Как запустить конкретный тест при помощи pytest

pytest — это популярная библиотека для тестирования в языке программирования Python. С ее помощью вы можете легко и эффективно проверять работоспособность вашего кода. Она предоставляет множество удобных функций и инструментов для написания и запуска тестов. Одним из таких инструментов является возможность запуска конкретных тестов.

Запуск конкретного теста с помощью pytest может быть очень полезным, когда у вас есть большое количество тестовых функций и вы хотите проверить только определенные части вашего кода. Это позволяет сэкономить время и ресурсы.

Чтобы запустить конкретный тест, вам необходимо знать его полное название, включая любые параметры или аргументы, которые он принимает. Затем вы можете использовать команду pytest -k с указанием названия теста. Например, если у вас есть тестовая функция с именем test_login_with_valid_credentials, вы можете запустить ее, прописав в консоли команду pytest -k "test_login_with_valid_credentials". pytest найдет и запустит только этот конкретный тест.

Подготовка к запуску тестов в pytest

Перед тем, как запускать тесты в pytest, необходимо выполнить несколько шагов для подготовки окружения:

  1. Установка pytest: Прежде всего, нужно установить саму библиотеку pytest с помощью менеджера пакетов Python, такого как pip. Для этого нужно выполнить команду:


pip install pytest

Примечание: Если вы уже установили pytest, убедитесь, что у вас установлена последняя версия, чтобы воспользоваться всеми новыми функциональными возможностями.

  1. Структура каталога: Pytest использует определенную структуру каталога, чтобы находить и запускать тесты автоматически. Тесты должны располагаться в каталоге с префиксом «test_» или оканчиваться на «_test.py». Например:


project/
├── tests/
│ ├── test_module1.py
│ ├── test_module2.py
│ ├── test_directory/
│ │ ├── test_file1.py
│ │ └── test_file2.py

Pytest будет обходить каталоги и файлы, начинающиеся со слова «test» или оканчивающиеся на «_test.py», и автоматически запускать их.

  1. Написание тестов: После того, как структура каталога настроена, можно начать писать тесты. В pytest тесты представляют собой обычные функции, которые начинаются с префикса «test_». Например:


def test_function():
assert 2 + 2 == 4

Pytest автоматически обнаруживает все такие функции-тесты и выполняет их при запуске.

Теперь вы готовы к запуску тестов в pytest. Вы можете выполнить команду «pytest» в терминале в корневом каталоге проекта, и pytest найдет и запустит все тесты, соответствующие указанным правилам. Вы также можете использовать различные опции и флаги, чтобы настроить запуск тестов по своему усмотрению.

Установка и настройка pytest

Для запуска тестов с помощью pytest необходимо выполнить установку и настройку данного фреймворка. В этом разделе будет рассмотрен процесс установки и настройки pytest.

  1. Установка pytest:
    • Убедитесь, что у вас установлен Python на вашем компьютере. Если Python не установлен, скачайте и установите его с официального сайта python.org.
    • Откройте командную строку (в Windows — командная строка, в macOS и Linux — терминал).
    • Введите следующую команду для установки pytest:
    • pip install pytest

  2. Настройка pytest:
    • В директории вашего проекта создайте файл с названием conftest.py.
    • Откройте созданный файл conftest.py в текстовом редакторе и добавьте необходимые настройки для вашего проекта.
    • Пример настроек:
    • import pytest

      @pytest.fixture
      def setup():
        # Код для настройки перед запуском тестов
        yield
        # Код для завершения после запуска тестов
       
        # Другие настройки

Теперь вы готовы использовать pytest для запуска ваших тестов. Установка и настройка pytest позволяют эффективно организовать процесс автоматического тестирования в вашем проекте.

Структура проекта для тестов

Структура проекта для тестирования с использованием pytest должна быть организована таким образом, чтобы позволить легкое разделение тестируемого кода и тестовых данных, а также обеспечить удобную навигацию и масштабируемость проекта.

