Testar seu código é uma parte vital do ciclo de vida de desenvolvimento de software e sempre deve acontecer antes de implantar o aplicativo na produção. O teste é crucial porque ajuda a rastrear e encontrar bugs no código.  O teste é um método de verificação de unidades individuais de código-fonte para confirmar se funciona de maneira ideal antes de enviar o código para produção. É importante observar que a implantação do arquivo de origem na produção para os usuários é desnecessária durante o teste de unidade.  Seria melhor se você também lembrasse que o teste não é específico do Python.  Este artigo ensinará como escrever testes básicos usando testes de unidade do Python para verificar se seu código passa ou falha durante o teste.  Pré-requisitos  Para concluir este tutorial, você precisa do seguinte:  Conhecimento em escrever código Python  Uma instalação do  na sua máquina local   programa Python  Um editor de código de sua escolha  Começando  Testes de escrita são programas lógicos que um programador escreve para testar uma base de código. Durante o desenvolvimento, um QA deve entender o processo para destacar o que precisa ser melhorado no aplicativo antes de enviar o produto ao usuário. Para isso, vamos escrever uma função que soma dois números e retorna o resultado.  Para começar, crie uma pasta contendo todos os arquivos para escrever o teste deste tutorial. Adicione um arquivo chamado   para escrever a função nesta nova pasta. main.py   # main.py # Add the sum of two numbers def add_sum(num1, num2): return int(num1) + int(num2)  Agora que temos o bloco de código acima, vamos verificar se o código funciona escrevendo uma função que permite aos usuários inserir o valor desejado por meio do prompt de entrada. A função   recebe dois números como parâmetros e retorna o valor usando o operador   sinal para obter a soma. Em outro arquivo,   , copie e cole o seguinte código: add_sum() + result.py   # result.py from main import add_sum print("Please enter the two values\n") num1 = int(input("Please enter the first number: \n")) num2 = int(input("Please enter the second number: \n")) total = add_sum(num1, num2) print(f"The sum of the values is {total}")  Este bloco de código faz o seguinte:  Importa   de  add_sum() main.py  converteu o valor do prompt de entrada em um número inteiro usando o método  int  soma os valores que imprimem seu total usando as f-strings (sintaxe de formatação) para obter a saída   O que são testes de unidade e casos de teste?  O Python vem com um módulo de biblioteca padrão integrado chamado unittest, que fornece ferramentas para construir e executar testes para seu código. O principal objetivo do teste de unidade é verificar se todas as funções do código funcionam conforme o esperado.  Um caso de teste é uma forma padrão de trabalhar com um unittest, com funcionalidades disponíveis na classe de nome do teste. Além disso, um caso de teste é essencial no código do componente para teste de unidade individual. Ele usa diferentes métodos assert para verificar e relatar falhas imediatamente após a execução do código.   Passando em um teste  Esta seção é toda sobre como escrever uma série de testes.  Antes de criar o arquivo de teste para escrever todos os casos de teste para a função   , vamos atualizar o   . Copie e cole o seguinte código: add_sum() main.py   # main.py def add_sum(num1, num2): try: return int(num1) + int(num2) except ValueError as err: return err  O bloco de código usa a instrução   que lida com exceções em seu código, alertando você se houver um erro no bloco except. Este método de programação ajuda a detectar erros e aponta para o número da linha específica onde ocorreu o erro. try/except  Agora, crie um arquivo de teste no mesmo diretório chamado test.py. Neste arquivo, copie e cole o seguinte código:   # test.py import unittest from main import add_sum class MainTest(unittest.TestCase): def test_do_stuff(self): result = add_sum(5, 10) self.assertEqual(result, 15) if __name__ == '__main__': unittest.main()   Conforme mostrado no bloco de código acima, ocorre o seguinte:  Importe o unittest e a função que deseja testar (vem do main.py)  O Unittest funciona criando uma classe contendo os testes para a função add_sum(), que herda dentro da classe o que o unittest dá, que é o unittest.TestCase  Defina uma função com a palavra-chave self no test_do_stuff() que representa a instância da classe  Dentro do método de teste test_do_stuff(), declare uma variável e passe os dois argumentos com valores diferentes  A última linha usa o método assert unittest, assertEqual, que verifica se os argumentos que você passa da variável result correspondem ao resultado que você espera receber  Por fim, execute todo o arquivo de teste com unittest.main()    **  ** Lembre-se de iniciar todos os métodos com o “test_” pois o test.py é executado automaticamente.  