Pythonの不適格でPytestは、自動テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テストから始まる機能だけです。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細を自動的に表示します。 3.両方ともテストの準備とクリーニングを処理するためのメカニズムがあります。セットアップと斷骨下の方法を通じてUnittestは達成されますが、Pytestは柔軟で再利用可能なフィクスチャーデコレータを通じて実裝されます。 4.リッチなプラグインエコシステムがあります：Unittestは、カバレッジやCI/CDプラットフォームなどの標準テストツールを簡単に統(tǒng)合できます。 Pytestには、複雑な統(tǒng)合またはエンドツーエンドのテストシナリオへの拡張に適したHTMLレポートの生成、並列実行、コードカバレッジ、およびその他の機能をサポートするための多數(shù)のプラグインがあります。

Pythonのunittestとpytest 、最も広く使用されているテストフレームワークの2つであり、どちらも自動テストの書き込み、整理、実行を容易にします。それらは、構(gòu)造、アサーションツール、備品、および報告を提供します。これは、効果的なテスト自動化のためのすべての鍵です。

1。自動発見による?yún)g純なテスト構(gòu)造

どちらのフレームワークでも、テスト関數(shù)またはクラスをクリーンな方法で定義することで、自動的に見つけて実行できます。

• Unittestでは、 unittest.TestCaseをサブクラス化することによりテストケースを定義し、 test_から始まる各メソッドは個別のテストと見なされます。

   Unitestをインポートします
  
  クラスのテストマス機能（unittest.testcase）：
      def test_addition（self）：
          self.assertequal（1 1、2）

• Pytestでは、さらに簡単ですtest_から始まる関數(shù)を書き込むだけです。関連するテストをグループ化したくない限り、クラスは必要ありません。

   def test_addition（）：
      アサート1 1 == 2

どちらもすべてのテストの実行を再帰的にサポートしているため、プロジェクトが成長するにつれて、より多くのテストを追加することは、それらを?qū)g行する方法を書き直すことを意味しません。

2。組み込みのアサーションサポート

読みやすく便利なアサーションを書くことは、テストの中心であり、両方のフレームワークが役立つツールを提供します。

• Unittestには、 assertEqual 、 assertTrue 、 assertRaisesなどの特殊な方法があり、何かが失敗したときに明確なエラーメッセージを提供します。

• Pytestは通常のPython assertステートメントを使用しますが、導入でそれらを強化します。そのため、テストが失敗した場合、特別な構(gòu)文を必要とせずに何がうまくいかなかったかがわかります。

例えば：

 def test_list_length（）：
    結(jié)果= [1、2、3]
    assert len（result）== 2＃pytestはエラーメッセージの実際の長さを示しています

これにより、テストの書き込みとデバッグがよりスムーズになります。

3。セットアップと分解のための備品

多くの場合、テストが実行される前にデータまたは環(huán)境を準備する必要があります（データベースに接続したり、構(gòu)成ファイルを設定したりするなど）。どちらのフレームワークもこれをきれいに管理するのに役立ちます。

• Unittestでは、テストクラス內(nèi)のsetUp()およびtearDown()メソッドを使用して、テスト前とテスト後のロジックを処理します。

• Pytestでは、 @pytest.fixture() decoratorを使用して、複數(shù)のテストファイルでより柔軟で再利用可能です。

 pytestをインポートします

@pytest.fixture
def sample_data（）：
    return {"name"： "Alice"、 "age"：30}

def test_user_age（sample_data）：
    assert sample_data ["age"]> 18

フィクスチャーはスコープ（機能レベル、クラスレベル、モジュールレベルなど）をスコープすることもできます。これにより、セットアップが高価な場合にパフォーマンスを簡単に最適化できます。

4。リッチなエコシステムとプラグイン

両方のフレームワークは箱から出して強力ですが、それらの本當の強さは拡張にあります：

• Unittestは、標準のテストランナーを期待するコードカバレッジやCI/CDプラットフォームについては、 coverage.pyなどのツールとうまく統(tǒng)合されています。

• Pytestには、並列実行、HTMLレポート、モッキング、Django/Flaskの統(tǒng)合など、プラグインの巨大なエコシステムがあります。例えば：

  • pytest-htmlテストレポートを生成します。
  • pytest-xdist並行してテストを?qū)g行します。
  • pytest-covコードのカバレッジをチェックします。

この柔軟性は、単純なユニットテストから複雑な統(tǒng)合またはエンドツーエンドのテストスイートまでスケーリングできることを意味します。

したがって、小さなスクリプトを構(gòu)築するか、大規(guī)模なアプリを構(gòu)築するかにかかわらず、 unittestとpytest自動テストのための強固な基盤を提供します。それぞれにその強みがあります： unittestより構(gòu)造化されていると感じています（Java/Junitから來る人にとっては素晴らしい）、 pytestよりP(guān)ythonicで表現(xiàn)力豊かです。いずれにせよ、彼らはあなたがバグを早期にキャッチし、あなたのコードを信頼できるようにするのに役立ちます。

基本的にそれだけです。

以上がPythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動テストをどのように促進しますか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。