Практическое тестирование Python-приложений: алгоритмы и модули

Как использовать unittest для тестирования классов?

Решение: встроенный модуль unittest предоставляет класс TestCase. Создайте подкласс и определите методы test_*.

import unittest

def multiply(a, b):
    return a * b

class TestMath(unittest.TestCase):
    def test_multiply(self):
        self.assertEqual(multiply(3, 4), 12)
        self.assertEqual(multiply(-1, 5), -5)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Python code tests (тестирование кода в python)

Как встроить тесты в документацию функции с помощью doctest?

Решение: записывайте примеры использования в docstring в формате интерактивной сессии. Модуль doctest автоматически проверяет их.

def factorial(n):
    """
    Вычисляет факториал числа n.
    >>> factorial(5)
    120
    >>> factorial(0)
    1
    >>> factorial(-1)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: n must be non-negative
    """
    if n < 0:
        raise ValueError("n must be non-negative")
    return 1 if n == 0 else n * factorial(n-1)

if __name__ == "__main__":
    import doctest
    doctest.testmod()

Py test python (написание тестов на python (pytest))

Как автоматически генерировать тестовые данные для проверки свойств алгоритма?

Решение: библиотека hypothesis генерирует случайные тестовые случаи по стратегиям. Тестируются не конкретные значения, а свойства (property).

from hypothesis import given, strategies as st
from reverse import reverse  # reverse(s) возвращает перевёрнутую строку

@given(st.text())
def test_reverse_property(s):
    assert reverse(reverse(s)) == s

Test data python (создание тестовых данных в python)

Falsifying example: test_reverse_property(s='\x00')

Как измерить время выполнения алгоритма и убедиться в его эффективности?

Решение: используйте модуль timeit или pytest‑benchmark. Сравните несколько реализаций.

import timeit

def bubble_sort(arr):
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(len(arr)-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[0]
    left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
    right = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

# Замеры
t_bubble = timeit.timeit(lambda: bubble_sort([5,3,1,4,2]), number=10000)
t_quick = timeit.timeit(lambda: quick_sort([5,3,1,4,2]), number=10000)
print(f"Bubble: {t_bubble:.4f}s, Quick: {t_quick:.4f}s")

Bubble: 0.4523s, Quick: 0.0876s

Как тестировать функции, обращающиеся к внешним API или базе данных?

Решение: используйте моки (unittest.mock) для подмены внешних вызовов.

from unittest.mock import patch
import requests

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()

def test_fetch_data():
    with patch('requests.get') as mock_get:
        mock_get.return_value.json.return_value = {'key': 'value'}
        result = fetch_data('http://fake.url')
        assert result == {'key': 'value'}

Как проверить, что функция выбрасывает правильное исключение?

Решение: в pytest используйте контекстный менеджер pytest.raises.

import pytest

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ZeroDivisionError("division by zero")
    return a / b

def test_divide_by_zero():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError, match="division by zero"):
        divide(10, 0)