Framework для python Flask - Тестовый охват

Старт:22.10.2024

Срок обучения:6 недель

Backend-разработка на Django

Пройдите курс по Django онлайн от Нетологии. Освойте разработку веб-приложений с нуля, научитесь работать с базами данных и становитесь востребованным Django разработчиком. Запишитесь сейчас!

28 000 ₽40 000 ₽

2 333₽/мес рассрочка

Подробнее

Для обеспечения надежности приложения Flask рекомендуется использовать полный тестовый охват. В этом руководстве мы рассмотрим конкретные стратегии достижения высокого качества кода Flask-приложения с помощью тестов. Мы не будем отвлекаться на общие советы, а сосредоточимся на практических шагах.

Ключевым моментом является использование модульных тестов. Это позволяет проверять отдельные компоненты приложения без запуска всего кода. С помощью фреймворка pytest вы можете писать тесты, покрывающие основные функциональные возможности вашего API. Пример: проверка работы определенного endpoint-а с разными входными данными, а также валидации возвращаемых данных.

Важно использовать различные типы тестов. Помимо тестов на функциональность, включите тесты на исключения (например, если пользователь вводит некорректные данные), а также тесты производительности и нагрузочные тесты (если это необходимо). Количество тестов, необходимых для конкретного приложения, варьируется, но важно стремиться к максимальному покрытию критических функций.

При выборе стратегии важно учитывать сложность вашего приложения. Для небольшого приложения достаточен средний уровень тестового охвата. Для более масштабных проектов, требующих высокой надежности, следует использовать полный набор тестов, покрывающий весь код. Это позволит обнаруживать и исправлять ошибки на ранних этапах разработки.

Framework для Python Flask - Тестовый Охват

Используйте библиотеку pytest для написания тестов Flask приложений. Она обеспечивает гибкость и простоту.

Примеры тестов (фреймворк pytest):

import pytest
from flask import Flask, request
from pytest_flask import FlaskClient
import json
app = Flask(__name__)
@app.route('/data')
def data():
return json.dumps({'key': 'value'})
def test_data_route(client: FlaskClient):
response = client.get('/data')
assert response.status_code == 200
assert json.loads(response.data.decode('utf-8')) == {'key': 'value'}

Ключевой момент: явно указывайте тип результата FlaskClient в определении функции теста (test_data_route(client: FlaskClient)). Это критически важно для корректной работы.

Для отслеживания покрытия кода используйте pytest-cov:

Отчет pytest-cov в HTML формате покажет, какие части кода протестированы. Обязательно проверяйте результаты.

Установка и настройка тестового фреймворка

Для начала, установите pytest и Flask-Testing. Используйте pip:

pip install pytest flask-testing

Затем, создайте директорию tests в корне вашего проекта.

Внутри tests создайте файл test_app.py. В нём разместите ваши тестовые функции.

Пример:

import pytest
from flask import Flask
from flask_testing import TestCase
app = Flask(__name__)
class TestApp(TestCase):
def create_app(self):
app.config['TESTING'] = True
return app
def test_index_route(self):
response = self.client.get('/')
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertIn('Hello, World!', response.data.decode())

Обратите внимание на использование класса TestCase для создания тестового окружения. Метод create_app устанавливает TESTING=True для Flask, что важно для корректной работы тестов. Ключевой элемент – self.client для выполнения HTTP-запросов.

Теперь запустите тесты:

pytest tests

Если тесты проходят, вы увидите сообщение об успешном завершении. Если есть ошибки, прочитайте сообщения об ошибках, чтобы понять, что не так. Конкретизируйте ошибки в ваших тестах.

Тестирование контроллеров (Views)

Для эффективного тестирования контроллеров (Views) в Flask используйте подход, основанный на отделении тестирования от самого приложения. Создавайте отдельные тесты для каждого контроллера, используя unittest или pytest.

• Мокирование (Mock): Используйте моки для имитации внешних зависимостей контроллера (базы данных, других сервисов). Это изолирует контроллер от внешних воздействий и позволяет сфокусироваться на его внутренней логике.
• Примеры тестов:
  • Тестируйте различные сценарии ввода: корректные и некорректные данные.
  • Проверяйте возвращаемые статусы HTTP.
  • Убедитесь, что контроллер возвращает ожидаемые данные (JSON, HTML).
  • Проверяйте обработку ошибок (exception handling).
  • Проверяйте работу с сессиями (если используется).
• Структура тестов:
  1. Создайте отдельный класс для каждого контроллера с тестами. Используйте setUp для инициализации необходимых объектов (например, клиента Flask).
  2. Используйте ассершены (assertEqual, assertTrue, assertIn) для проверки данных.
  3. Разбейте каждый тест на отдельные вызовы методов контроллера, где проверяется выполнение определённых задач.
  4. Напишите отдельные тесты для проверки поведения контроллера при разных входных данных, и особенно для некорректных входных данных.
• Пример мокирования (pytest):

