Написание и выполнение тестов django python

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 качества вашего Django приложения, начинайте с написания тестов сразу после создания кода модели или представления. Это гарантирует, что изменения не сломают уже работающие части приложения.

Ключевые шаги: используйте фреймворк unittest или pytest. Напишите тесты, проверяющие важные функциональные аспекты: корректность работы модели (создание, чтение, обновление, удаление данных), правильность обработки данных в представлениях (например, возвращаемый статус ответа, передаваемые данные) и, не менее важно - корректность логики приложения. В тесте create используйте assert для проверки созданных объектов.

Пример: Представьте, что у вас есть модель User. Вот как можно написать тест, проверяющий её создание:

import unittest
from django.test import TestCase
from .models import User
class UserTests(TestCase):
def test_create_user(self):
user = User.objects.create(username='testuser', email='test@example.com')
self.assertEqual(user.username, 'testuser')
self.assertTrue(user.check_password('testpassword'))

Обратите внимание на ясность и конкретность утверждений в тесте. Каждое утверждение (assertEqual, assertTrue) проверяет определенный аспект работы модели. Обязательно проверяйте как успешные, так и неудачные сценарии, например, проверку корректности данных, которые вводятся при создании.

Запускайте тесты с помощью команды python manage.py test. Регулярное тестирование – залог стабильности и предотвращения ошибок в вашем приложении.

Написание и выполнение тестов Django Python

Для надежной работы Django приложения, пишите тесты. Начнем с модульных тестов.

Создайте отдельный файл для тестов. Имя файла должно оканчиваться на '_tests.py'. Он должен находиться в директории приложения, например, `my_app/tests.py`.

• Импортируйте необходимые классы и методы, которые будут тестироваться, из соответствующих файлов приложения.
• Создайте класс, наследующий от `unittest.TestCase`.
• Создайте тесты в виде методов этого класса. Имена должны начинаться с `test_` (например, `test_my_function`).

Примеры тестов (my_app/tests.py):

import unittest
from my_app.models import MyModel
from my_app.views import my_view
class MyModelTests(unittest.TestCase):
def test_model_creation(self):
model = MyModel.objects.create(name='TestName')
self.assertEqual(model.name, 'TestName')
def test_view_returns_200(self):
response = my_view(request=None)
# Используйте assertEqual для проверки статуса ответа
self.assertEqual(response.status_code, 200)

1. Ключевые методы `assertEqual`, `assertTrue`, `assertFalse`, `assertRaises` из `unittest` помогают проверять значения.

2. Обратите внимание на метод `my_view` - проверка результата выполнения views очень важна. В данном примере `request=None`(заглушка) – важно проверить работу контроллеров в различных условиях.

• Структура тестов: Для тестов моделей, используйте `setUp` и `tearDown`, для создания и удаления объектов перед и после каждого теста. Это повысит производительность и позволит избежать проблем со связанными данными.

• Запуск тестов: Используйте `python manage.py test my_app`.

• Обработка ошибок: Обязательно используйте ассерты для проверки ожидаемых результатов или исключений. Если ожидается исключение, используйте `assertRaises` для успешной проверки.

Правильно написанные и выполняемые тесты упростят процесс разработки и помогут предупредить/исправить ошибки.

Установка и настройка тестовой среды

Для запуска тестов Django необходимо создать виртуальное окружение. Используйте venv:

python3 -m venv .venv

Активируйте окружение:

source .venv/bin/activate (на Linux/macOS)

.venv\Scripts\activate (на Windows)

Установите необходимые пакеты:

pip install pytest

pip install django

Создайте базу данных (например, PostgreSQL):

psql -h localhost -U your_user -d your_database

Добавьте в файл settings.py настройки базы данных, включая имя базы, пользователя, пароль и хост. Например, для PostgreSQL:

DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2', 'NAME': 'your_database', 'USER': 'your_user', 'PASSWORD': 'your_password', 'HOST': 'localhost', 'PORT': 5432, } }

Создайте и мигрируйте модели.

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

Создайте тестовые данные, если необходимо.

Тестовые файлы должны находиться в папке tests или tests/unit внутри папок вашего приложения.

