Написание тестов для вашего билета django python

Старт:22.10.2024

Срок обучения:10 месяцев

1С-программист

Курс «1С-программист» от Нетологии: научитесь разрабатывать программные решения на платформе «1С» в сертифицированном центре обучения. Получите навыки программирования и подготовьтесь к сертификации 1С: Специалист для успешной карьеры.

115 140 ₽191 900 ₽

3 198₽/мес рассрочка

Подробнее

Начните с unit-тестов. Проверьте отдельные компоненты вашего приложения, такие как модели, представления, формы и функции. Это позволит вам локализовать ошибки и повысит устойчивость кода.

Используйте фреймворк для тестирования Django, unittest или pytest. Они предлагают структурированный подход и инструменты для управления тестовыми случаями, что позволяет писать и запускать тесты эффективно. Проверьте работу с базами данных (TestCase). Примеры:

from django.test import TestCase from .models import MyModel class MyModelTests(TestCase): def test_create_model(self): model_instance = MyModel.objects.create(name='Test') self.assertEqual(model_instance.name, 'Test')

Пишите тесты для различных входных данных, в том числе граничные и некорректные значения. Такой подход предотвратит неожиданное поведение приложения при работе с различными условиями. Не забывайте проверять работу вашего приложения при различных статусах запросов (GET, POST, PUT, DELETE). Проверьте, что приложение обрабатывает ошибки корректно.

Используйте документацию Django для более глубокого понимания структуры и API фреймворка. Это позволит вам создавать тесты, которые покрывают все важные аспекты вашего приложения.

Автоматизируйте запуск тестов. Используйте инструменты вроде manage.py test для запуска тестов во время разработки и перед развертыванием. Это позволит вам сразу обнаруживать ошибки в коде и повысит скорость разработки.

Написание тестов для вашего Django приложения на Python

Пишите тесты для моделей, представлений и форм. Это основа надежного приложения.

Модели: Проверяйте, что данные сохраняются и извлекаются корректно. Например, проверяйте валидацию полей. Вместо общей проверки валидаций, используйте конкретные примеры:

• Проверка, что поле "email" сохраняет корректную электронную почту.
• Проверка, что поле "дата рождения" не принимает дату в будущем.
• Проверка уникальности полей.

Представления: Проверьте, что они возвращают правильный HTTP-код и правильные данные.

1. Проверяйте ответы для разных типов пользовательских запросов.
2. Валидируйте возвращаемые данные (например, данные JSON).
3. Проверяйте, что при ошибках возвращается корректный код состояния.

Формы: Проверяйте, сохраняют ли они корректные данные в базу данных и обрабатывают ли ошибки корректно.

• Проверяйте, отправляют ли формы данные в нужные поля.
• Проверяйте, что при наличии ошибок данных формы появляются нужные сообщения об ошибках.
• Проверяйте обработку ошибок валидации.

Пример проверки модели:

Предположим, у вас есть модель User с полем email. Вставьте в свой `test_models.py` следующий код:

from django.test import TestCase
from .models import User
class UserTests(TestCase):
def test_valid_email(self):
user = User(email='test@example.com')
user.full_clean()  # Проверка валидации
self.assertEqual(user.email, 'test@example.com')

Используйте библиотеку django.test для написания тестов.

Советы:

• Создавайте отдельные тестовые файлы для моделей, представлений и форм.
• Используйте `assert` для проверки ожидаемых результатов.
• Пишите подробные комментарии к тестам.

Выбор фреймворка для тестирования

Для тестирования Django-приложений рекомендуется использовать фреймворк pytest.

Почему pytest? Он позволяет писать чистые, читаемые и гибкие тесты, что существенно ускоряет процесс разработки и тестирования.

Дополнительные инструменты:

• Coverage для анализа покрытия кода тестами.
• Mockery для создания эмулированных зависимостей.
• Factory Boy для создания данных.
• Django TestCase для тестирования конкретных аспектов Django (моделей, представлений, форм).

Изучите документацию выбранного фреймворка, чтобы эффективно использовать все его возможности.