Sempre que você executa um teste, espera-se que todas as verificações sejam aprovadas com uma mensagem OK no console, o que significa que foi bem-sucedido.   Ran 1 test in 0.000s OK   Falha em um teste  Durante o desenvolvimento e teste, deve haver cenários de falha. Isso mostra que todo programa tem vulnerabilidades e bugs.  No mesmo arquivo,   , vamos modificar o código e colar o seguinte: test.py   # test.py import unittest from main import add_sum class MainTest(unittest.TestCase): # other test def test_do_stuff2(self): result = add_sum("hulu", 5) self.assertEqual(result, 5) if __name__ == '__main__': unittest.main()  O resultado da execução deste código é algo como isto:   FAIL: test_do_stuff2 (__main__.MainTest) ---------------------------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): File "test.py", line 11, in test_do_stuff3 self.assertEqual(result, 5) AssertionError: ValueError("invalid literal for int() with base 10: 'hulu'") != 5  A partir da saída acima, o seguinte pode ser resolvido lendo o código de erro e corrigindo o código de acordo:  O erro ocorreu em um número de linha específico, solicitando que você verifique e resolva o número da linha.  Em seguida está o erro de assertion, que dá um erro de valor significando que a string 'hulu' não é um literal válido, sabendo que no arquivo main.py, os dois valores são do tipo int  Com esta etapa, você sabe o que corrigir para que o código execute o teste OK com os valores corretos a serem passados para que o código seja bem-sucedido.   Executando o código  Quando você tem muitos arquivos e módulos diferentes criados e precisa testar todos eles simultaneamente, em vez do padrão tentar um único arquivo, você pode usar este comando para executar todos os testes simultaneamente.   python3 -m unittest  Além disso, para obter mais detalhes sobre o teste, use o comando com o sinalizador   (detalhado), que mostra os testes que estão OK e os que falharam. -v   python3 -m unittest -v  O resultado se parece com isto:   test_do_stuff (test.MainTest) ... ok test_do_stuff2 (test.MainTest) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 2 tests in 0.000s OK   Conclusão  O teste de unidade deve ser uma prática feita pelos QAs e desenvolvedores envolvidos na escrita e envio do código sempre que um novo recurso é lançado antes que os usuários comecem a usar o aplicativo. Fazer testes regularmente ou periodicamente não deve ser uma reflexão tardia, mas sim criar confiança na funcionalidade e eficiência do aplicativo.  Este artigo forneceu uma visão geral de por que os testes são essenciais no desenvolvimento e como usar testes de unidade para verificar a função do código e atender a uma especificação padrão para usuários antes da implantação na produção.  Saber mais   Documentação de teste de unidade

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Data Visualization

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Frontend

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

2022 - No No No Nodejs

2022 - Remote Work Warrior

Portfolio

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Data Visualization

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Frontend

Nominated for 2022 - Remote Work Warrior

Nominated for 2022 - No No No Nodejs

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Muito longo; Para ler

Entendendo o teste de unidade em Python

Entendendo o teste de unidade em Python

About Author

COMENTARIOS

Rótulos

ESTE ARTIGO FOI APRESENTADO EM

Related Stories

As camadas invisíveis: por que as entrevistas com usuários são um ativo insubstituível

Uma breve introdução à teoria do cérebro de Boltzmann

Aumente sua produtividade com estas 18 ferramentas para desenvolvedores 🚀🔥

Navegando pelas águas: desenvolvendo aplicações RAG de nível de produção com data lakes

As camadas invisíveis: por que as entrevistas com usuários são um ativo insubstituível

Uma breve introdução à teoria do cérebro de Boltzmann

Aumente sua produtividade com estas 18 ferramentas para desenvolvedores 🚀🔥

Navegando pelas águas: desenvolvendo aplicações RAG de nível de produção com data lakes

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps