Python でのパラメーター化された単体テスト: 動的テスト生成のガイド

ソフトウェア開発において、テストは信頼性と信頼性を確保する上で重要な役割を果たします。私たちのコードの正確さ。特に単体テストには、特定の機能またはモジュールに対する個別のテストの作成が含まれます。ただし、大規模なデータセットや複雑なテスト シナリオを扱う場合、各パラメーターのテストを手動で作成するのは面倒になります。

パラメーター化されたテスト: 動的テスト生成のソリューション

パラメーター化されたテスト (パラメーター化された単体テストとも呼ばれます) は、入力パラメーターに基づいてテスト生成のプロセスを自動化することで、この課題に対処します。これにより、実行時にテスト パラメーターを動的に置き換えて、複数のデータ セットにわたって単一のテストを実行できます。

パラメーター化のためのツールとテクニック

Python はさまざまな範囲を提供しますパラメータ化のためのツールとライブラリの。これらには、

1 が含まれます。 pytest の Decorator:
pytest は、パラメータ化を簡素化する便利なデコレータ @pytest.mark.parametrize を提供します。これにより、テスト パラメーターを含むタプルのリストを渡すことができ、デコレーターは値のセットごとにテストを展開します。

例:

import pytest

@pytest.mark.parametrize("name, a, b", [
    ("foo", "a", "a"),
    ("bar", "a", "b"),
    ("lee", "b", "b"),
])
def test_sequence(name, a, b):
    assert a == b

2をアサートします。パラメータ化されたライブラリ:
パラメータ化されたライブラリは、パラメータ化の代替アプローチを提供します。これにより、デコレーター @parameterized.expand を使用してテスト パラメーターをリストまたはジェネレーターとして指定できるようになります。

例:

from parameterized import parameterized

class TestSequence(unittest.TestCase):

    @parameterized.expand([
        ("foo", "a", "a"),
        ("bar", "a", "b"),
        ("lee", "b", "b"),
    ])
    def test_sequence(self, name, a, b):
        self.assertEqual(a, b)

パラメータ化されたテストの利点:

• テストの労力の削減: 個別に記述する必要がなくなります。パラメータの組み合わせごとにテストを行い、時間と労力を節約します。
• テストの改善カバレッジ: 考えられるすべてのパラメータ値をテストすることで、包括的なテスト カバレッジを確保し、エッジ ケースを見逃すリスクを軽減します。
• データドリブン テスト: 複雑なシナリオのテストを容易にします。データ自体がテスト動作を推進します。
• 効率的でスケーラブル: 自動化されたテスト生成プロセスにより、テストがより効率的になり、特に大規模なデータセットの場合、スケーラブルです。

従来のアプローチ:

歴史的背景として、動的クラス作成を使用してテストを生成する古いアプローチについて言及できます。 :

例:

import unittest

l = [["foo", "a", "a",], ["bar", "a", "b"], ["lee", "b", "b"]]

class TestSequense(unittest.TestCase):
    pass

def test_generator(a, b):
    def test(self):
        self.assertEqual(a,b)
    return test

if __name__ == '__main__':
    for t in l:
        test_name = 'test_%s' % t[0]
        test = test_generator(t[1], t[2])
        setattr(TestSequense, test_name, test)
    unittest.main()

この従来のアプローチは、より効率的でユーザーフレンドリーなパラメータ化ツールが利用できるため、最新の Python 開発ではあまり一般的ではありません。