Создание тестовых данных

Создавайте тестовые данные, используя фабрики моделей Django.

Пример: Предположим, у вас есть модель Author:

from django.db import models
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
email = models.EmailField()
# ... другие поля

Создайте фабрику:

import factory
from .models import Author
class AuthorFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
class Meta:
model = Author
name = factory.Faker('name')
email = factory.Faker('email')

Теперь вы можете генерировать данные:

import factory
from .models import Author
from .factories import AuthorFactory
# Создаём 3 автора
authors = [AuthorFactory() for _ in range(3)]

Для более сложных моделей используйте связанные фабрики.

Пример: Предположим, у вас есть модель Book:

class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=200)
author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)
# ... другие поля
class BookFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
class Meta:
model=Book
title = factory.Faker('sentence', nb_words=6)
author = factory.SubFactory(AuthorFactory)

В этом примере, поле author автоматом заполняется объектом, созданным фабрикой AuthorFactory.

Пишем unit-тесты для моделей

Для проверки моделей Django используйте TestCase. Создайте отдельный файл, например, models_tests.py в папке тестов.

Создавайте тесты для важных методов модели, таких как сохранение, чтение, обновление и удаление данных. Важно проверять работу при различных входных данных, включая граничные значения и некорректные данные. Например, проверьте, что модель обрабатывает невалидные значения корректно, генерируя необходимые исключения.

Используйте assertRaises для проверки исключений, гарантируя, что модель ведет себя ожидаемым образом в критических ситуациях.

Тестирование Django views и форм

Для тестирования Django views и форм используйте unittest или pytest. Ключевые моменты:

• Тестирование views с помощью `test_client`: Создайте тестовый класс, наследуемый от TestCase. Используйте метод client.get(), client.post() и т.д. для имитации HTTP запросов к view. Проверьте возвращаемые данные (статус код, содержимое ответа).
  • Пример проверки ответа: self.assertEqual(response.status_code, 200)
  • Пример проверки содержимого ответа: self.assertContains(response, "текст")
• Мокинг данных для views: Используйте `mock` для имитации зависимостей, таких как базы данных, отправка писем, или сторонних сервисов. Это позволит изолировать тестируемую логику. Пример:

  from unittest.mock import Mock
  @patch('django.core.mail.send_mail')
  def test_send_email_view(self, mock_send_mail):
  ...
  

• Тестирование форм: Создайте тестовый класс для формы. Используйте метод `form.is_valid()` для проверки корректности данных. При некорректных данных ожидайте исключение.
  • Пример: Проверка валидации формы: form = MyForm(data={'field1': 'invalid_data'}) self.assertFalse(form.is_valid())
• Тестирование формы с отправкой данных: Используйте метод form.save() для сохранения данных. Убедитесь, что данные сохранились корректно.
  • Пример: self.assertTrue(MyModel.objects.filter(field1='valid_data').exists())
• Фикстуры: Использование фикстур (pytest) для создания тестовых данных, уменьшает дублирование кода и улучшает организацию тестов.
• Проверки ошибок: Ожидайте исключения, если view или форма должны их генерировать. Используйте self.assertRaises() в `unittest`.

  
  with self.assertRaises(ValueError):
  view_function(...)
  
  

Запомните: тесты должны быть автоматическими, независимыми и понятными.

Тестирование функционала приложения

Для этого создайте отдельные тесты для каждой функции или блока функциональности (например, авторизации, регистрации, просмотра данных).

Пример: тест регистрации нового пользователя:

from django.test import TestCase
from django.urls import reverse
from .models import User
class UserRegistrationTest(TestCase):
def test_registration(self):
# Создайте пользователя
response = self.client.post(reverse('registration'), {'username': 'testuser', 'password': 'password123'})
self.assertEqual(response.status_code, 302) # Перенаправление после успешной регистрации
user = User.objects.get(username='testuser')
self.assertIsNotNone(user)
# Проверка наличия созданного пользователя в БД

Этот тест проверяет, что:

• запрос на регистрацию выполняется успешно;
• пользователь создаётся в БД.

