Автостопом по Python

pytest (http://pytest.org/latest/) — это нешаблонная альтернатива модуля стандартной библиотеки Python. Это означает, что для него не требуется создавать временные платформы для тестовых случаев и, возможно, даже не нужны методы установки и очистки. Для установки запустите команду pip в обычном режиме:

$ pip install pytest

Несмотря на то что инструмент тестирования имеет множество возможностей и его можно расширять, синтаксис остается довольно простым. Создать набор тестов так же просто, как и написать модуль с несколькими функциями:

# содержимое файла test_sample.py

def func(x):

····return x + 1

def test_answer():

····assert func(3) == 5

После этого вам лишь нужно вызвать команду py.test. Сравните это с работой, которая потребуется для создания эквивалентной функциональности с помощью модуля unittest:

$ py.test

=========================== test session starts ============================

platform darwin — Python 2.7.1 — pytest-2.2.1

collecting… collected 1 items

test_sample.py F

================================= FAILURES =================================

_______________________________ test_answer ________________________________

····def test_answer():

> ····assert func(3) == 5

E ····assert 4 == 5

E ····+ where 4 = func(3)

test_sample.py:5: AssertionError

========================= 1 failed in 0.02 seconds =========================

Nose

Nose (http://readthedocs.org/docs/nose/en/latest/) расширяет unittest для того, чтобы упростить тестирование:

$ pip install nose

Предоставляет возможность автоматически обнаруживать тесты, чтобы сэкономить ваше время и избавить от необходимости создавать наборы тестов вручную. Предлагает множество надстроек для дополнительной функциональности вроде совместимого с xUnit вывода тестов, отчетов о покрытии, а также выбора тестов.

tox

tox (http://testrun.org/tox/latest/) — инструмент для автоматизирования управления средами тестирования и для тестирования в разных конфигурациях интерпретатора:

$ pip install tox

tox позволяет сконфигурировать сложные матрицы тестов с большим количеством параметров с помощью конфигурационного файла, похожего на INI-файлы.

Варианты для старых версий Python

Если вы не можете контролировать свою версию Python, но хотите использовать эти инструменты тестирования, предлагаем вам несколько вариантов.

unittest2. Это обратный порт модуля unittest (http://pypi.python.org/pypi/unittest2) для версии Python 2.7, который имеет усовершенствованный API и лучшие выражения относительно тех, что были доступны в предыдущих версиях Python.

Если вы используете Python 2.6 или ниже (например, если вы работаете в крупном банке или компании Fortune 500), можете установить его с помощью команды pip:

$ pip install unittest2

Вы можете захотеть импортировать модуль под именем unittest, чтобы вам было проще портировать код на новые версии модуля в будущем:

import unittest2 as unittest

class MyTest(unittest.TestCase):

····…

Таким образом, если вы когда-нибудь перейдете на новую версию Python и вам больше не потребуется модуль unittest2, вы сможете изменить выражение импорта, не меняя остальной код.

Mock. Если вам понравилось то, что вы прочитали в пункте «Mock (в модуле unittest)» раздела «Основы тестирования» выше, но вы работаете с Python в версии ниже 3.3, вы все еще можете использовать unittest.mock, импортировав его как отдельную библиотеку:

$ pip install mock

fixture. Предоставляет инструменты, которые позволяют проще настраивать и очищать бэкенды баз данных для тестирования (http://farmdev.com/projects/fixture/). Он может загружать фальшивые наборы данных для использования в SQLAlchemy, SQLObject, Google Datastore, Django ORM и Storm. Существуют и его новые версии, но его тестировали только для версий Python 2.4–2.6.

Lettuce и Behave