Одним из вариантов организации структуры проекта может быть следующая:

Папка/файлОписание
tests/Папка для хранения файлов с тестами
tests/test_*.pyФайлы с тестами. Название каждого файла должно начинаться с «test_»
src/Папка для хранения тестируемого кода
src/*.pyФайлы с тестируемым кодом

Такая структура позволяет легко отделить код, предназначенный для тестирования, от других компонентов проекта. Она также удобна для автоматического обнаружения и запуска тестов с помощью pytest.

Кроме того, внутри папки tests можно создавать дополнительные папки для группировки тестов, например:

Папка/файлОписание
tests/unit/Папка с тестами для модульных тестов
tests/functional/Папка с тестами для функциональных тестов

Такая группировка помогает проводить тестирование по основным типам тестов и допускает более гибкую иерархию структуры проекта.

Организация тестовых классов и функций

Для организации тестовых классов можно использовать классы, которые наследуются от основного класса unittest.TestCase. Каждый метод в таком классе, начинающийся с префикса test_, будет считаться отдельным тестом и будет выполнен при запуске тестов.

Пример:

import unittest
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
def test_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
def test_isupper(self):
self.assertTrue('FOO'.isupper())
self.assertFalse('Foo'.isupper())
def test_split(self):
s = 'hello world'
self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
# Проверим, что s.split() возвращает список
self.assertIsNotNone(s.split())
if __name__ == '__main__':
unittest.main()

Если нужно запустить только определенную функцию, можно передать ее имя в командную строку:

python -m pytest -k test_upper

Также можно использовать декораторы для организации тестовых функций:

import pytest
@pytest.fixture
def setup_database():
# Подготовка данных для теста
yield
# Очистка данных после теста
def test_login(setup_database):
# Тестирование логина
assert login('admin', 'password') == True

В данном примере используется декоратор @pytest.fixture для создания фикстуры setup_database. Эта фикстура будет выполняться перед каждым тестовым вызовом функции test_login.

Тестирование с помощью Pytest предоставляет множество возможностей для организации тестового кода. От выбора подходящего способа будет зависеть читаемость и удобство обслуживания тестового фреймворка.

Запуск определенного теста или группы тестов

Pytest предоставляет возможность запускать только определенные тесты или группы тестов с помощью различных опций командной строки.

Для запуска конкретного теста можно использовать опцию -k, за которой следует строка для поиска по имени теста. Например, чтобы запустить только тесты, имена которых содержат слово «login», можно выполнить команду:

КомандаОписание
pytest -k "login"Запускает все тесты, имена которых содержат слово «login»

Если нужно выполнить только один конкретный тест из файла с тестами, можно использовать опцию -:: после имени файла и указать имя теста. Например:

КомандаОписание
pytest test_file.py::test_functionЗапускает только тест с именем test_function из файла test_file.py

Для запуска группы тестов можно использовать маркеры. Маркеры — это специальные атрибуты, которые можно присваивать тестам для разделения на группы. Например, можно создать маркер @pytest.mark.smoke для обозначения тестов, которые проверяют основные функциональности системы, и запускать их отдельно. Для этого необходимо использовать опцию -m с указанием имени маркера:

КомандаОписание
pytest -m smokeЗапускает все тесты с маркером smoke

Также можно использовать логические операторы для комбинирования маркеров. Например, команда pytest -m "smoke or regression" запустит все тесты с маркером smoke или regression.

Анализ результатов выполнения тестов

Также pytest предоставляет возможность группировать тесты и запускать их по отдельности. Это полезно при анализе результатов выполнения тестов для конкретного модуля или функции. Для этого можно использовать опцию -k или -m, указав соответствующие критерии отбора тестов.

Анализ результатов выполнения тестов с помощью pytest позволяет быстро обнаруживать проблемные участки кода и повышать качество разрабатываемого программного продукта.

Оцените статью