Важные аспекты тестирования функционала:

• Используйте метод self.client для отправки HTTP запросов (POST, GET и т.д.).
• Проверяйте статус коды ответов (200, 404 и т.д.).
• В тестах используйте мокирование (patch) для обработки зависимостей (например, базы данных).
• Проверяйте корректность обработки ошибок.
• Тесты должны быть независимыми.

Подход - центральный аспект:

• Сфокусируйтесь на конкретных сценариях, демонстрирующих специфику функционала.
• Проверяйте "входные" и "выходные" данные каждого действия.

Отладка и анализ ошибок в тестах

Для успешной отладки используйте отладчик Django. Установите точки останова в ключевых местах кода тестов, отслеживайте значения переменных и вызываемые методы. Важно проанализировать исключения, которые генерируются. Внимательно изучите сообщения об ошибках, а также стек вызовов.

Используйте утверждения (assert) для проверки ожидаемых результатов. Если тест не проходит, проанализируйте код утверждения и убедитесь, что проверяются правильные значения. Важно понимать, что утверждения должны быть максимально точными и соответствовать ожидаемому поведению.

Проверьте актуальность данных, используемых в тестах, особенно при работе с базой данных. Отрицайте предположения и проверяйте ситуации, которые не должны быть достигнуты. Проведите регрессионные проверки, чтобы убедиться, что изменения в коде не повлияли на уже работоспособные тесты.

Используйте подробную информацию в логах. Записывайте в логах данные, которые могут быть полезны при анализе происходящего, например, значения важных переменных. Аккуратно отформатируйте лог-файлы. Это облегчит поиск проблем.

Очищайте тестовую базу данных перед каждым запуском тестов, если это необходимо. Это гарантирует надежность и независимость тестов.

Проверяйте в тестах все возможные пути и сценарии. Дополняйте тесты, которые проверяют граничные и проблемные случаи, чтобы уменьшить вероятность появления ошибок.

Вопрос-ответ:

Как настроить Django тесты, чтобы они выполнялись автоматически при каждом сохранении кода или сжатии проекта?

Для автоматического выполнения тестов при каждом сохранении кода или изменении файлов необходимо использовать специальные инструменты и конфигурацию. Встроенный механизм Django для автоматического запуска тестов непосредственно связан с вашей системой управления версиями (например, Git). Обычно процесс настраивается через ваш любимый инструмент запуска тестов (например, `manage.py test`). Используемые команды могут включать построение определённого файла или директории, где хранятся тесты. Настройка запуска тестов на каждом изменении кода в проекте подразумевает работу с различными задачами и плагинами – это могут быть задачи в рамках CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), либо средства автоматизации локального окружения для запуска тестовых задач.

Подскажите, как можно использовать mocks и stubs при тестировании Django и зачем они нужны?

Моки (mocks) и стабы (stubs) — это особые объекты, которые имитируют поведение внешних сервисов или других компонентов, с которыми взаимодействует ваш код. В Django они необходимы для того, чтобы изолировать тестируемый код от внешнего окружения. Моки и стабы помогают избегать влияния сторонних факторов при тестировании, таких как зависимость от БД, внешней API или сложных бизнес-логик. Стабы, например, возвращают заранее определённые данные, а моки могут проверять, какие вызовы и с какими аргументами были совершены к мокаемому объекту. Это позволяет сфокусироваться на тестировании конкретно вашего кода, без необходимости реального взаимодействия с данными из других источников. К примеру, вместо работы с реальной базой данных, мы используем мок-объект, который позволяет убедиться, что наши функции работают правильно без зависания на запросах к внешнему ресурсу.

Как правильно писать тесты, чтобы они были понятными и легко поддерживаемыми в долгосрочной перспективе?

Для удобной поддержки тестов, важно придерживаться некоторых правил написания. В первую очередь, тесты должны быть краткими и конкретными, описывая только одну область тестирования. Имена тестов должны быть чёткими, легко понятными и содержательно описывать проверяемое поведение. По возможности, избегайте сложных условных выражений и сложных логических цепочек внутри самих тестов. Вместо этого разбивайте сложные задачи на более мелкие, отдельные тесты. Важная рекомендация: комментарии, поясняющие цель тестов, особенно при тестировании сложного кода или алгоритмов, помогут улучшить понимание и поддержку тестов в будущем.