Acelere o desempenho do seu Pytest para qualidade de código aprimorada e feedback mais rápido

Integrando a seleção de teste preditivo do Launchable com o Pytest

No cenário em constante evolução do desenvolvimento de software, a necessidade de processos de teste escaláveis e eficazes nunca foi tão crucial. À medida que a complexidade dos aplicativos cresce, torna-se cada vez mais desafiador manter um fluxo de trabalho de teste rápido e confiável. Digite pytest, uma estrutura de teste popular para Python que facilita a escrita e a organização de testes para os desenvolvedores.

Mas e se pudéssemos tornar o pytest ainda melhor?

O Launchable aproveita o aprendizado de máquina para prever quais testes têm maior probabilidade de detectar possíveis defeitos , reduzindo drasticamente o tempo gasto na execução de testes irrelevantes. Ao combinar a simplicidade e a flexibilidade do pytest com os poderosos recursos preditivos do Launchable, você poderá atingir um novo nível de eficiência e precisão nos testes.

Mergulhe nos benefícios de usar o pytest com a seleção preditiva de teste do Launchable, percorra o processo de configuração e veja como essas ferramentas podem funcionar em harmonia para revolucionar seu fluxo de trabalho de teste. Prepare-se para transformar a maneira como você testa seus aplicativos Python!

Compreendendo o básico do Pytest (com exemplos práticos de código): Escrevendo testes, asserções, acessórios e plug-ins no Pytest

A elegância e a simplicidade do Pytest tornam a escrita de testes, assertions, fixtures e plugins uma experiência perfeita para os desenvolvedores. Com sua sintaxe intuitiva e recursos poderosos, você pode criar testes para todos os tipos de teste de software fáceis de entender e manter. Vamos explorar esses conceitos com mais detalhes e ver como eles podem ser utilizados em seu fluxo de trabalho de teste.

Testes Pytest e Asserções

O Pytest permite que você escreva funções de teste usando declarações assert padrão do Python, tornando seus testes limpos e legíveis. Para criar um teste, basta definir uma função com um nome começando com test_ e usar asserções para verificar se o comportamento esperado é atendido. Aqui está um exemplo simples:

 def add(a, b): return a + b def test_add(): assert add(2, 3) == 5 assert add(-1, 5) == 4 assert add(0, 0) == 0

Fixações Pytest

Fixtures em pytest fornecem uma maneira conveniente de configurar e desmontar recursos reutilizáveis, como conexões de banco de dados, arquivos temporários ou dados de teste. Eles ajudam você a manter um conjunto de testes limpo e modular. Para criar um fixture, use o decorador @pytest.fixture mostrado no exemplo abaixo.

 import pytest @pytest.fixture def sample_data(): return {"name": "John Doe", "age": 30} def test_sample_data(sample_data): assert sample_data["name"] == "John Doe" assert sample_data["age"] == 30

No exemplo acima, o fixture sample_data é passado automaticamente para qualquer função de teste que o solicite como um parâmetro, garantindo dados de teste consistentes em seu conjunto de testes.

Plug-ins Pytest

O sistema de plugins do Pytest permite estender sua funcionalidade ou integrá-lo a outras ferramentas, tornando-o ainda mais versátil. Você pode usar plugins existentes ou criar os seus próprios. Para instalar um plug-in existente, use o gerenciador de pacotes pip. Por exemplo, execute o seguinte em sua linha de comando para instalar o plug-in pytest-cov.

pip install pytest-cov

Para criar um plug-in personalizado, defina um novo módulo python (denominado my_plugin_module no exemplo). A partir daí, você registrará o módulo como um ponto de entrada em seu arquivo setup.py.

 # setup.py from setuptools import setup setup( ... entry_points={"pytest11": ["my_plugin = my_plugin_module"]}, ... )

Benefícios e limitações do Pytest

O teste é um aspecto essencial do desenvolvimento de software, garantindo que seu código seja robusto, confiável e livre de erros. O Pytest emergiu como uma escolha popular entre os desenvolvedores Python por sua simplicidade, flexibilidade e recursos poderosos. No entanto, como qualquer ferramenta, tem suas limitações.