  
  import pytest
  from flask import Flask, request
  # ... (Ваш контроллер) ...
  def test_my_controller():
  app = Flask(__name__)
  app.config['TESTING'] = True
  # ... (Инициализация необходимых объектов)
  with app.test_request_context('/my_route', method='POST'):
  # Мокирование get_data()
  from unittest.mock import patch
  @patch('ваш_модуль.get_data')
  def test_mocking(mock_get_data):
  mock_get_data.return_value = {'key': 'value'} # Мокируем возвращаемые данные
  response = controller.my_view()  # выполняем метод контроллера
  assert response.status_code == 200
  assert response.json == {'key': 'value'}
  
  

Тестирование моделей данных (Flask-SQLAlchemy)

Для эффективного тестирования моделей Flask-SQLAlchemy необходимо создать отдельный набор тестов, изолированный от основного приложения.

Ключевой момент – использование моков (mock-объектов) вместо реальной базы данных. Это позволяет:

• Исключить зависимость от внешних ресурсов (базы данных).
• Гарантировать быстродействие тестов.
• Упростить тестирование сложных сценариев без загрузки реальной базы.

Пример:

from unittest import TestCase
from unittest.mock import patch
from app import db, User  # Подключаем модель User и db-объект
class UserModelTests(TestCase):
@patch('app.db.session')
def test_create_user(self, mock_session):
user_data = {'username': 'testuser', 'email': 'test@example.com'}
user = User(**user_data)
db.session.add(user)
db.session.commit()
mock_session.add.assert_called_once_with(user)
#Проверка, что данные сохранены корректно
self.assertEqual(user.username, 'testuser')

В примере:

• @patch('app.db.session') – мокирует сессию базы данных.
• mock_session.add.assert_called_once_with(user) – проверка, что метод add был вызван с ожидаемым объектом user.
• self.assertEqual(user.username, 'testuser') – проверка результата. Важно! Проверять все значимые поля объекта.
• Прочие поля объекта проверяются аналогично.

Рекомендации:

1. Мокируйте все методы базы данных, включая query, commit и rollback.
2. Пишите тесты для каждого значимого метода модели.
3. В тестах проверяйте поведение модели на различных входных данных, включая граничные и ошибочные.
4. Обязательно используйте assert для проверки ожидаемого поведения.

Важно – подключить необходимые библиотеки для тестирования, такие как unittest и mock.

Тестирование форм и валидации

Используйте unit-тесты для проверки корректности обработки ввода. Создавайте отдельные тесты для каждой валидации (например, обязательные поля, формат email, диапазон чисел). Проверяйте правильное отображение ошибок при некорректном вводе, используя значения, выходящие за указанные границы, или отсутствующие обязательные поля как входные данные. Также, проверьте обработку успешного ввода корректных данных.

Пример:

# Пример теста для формы регистрации def test_registration_form_valid_input(): # Симлифицированный пример data = {'username': 'valid_user', 'email': 'test@example.com', 'password': 'password123'} # Объект формы form = RegistrationForm(data) assert form.validate() is True

# Пример теста для валидации email def test_email_validation(): invalid_email = "invalid_email" data = {'email': invalid_email} form = RegistrationForm(data) # Проверка на проверку валидности почты assert form.errors['email']

Важные моменты: Используйте фейковые(mock) данные для ввода, чтобы не полагаться на внешние ресурсы (база данных, файлы). Также, проверяйте обработку случаев, когда введенные значения не соответствуют требованиям.

Покрытие кода и анализ результатов

Для оценки тестового охвата используйте инструменты, предоставляемые фреймворком pytest. Например, `pytest --cov=your_module` (замените `your_module` на имя вашего модуля). Результат анализа будет в виде отчета с указанием процентного покрытия для каждого файла и функции.

Анализируйте результаты, уделяя внимание областям с низким покрытием. Это могут быть сложные или критичные логические ветви, которые требуют дополнительного тестирования. Например, если покрытие функции обработки заказов составляет лишь 60%, это требует проверки всех возможных сценариев, включая ошибки и граничные значения.

Необходимо сравнивать результаты покрытия с другими метриками, такими как количество багов на 1000 строк кода. Возможно, стоит добавить тесты для улучшения охвата. Если покрытие значительно улучшается, но количество багов не уменьшается, возможно, нужна переоценка стратегии тестирования и корректировка тестов.

Для улучшения покрытия кода создавайте тесты, выполняющие проверки различных условий. В каждом тесте должно быть чёткое определение входных данных и ожидаемого результата. Проверяйте граничные значения, а также ошибки для корректной работы.