Структура тестов и организация тестов для моделей

Структурируйте тесты по отдельным методам модели. Каждый метод должен иметь свой набор тестов. Тесты должны быть самодостаточными, и не должны зависеть от результатов друг друга. Например, если у вас есть метод save(), то напишите тесты на различные сценарии сохранения данных.

Используйте Django's TestCase. В нём вы можете создать экземпляр вашей модели и использовать методы для проверки ожидаемого поведения.

Проверяйте валидацию. Осуществляйте тесты на все правила валидации модели, включая уникальность полей, длину, типы данных и прочие. Например, если поле должно быть положительным числом, проверяйте, что при попытке сохранить отрицательное значение, в модели возникает ошибка валидации, и сохранение не совершается.

Проверяйте связи между моделями. Если модели связаны, уделите внимание проверке этих связей. Например, если модель Order связана с моделью Customer, убедитесь, что при добавлении заказа, ссылка на клиента работает, и вы получаете ожидаемый результат.

Используйте утверждения (assertions). Для проверки результатов используйте методы assertEqual(), assertTrue() и assertRaises(). Они позволят вам явно контролировать и гарантировать ожидаемое поведение.

Примеры тестов: Создайте тесты на важные граничные случаи, например, пустые поля, максимальные/минимальные значения для чисел, корректно введённые данные, и данные нарушающие валидацию. Это гарантия того, что вы точно покрываете все возможные ситуации.

Наименования тестов должны быть информативными. Они должны отражать конкретный сценарий тестирования. Например, test_model_save_valid_data или test_order_creation_with_customer.

Тестирование представлений Django: обработка запросов и ответы

Проверяйте, что представления Django корректно обрабатывают различные типы запросов (GET, POST, PUT, DELETE) и возвращают ожидаемые ответы.

Пример: Тест, проверяющий обработку POST-запроса для сохранения новой записи:

from django.test import TestCase
from django.urls import reverse
from .models import MyModel
class MyModelTests(TestCase):
def test_post_request(self):
url = reverse('my-model-create')
data = {'field1': 'value1', 'field2': 'value2'}
response = self.client.post(url, data)
self.assertEqual(response.status_code, 302)  # Или 201, в зависимости от ожидаемого статуса
self.assertEqual(MyModel.objects.count(), 1)
# Дальнейшая проверка полей модели

Обратите внимание на использование self.client.post() для отправки POST-запроса и проверку статусного кода ответа. Не забудьте определить URL представления с помощью reverse(). Ключевым моментом является проверка ожидаемого состояния ответа и корректного сохранения данных в базе данных.

Проверка ответа (response): Для более детального анализа результата запроса вы можете проверить содержимое тела ответа, например:

self.assertContains(response, 'Message about success')

Или проверить какие-либо специфические данные в ответе (например, возвращённую модель). Это позволяет убедиться не только в успехе, но и в возвращаемом данными.

Разнообразие запросов: Не забывайте проверять обработку различных типов запросов, например, невалидные данные, отсутствующие данные или ошибки валидации.

Тестирование бизнес-логики и валидации данных

Для проверки корректной работы бизнес-логики и валидации данных используйте модульные тесты. Не проверяйте в них представление (HTML, JS и т.д.).

Пример: Представьте, что у вас есть модель пользователя с полем "email". Валидация требует, чтобы email был валидным адресным форматом. Тест должен проверяться перед применением бизнес-логики.

Корректные тесты:

• Проверка корректного email формата: test_valid_email(self): (при вводе "test@example.com" ожидается успех).
• Проверка некорректного email формата: test_invalid_email(self): (при вводе "invalid_email" ожидается ошибка).
• Проверка обязательности email поля: test_empty_email(self): (проверка, что при пустом email поле возникает ошибка).

Тестирование бизнес-логики: предполагает проверку логики, которая никак не связана с отображением. Пусть у вас есть метод calculate_discount(order). Напишите тесты с различными входящими данными (разными суммами заказов, различными статусами скидок):

• test_calculate_discount_large_order(self) - проверяет дисконт на крупный заказ.
• test_calculate_discount_small_order(self) - проверяет отсутствие дисконта на небольшой заказ.
• test_calculate_discount_with_coupon(self) - проверка расчёта с купоном.