Benefícios do Pytest

1. Fácil de usar - Sintaxe simples, Fácil de escrever testes, Automação de testes: Pytest oferece uma sintaxe simples e intuitiva, facilitando a escrita de testes mesmo para iniciantes. Com sua descoberta de teste integrada, o pytest detecta e executa testes automaticamente, economizando tempo e esforço dos desenvolvedores.

   
   

2. Recursos abrangentes: testes parametrizados, acessórios, asserções: o Pytest fornece um conjunto de recursos poderosos, como testes parametrizados, acessórios e recursos avançados de asserção que facilitam a criação de testes abrangentes e de fácil manutenção.

   
   

3. Extensibilidade: Plugins, capacidade de estender a funcionalidade: o sistema de plug-ins do Pytest permite que os desenvolvedores estendam sua funcionalidade ou a integrem a outras ferramentas, aumentando sua versatilidade.

   
   

4. Documentação abrangente: instruções e exemplos fáceis de entender: a documentação bem organizada do Pytest fornece instruções e exemplos claros, tornando mais fácil para os desenvolvedores aprender e dominar a estrutura. A integração Launchable para pytest é documentada com amostras de código - isso pode ser útil quando você está começando com pytest e Launchable.

   
   

5. Compatibilidade entre plataformas: roda em Windows, Linux e MacOS: o Pytest é compatível com várias plataformas, o que significa que pode ser executado em vários sistemas operacionais como Windows, Linux e MacOS, garantindo uma experiência de teste tranquila.

   
   

6. Suporte da comunidade: acesso a uma grande e útil comunidade de usuários: o Pytest possui uma grande comunidade de suporte, que é inestimável quando se trata de solucionar problemas, compartilhar conhecimento e manter-se atualizado com os desenvolvimentos mais recentes.

Limitações do Pytest

Apesar de seus inúmeros benefícios, o pytest também possui algumas limitações que os desenvolvedores devem considerar:

1. Suporte limitado para linguagens não-Python: o Pytest foi projetado com o Python em mente, portanto, não possui suporte extensivo para outras linguagens. Isso pode ser um problema se você precisar testar o código escrito em uma linguagem diferente do Python.

   
   

2. Difícil depurar testes complexos: Pytest pode ser difícil de depurar ao lidar com testes complexos. Isso pode ser especialmente desafiador se o teste envolver vários componentes ou exigir uma compreensão profunda do código que está sendo testado.

   
   

3. Nem sempre adequado para todos os projetos: Embora o pytest seja ótimo para testes de unidade, pode não ser adequado para todos os projetos. Por exemplo, se o seu projeto requer teste de integração ou teste de ponta a ponta, o pytest pode não ser a melhor opção.

   
   

A boa notícia é que você não precisa executar horas de conjuntos complexos de testes de integração se usar a seleção de testes preditivos do Launchable.

Como o Launchable e o Pytest funcionam juntos

No ambiente de desenvolvimento acelerado de hoje, cada minuto conta. Execuções de teste demoradas podem prejudicar a produtividade, atrasar implantações, prejudicar a experiência do desenvolvedor e aumentar os custos. Felizmente, com a integração Launchable pytest, você pode aproveitar o poder da seleção de teste preditivo para otimizar seu fluxo de trabalho de teste, acelerar seus testes e melhorar sua experiência de desenvolvedor.

Launchable, a plataforma de inteligência de teste, usa aprendizado de máquina para prever quais testes têm maior probabilidade de detectar possíveis defeitos. Com a integração de pytest do Launchable, você pode priorizar a execução dos testes mais relevantes, economizando preciosas horas de máquina e fornecendo feedback mais rápido aos desenvolvedores.