Используйте инструменты для визуализации результатов покрытия, чтобы понять проблемные области. Такие графические представления помогают лучше понять, где необходимо сфокусироваться на тестировании.

Интеграционные тесты API

Для обеспечения надежности Flask API, необходимо проводить интеграционные тесты. Используйте фреймворк pytest с плагином pytest-flask. Вот пример структуры теста:

import pytest
from flask import Flask
from flask_testing import TestCase
app = Flask(__name__)
# ... ваш код приложения ...
class TestAPI(TestCase):
def create_app(self):
return app
def test_get_user(self):
response = self.client.get('/users/1')
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertEqual(response.json['id'], 1)
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-v', '--tb=no', '--disable-warnings', __file__])

Этот пример показывает тест `/users/1`. Ключевые моменты: использование TestCase для работы с фреймворком Flask; проверка кода состояния ответа (200 OK); проверка ожидаемого результата (response.json). Не забудьте добавить в app.route необходимые URL-адреса, а также правильно подготовить данные в базе данных.

Важно проверять не только успешные запросы, но и ошибки: 404 (Not Found), 500 (Internal Server Error) и др. Напишите тесты, имитирующие эти ситуации.

Позаботьтесь о корректной структуре данных: проверьте, что данные возвращаются в ожидаемом формате (JSON, XML), а также проверьте тип данных (например, isinstance(response.json['age'], int)).

Вопрос-ответ:

Как выбрать подходящий инструмент для тестирования покрытия кода Flask-приложения? Какие инструменты лучше всего подходят для Python?

Выбор инструмента для тестирования покрытия кода зависит от масштаба вашего проекта и ваших предпочтений. Для Python существуют несколько популярных инструментов, таких как `pytest-cov` и `coverage.py`. `pytest-cov` часто используется вместе с `pytest`, обеспечивая удобную интеграцию и отчеты о покрытии кода. Он хорошо интегрируется с разными стилями тестирования. `coverage.py` — более универсальный инструмент, который можно использовать с различными фреймворками тестирования, но требует отдельной настройки. Важно обратить внимание на возможности по генерации отчетов и их визуализации. Также есть специализированные инструменты, которые могут быть удобнее для конкретных проектов, например, инструменты в составе IDE. Оптимальный выбор зависит от вашей существующей структуры и используемых инструментов для тестирования.

Какие существуют типы тестов для Flask-приложений, которые помогут улучшить покрытие кода? Чем отличаются тесты контроллеров от тестов моделей?

Для Flask-приложений есть множество видов тестов, важных для достижения полного покрытия кода. Тесты контроллеров обычно проверяют, что ваши обработчики запросов возвращают правильный результат в зависимости от входных данных, т.е. логику обработки запросов. Они проверяют, что контроллер корректным образом взаимодействует с другими компонентами приложения (например, с базой данных). Тесты моделей, с другой стороны, фокусируются на проверке логики работы с данными. Они тестируют методы, связанные с доступом, сохранением и обработкой данных в вашей модели. Отличие в том, что тесты контроллеров проверяют взаимодействие с данными и обработку, а тесты моделей — непосредственно логику работы с данными.

Можно ли использовать инструменты для тестирования покрытия кода, не требующие написания отдельных тестов? Или это всегда требует создания отдельных тестовых сценариев?

В большинстве случаев для оценки покрытия кода требуется создание отдельных тестовых сценариев. Это связано с принципом тестирования — вы должны специально создавать входные данные и сценарии, которые будут заставлять код работать в различных условиях. Без таких тестов сложно гарантировать, что код полностью покрыт различными путями выполнения. Некоторые инструменты могут дополнительно автоматически генерировать тесты, но в основе все равно лежит создание исходных данных, ситуаций и ожидаемых результатов. Использование таких инструментов позволяет автоматизировать отслеживание и анализ покрытия кода, что является эффективным методом контроля качества.

Как можно визуализировать результаты тестирования покрытия кода, чтобы быстро оценить, какие части нуждаются в дополнительном тестировании? Какие инструменты помогут?

Результаты тестирования покрытия кода часто предоставляются в виде отчетов, которые можно визуализировать (например, в виде диаграмм, графиков). Такие инструменты, как `pytest-cov` и `coverage.py`, могут генерировать отчеты в различных форматах, включая HTML или текстовые. Эти отчеты обычно показывают, какие части кода были затронуты тестами, а какие — нет. Визуализация позволяет быстро определить "белые пятна"— участки кода, которые не покрыты тестами, и в этом случае, необходимо разработать дополнительные тестовые случаи. Наиболее полезные отчеты включают графики покрытия кода (например, с выделением линий кода, не затронутых тестированием), таблицы и сводки по проценту покрытия. Различные инструменты могут предоставлять различные варианты визуализации.