Посты с тэгом pytest


Python и FPGA. Тестирование

В продолжение к первой статье, хочу на примере показать вариант работы с FPGA (ПЛИС) на python. В данной статье затрону подробнее аспект тестирования. Если фреймворк MyHDL позволяет людям, работающим на python, используя знакомый синтаксис и экосистему, заглянуть в мир FPGA, то опытным разработчикам ПЛИС смысл использования python не ясен. Парадигмы описания аппаратуры для MyHDL и Verilog похожи, а выбор в пользу определенного языка вопрос привычки и вкуса. За Verilog/VHDL выступает то, что на этих языках давно пишут прошивки, и по факту они являются стандартными для описания цифровой аппаратуры. Python, как новичок в этой сфере, может конкурировать в области написания тестового окружения. Значительную часть времени у FPGA разработчика занимает тестирование своих дизайнов. Далее я хочу на примере продемонстрировать как это делается в python с MyHDL.

Допустим, есть задача описать на ПЛИС некое



[Перевод] Знакомство с тестированием в Python. Ч.1

Всем доброго!

От нашего стола к вашему... То есть от нашего курса «Разработчик Python», несмотря на стремительно приближающий Новый год, мы подготовили вам интересный перевод о различных методах тестирования в Python.

Это руководство для тех, кто уже написал классное приложение на Python, но еще не писал для
тесты.

Тестирование в Python — обширная тема с кучей тонкостей, но не обязательно все усложнять. В несколько простых шагов можно создать простые тесты для приложения, постепенно наращивая сложность на их основе.

В этом руководстве вы узнаете, как создать базовый тест, выполнить его и найти все баги, до того как это сделают пользователи! Вы узнаете о доступных инструментах для написания и выполнения тестов, проверите производительность приложения и даже посмотрите на проблемы безопасности.



Hypothesis

Добро пожаловать в Hypothesis!


Hypothesis представляет собой библиотеку Python для создания модульных тестов, которые попроще писать и более эффективны при запуске, обнаруживая граничные случаи в коде, который вы бы не подумали искать. Он стабильный, мощный и легко добавляется в любой существующий набор тестов.


Алгоритм его работы, позволяя вам писать тесты, которые утверждают, что что-то должно быть истинным для каждого случая, а не только то, о чём вы догадались подумать.

Читать дальше →


Hypothesis

Добро пожаловать в Hypothesis!


Hypothesis представляет собой библиотеку Python для создания модульных тестов, которые попроще писать и более эффективны при запуске, обнаруживая граничные случаи в коде, который вы бы не подумали искать. Он стабильный, мощный и легко добавляется в любой существующий набор тестов.


Алгоритм его работы, позволяя вам писать тесты, которые утверждают, что что-то должно быть истинным для каждого случая, а не только то, о чём вы догадались подумать.

Читать дальше →


Python: история как VSCode "сломал" Pytest внутри docker контейнера.

Свежий детектив из жизни программиста о "магии" и ее разоблачении

Место преступления

Окружение рабочего проекта для разработки представляет собой docker-compose проект поднимающий набор контейнеров, главный из которых это разрабатываемое веб приложение. На этот контейнер прокидывается директория с проектом из основной машины. Таким образом, код пишется в редакторе на хост машине, а выполняется в контейнере. Соответственно используемый для тестирования фреймворк pytest запускается внутри контейнера.

Преступление

В очередной раз работая над проектом я создал новый тест, запустил его, убедился что все работает хорошо. Далее я, по неосторожности, забыв что тесты выполняются в контейнере, а не на хост машине, решил настроить VSCode на запуск тестов (не столько даже забыл сколько перепутал, так как другие проекты не используют докер в разработке). Увидев результат я быстро понял что сглупил и откл


Тестируем асинхронный код с помощью PyTest (перевод)

При подготовке материала для курса, нам периодически попадаются интересные статьи, которыми хотелось бы поделиться с вами!

Автор Stefan Scherfke “Testing (asyncio) coroutines with pytest”



PyTest — отличный пакет для тестирования на Python, и с давних пор один из моих любимых пакетов в целом. Он значительно облегчает написание тестов и обладает широкими возможностями по составлению отчетов о непройденных тестах.
Тем не менее, на момент версии 2.7, он менее эффективен в тестировании (asyncio) подпрограмм. Поэтому не стоит пытаться их тестировать таким способом:

# tests/test_coros.py

import asyncio

def test_co


pytest продолжение

В первой части статей мы немного познакомились с основными базовыми возможностями pytest. Рассмотрели его особенностей и подходы.

В личных беседах и по почте поступил ряд вопросов и предложений, поэтому продолжению быть. В этой и последующих статьях погрузимся глубже в возможности pytest. Новый материал предлагаю выкладывать в виде поваренной книги - проблема, рецептура, ингредиенты, 5 минут готовки, наслаждение.

Последовательно выполнение тестовых сценариев


В тестировании часто бывают случаи, когда необходимо объединить несколько проверок в один большой тест и выполнить их последовательно. Причем бывает и так, что один сценарий зависит от результатов работы предыдущего (но такое лучше стараться избегать в автотестировании). 

В следующих статьях мы посмотрим как можно избежать этой ситуации пользуясь стандартными средствами пайтеста.


[Из песочницы] PyTest


Предисловие


По историческому призванию я SQL-щик. Однако судьба занесла меня на BigData и после этого понесла кривая — я освоил и Java, и Python, и функциональное программирование (изучение Scala стоит в списке). Собственно на одном из кусков проекта встала необходимость тестирования кода на Python. Ребята из QA посоветовали для этих целей PyTest, но даже они затруднились толком ответить чем этот зверь хорош. К сожалению, в русскоязычном сегменте информации по данному вопросу не так уж и много: как это используют в Yandex да и все по-хорошему. При этом описанное в этом статье выглядит достаточно сложно для человека начинающего путешествие по этой стезе. Не говоря уже об официальной документации — она приобрела для меня смысл лишь после того, как я разобрался с самим модулем по другим источникам. Не спорю, там написаны интересные вещи, но, к сожалению, совсем не для старта.

Юнит-тестирование



Как в Яндексе используют PyTest и другие фреймворки для функционального тестирования


Всем привет! Меня зовут Сергей, и в Яндексе я работаю в команде автоматизации тестирования сервисов монетизации. Перед каждой командой, которая занимается задачами автоматизации тестирования, встает вопрос: «Какой [фреймворк|инструмент] выбрать для написания своих тестов?» В этом посте я хочу помочь вам на него ответить. Если быть конкретнее, речь пойдет об инструментах тестирования на языке Python, но многие из идей и выводов можно распространить на другие языки программирования, поскольку подходы часто не зависят от конкретной технологии.



В Python существует множество инструментов для написания тестов и выбор между ними неочевиден. Я опишу интересные варианты использования PyTest и расскажу о его [плюсах|минусах|неявных возможностях]. В статье вы найдёте развёрнутый пример использования


Часть 4. py.test debug

Мы уже рассмотрели основные принципы написание тестов, но один важный момент упустили, а именно дебаг тестов.


Использование print

Часто люди пользующие питон дебажат свои скрипты с помощью использования принтов. По умолчанияю pytest пишет весь stout и stderr. В предыдущем посте эта тема рассматривалась. Для отключения этой особенности нужно использовать параметр --capture или маску -s. 
Посмотрим на небольшой (надуманный) пример:

# use_debug.py
@py.test.mark.parametrize("v", range(1, 5))
def test_parity(v):
    print("Value: %d" % v)
    assert v % 2

>>>py.test use_debug.py -s -v --tb line

============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 2.7.5 -- py-1.4.20 -- pyt