Принципы написания тестов:

• Ясность: Имена тестов должны быть информативными и однозначно указывать на проверяемый функционал.
• Автономность: Каждый тест должен быть независим от других тестов.
• Покрытие: Тестируйте все важные сценарии (корректные и некорректные данные).
• Регулярность: Не прекращайте разрабатывать тесты по мере доработки функционала.

Важно! Каждый тест должен обрабатывать разные случаи, а не только один положительный или отрицательный.

Тестирование взаимодействия с другими сервисами (API или базы данных)

Используйте мокинг, чтобы имитировать API запросы и ответы. Это позволяет изолировать тесты от внешних сервисов, делая их более быстрыми и надёжными, а так же легко воспроизводимыми.

• Мокинг фреймворков: Django позволяет использовать unittest.mock для создания моков внешних сервисов (например, API или БД).
• Проверка корректности обработки ошибок: Добавьте тесты на ситуации, когда внешний сервис возвращает ошибку (например, 404, 500). Убедитесь, что ваш код обрабатывает эти ошибки корректно и возвращает ожидаемые данные.
• Пример: Представьте, что у вас есть функция, которая получает данные с API. При таком мок-тесте:

import unittest
from unittest.mock import patch
from your_app import your_function
@patch('your_app.requests.get')
def test_your_function_with_error(mock_get):
mock_get.side_effect = requests.exceptions.RequestException("API error")
result = your_function(...)
assert result == expected_error_result

• В этом примере, @patch позволяет подменить запрос к реальному API на мок.
• mock_get.side_effect задаёт поведение мока: в данном случае, бросать ошибку.
• Тест проверяет, что функция `your_function` обрабатывает ошибку и возвращает правильный результат `expected_error_result`.

Проверка базы данных:

1. Тестируйте сохранение и извлечение данных. Используйте методы для заполнения и проверки данных в базе (например, django.test.TestCase.setUpTestData) перед запуском тестов.
2. Проверяйте корректность транзакций. Если код работает с транзакциями, убедитесь, что при ошибках транзакции откатываются.
3. Используйте django.test.TransactionTestCase, если нужно, чтобы тесты выполнялись в отдельной транзакции.
4. Пример: Проверка сохранения объекта в базе данных.

from django.test import TestCase
from your_app.models import YourModel
class YourModelTests(TestCase):
def test_model_save(self):
# Заполнить данные в setUpTestData
obj = YourModel.objects.create(...)
assert YourModel.objects.get(id=obj.id) is not None

• Код создаёт объект YourModel, а затем ищет его базой и проверяет, что объект успешно сохранился.

Интеграционное тестирование и рекомендации по покрытию кода

Фокусируйтесь на тестировании взаимодействия компонентов Django приложения. Используйте фреймворк unittest или pytest для создания отдельных тестов взаимодействия разных моделей, вью, и форм. Тестируйте сохранение данных, валидацию форм, обработку запросов и возвращаемые данные.

Пример: Проверьте, что при валидной форме пользовательский профиль сохраняется корректно в базе данных, а подтверждающая страница показывает правильную информацию.

Рекомендации по покрытию кода:

• Стремитесь к покрытию всех значимых путей в приложении. Используйте инструмент, измеряющий покрытие кода (например, coverage.py). Нацеливайтесь на покрытие не менее 80%.
• Не ограничивайтесь только контролем входящих данных. Тестируйте логику обработки, обрабатывающие исключения и ситуации ошибок. Проверьте работу при различных комбинациях входных данных.
• Проверяйте интеграцию с внешними сервисами. Например, если используете плагин почтовой рассылки, создайте тесты, имитирующие отправку почты, и проверьте, что почтовый запрос сформирован корректно.
• Тестируйте как синхронную, так и асинхронную логику. Проверяйте, как Django обрабатывает и реагирует на асинхронные задачи в соответствии с вашей архитектурой приложения.
• Учитывайте разные типы пользователей и сценарии использования. Используйте разные данные (корректные и некорректные, крайние значения) в тест-кейсах.
• Структурируйте тесты логически, разделяя по функциям и модулям. Разделите тесты по группам для улучшения читаемости и поддержания.

Пример: Тест может проверить, что при некорректных данных пользователь получает соответствующую ошибку валидации формы и на странице отображается некорректная информация.

Вопрос-ответ: