含まれます。さらに、優(yōu)れたテストカバレッジを取得し、頻繁にテストを?qū)g行してみてください。

以上がUnittestとPytestを使用したPythonユニットテストのガイドの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。