Adicionar Launchable ao pytest permite que desenvolvedores e equipes de DevOps:

1. Tempo de execução de teste reduzido : ao executar apenas os testes mais relevantes, você pode reduzir significativamente o tempo gasto na execução do teste, permitindo iterações e implantações mais rápidas.

   
   

2. Utilização otimizada de recursos : a seleção de teste inteligente do Launchable garante que seus recursos de computação sejam usados com eficiência, reduzindo o custo geral de teste e liberando recursos para outras tarefas.

   
   

3. Maior confiabilidade do conjunto de testes: ao priorizar os testes com maior probabilidade de detectar defeitos, você pode detectar e corrigir problemas no início do ciclo de desenvolvimento, melhorando a qualidade geral e a confiabilidade de sua base de código.

Tutorial prático para Pytest e Launchable

Para começar com o plugin Launchable pytest, são necessários quatro passos simples.

✅ Instale o plug-in Pytest inicializável

Instale o plug-in Launchable pytest: pip3 install pytest-launchable

✅ Defina sua chave de API inicializável

Inscreva-se para uma conta Launchable (se ainda não o fez) em https://app.launchableinc.com/signup/ e crie sua chave de API. Exporte sua chave como uma variável de ambiente em seu script CI: export LAUNCHABLE_TOKEN=<your_launchable_api_key>

Salve esta chave em algum lugar seguro - evite deixá-la em seu código-fonte para que todos possam ver.

✅ Grave e envie dados de teste para Launchable:

Antes que o Launchable possa prever quais testes executar, ele precisa de dados de teste históricos. Para registrar e enviar dados de teste, defina sua configuração iniciável.

Você pode gerar uma configuração Launchable executando via pip: launchable-config --create ou pode copiar este exemplo para um novo arquivo chamado .launchable.d/config.yml :

 # Launchable test session configuration file # See https://docs.launchableinc.com/resources/cli-reference for detailed usage of these options # schema-version: 1.0 build-name: commit_hash record-build: # Put your git repository location here source: . max_days: 30 record-session: subset: # mode can be subset, subset-and-rest, or record-only mode: record-only # if mode is subset or subset-and-rest, you must specify one of target/confidence/time # examples: # target: 30% # Create a variable time-based subset of the given percentage. (0%-100%) # confidence: 30% # Create a confidence-based subset of the given percentage. (0%-100%) # time: 30m # Create a fixed time-based subset. Select the best set of tests that run within the given time bound. (eg 10m for 10 minutes, 2h30m for 2.5 hours, 1w3d for 7+3=10 days. ) confidence: 99 record-tests: # The test results are placed here in JUnit XML format result_dir: launchable-test-result

✅ Ativar seleção de teste preditivo:

Depois de enviar dados de teste suficientes, você pode começar a usar a seleção de teste preditivo do Launchable.

Tudo o que você precisa fazer é atualizar seu arquivo config.yml . Altere o mode subset para subset , defina um destino de otimização ( target , time ou confidence ) e salve o arquivo. Isso permite a criação de subconjuntos quando você executa pytest --launchable .

Fácil demais!

O Launchable selecionará os testes mais críticos e relevantes, otimizando seu fluxo de trabalho de teste e fornecendo feedback mais rápido à sua equipe de desenvolvimento.

Para obter uma documentação abrangente, consulte pytest (Integração) | Documentos lançáveis .

Considerações Finais sobre Pytest e Seleção de Teste Preditivo

A integração do Launchable ao seu fluxo de trabalho de teste de pytest pode levar a economias substanciais de tempo e recursos, permitindo que você acelere o ciclo de desenvolvimento e forneça código de alta qualidade com mais eficiência.

Ao priorizar os testes mais relevantes, você não apenas economizará horas de máquina, mas também permitirá que sua equipe de desenvolvimento receba feedback mais rapidamente , levando a uma resolução de problemas mais rápida e a uma melhor qualidade geral do código.