Автоматизация тестирования давно стала неотъемлемой частью разработки. Если раньше проверка кода вручную считалась нормой, то сегодня без автотестов трудно представить стабильный проект. Python часто выбирают для тестирования благодаря простоте синтаксиса и большому количеству удобных библиотек. В этом статье мы расскажем, как начать писать тесты на Python и постепенно перейти к автоматизации.

Существует несколько видов тестов:

• Модульные тесты проверяют отдельные функции или классы. Это самый базовый и популярный уровень автоматизации.

• Интеграционные тесты следят за тем, чтобы разные части программы корректно работали вместе.

• End-to-end тесты имитируют реальные сценарии использования приложения, например действия пользователя в веб-интерфейсе.

Чем раньше вы пишете тесты, тем быстрее замечаете ошибки. Исправить баг в небольшой функции дешевле и проще, чем разбираться с падением всей системы на финальном этапе. Поэтому тесты — это не формальность, а инструмент, который экономит время и снижает риск неприятных неожиданностей.

Это позволит избежать конфликтов между версиями библиотек и сделать проект более предсказуемым. Если вы впервые работаете с Python, первым делом установите его с официального сайта и убедитесь, что интерпретатор доступен из командной строки.

Полезной практикой является использование виртуальных окружений. Они позволяют хранить все зависимости проекта отдельно от системных библиотек. Так вы можете работать сразу с несколькими проектами и не бояться, что обновление одной библиотеки повлияет на другой проект. Создание виртуальной среды выполняется так:

После этого можно устанавливать необходимые пакеты. Для автоматизации проверок в Python чаще всего применяют стандартный модуль unittest или внешнюю библиотеку pytest. Вторая пользуется особой популярностью, так как делает процесс написания проверок максимально лаконичным. Устанавливается она одной командой:

Теперь окружение готово, и можно переходить к практике.

Чтобы понять принцип работы, начнем с простого примера. Допустим, у нас есть функция, складывающая два числа:

Вручную вы могли бы вызывать ее с разными аргументами и проверять результат глазами. Но это долго и неудобно. Намного эффективнее написать небольшой скрипт, который сам выполнит вызовы и сравнит ответы с ожидаемыми значениями. С помощью встроенного модуля unittest это выглядит так:

Такой сценарий можно запускать многократно, и он всегда даст одинаковый результат. Если что-то сломается, система сразу сообщит об этом. Это и есть суть автоматизации — избавление от рутинных ручных проверок.

Хотя unittest достаточно мощный и входит в стандартную библиотеку, его стиль ближе к классической объектно-ориентированной модели и может казаться громоздким. Многие разработчики предпочитают pytest, так как он позволяет писать проверки короче и понятнее.

Например, тот же сценарий проверки через pytest будет выглядеть так:

Здесь все лишнее исчезает, и остается только логика проверки. Pytest сам найдет такие функции, запустит их и сообщит об ошибках. Дополнительно он предлагает полезные возможности: фикстуры для подготовки окружения, параметризацию сценариев, а также большое количество плагинов. Все это делает работу с проверками гибкой и удобной.

На курсе Академии ТОП «Тестировщик программного обеспечения» вы научитесь проверять IT-продукты
на прочность, находить ошибки и дефекты, чтобы люди получали надежный и работоспособный сервис. Учебная программа на 90% состоит из практики, направленной на закрепление навыков работы с инструментами тестирования кода и поиска багов. 

Когда количество сценариев начинает расти, важно правильно их упорядочить. Обычно создается отдельная папка tests, где хранятся все файлы с проверками. Названия файлов и функций принято начинать с test_, чтобы инструменты могли автоматически их находить.

Благодаря такой структуре проекта любой новый разработчик сразу понимает, где искать проверки. Кроме того, рекомендуется давать функциям и классам говорящие имена. Например, test_add_positive_numbers звучит гораздо информативнее, чем просто test_add.

Запускать проверки можно вручную, используя команду:

Ключ -v включает подробный вывод, показывающий, какие именно сценарии выполнялись и каков результат. Однако со временем целесообразнее подключать процесс автоматической проверки при каждом изменении кода.

Системы непрерывной интеграции, такие как GitHub Actions или GitLab CI/CD, позволяют настроить выполнение сценариев при каждом коммите или перед слиянием веток. Это снижает риск того, что в основную ветку попадет нерабочий код. Вы получаете мгновенную обратную связь и можете исправить проблему до того, как она отразится на других участниках команды.

Для локального тестирования в разных версиях Python удобно использовать инструмент tox. Он позволяет запускать тесты в изолированных средах, имитируя поведение проекта на разных интерпретаторах и с разными зависимостями. Это особенно полезно для библиотек и фреймворков, которые должны работать в разных окружениях.

Чтобы проверка работала надежно и приносила пользу, необходимо соблюдать несколько правил.

• Один сценарий — одна проверка. Если внутри функции несколько сравнений, и одно из них падает, остальные могут запутать вывод. Лучше разделить их на отдельные сценарии.

• Минимизируйте зависимости. При проверке логики используйте моки и стабы, чтобы не полагаться на внешние сервисы. Это ускоряет выполнение и делает его стабильнее.

• Независимость. Сценарии не должны влиять друг на друга. Если один из них изменил данные, это не должно ломать остальные.

• Покрытие кода. Используйте инструменты вроде coverage.py, чтобы узнать, какие участки программы остаются без проверки. Полное покрытие происходит редко, но важно стремиться к высоким показателям.

Перед тем, как тестировать ПО, сначала нужно написать сам код. На курсе Академии ТОП «Python-разработчик с нуля до PRO», вы освоите язык на продвинутом уровне, научитесь создавать приложения и получите все необходимые навыки востребованного разработчика. 

Чем отличается unittest от pytest?
Unittest встроен в Python и основан на классах, тогда как pytest предлагает более простой синтаксис и дополнительные возможности, поэтому он удобнее для повседневной работы.

Нужно ли проверять абсолютно все методы?
Нет, в первую очередь стоит сосредоточиться на основной логике, которая влияет на работу всего приложения. Второстепенные функции можно покрыть позже, если это потребуется.

Как работать с кодом, который обращается к базе или API?
Обычно используют моки и фикстуры. Они позволяют имитировать ответы внешних сервисов и проверять логику без реальных подключений.

Можно ли запускать проверки автоматически при изменении кода?
Да, это стандартная практика. Системы CI/CD, такие как GitHub Actions или GitLab CI, позволяют настроить запуск при каждом коммите.

Автоматизация проверок в Python — это простой и в то же время мощный инструмент, который помогает делать код надежнее. Начав с базовых сценариев, вы постепенно сможете перейти к более сложным подходам, включая фикстуры, параметризацию и интеграцию с CI/CD. Чем раньше вы внедрите проверку в рабочий процесс, тем спокойнее будет развиваться проект и тем меньше времени придется тратить на отладку неожиданных ошибок.