Фикстуры в Unittests

Юнит-тестирование — это метод тестирования отдельных модулей программного обеспечения, чтобы убедиться, что каждый из них корректно работает изолированно от остальной части системы. Эти "модули" обычно являются наименьшими тестируемыми единицами в коде, например, функциями или методами.

Фикстура в контексте юнит-тестирования — это набор условий, который необходимо настроить перед выполнением тестов и, возможно, очистить после их выполнения. Эти условия могут включать подготовку тестовых данных, создание необходимых объектов, настройку внешних ресурсов, таких как базы данных или сетевые подключения, и так далее.

Повторное использование кода: Фикстуры позволяют разработчикам переиспользовать код настройки и очистки для множества тестов, уменьшая дублирование и упрощая изменения.

Изоляция тестов: Они обеспечивают изоляцию тестов, гарантируя, что каждый тест начинается с одного и того же известного состояния, что делает тесты более предсказуемыми и надежными.

Управление состоянием: Фикстуры помогают управлять сложным состоянием, которое может потребоваться для тестирования определенных сценариев, таких как тестирование взаимодействий с базой данных.

Эффективность: Они могут улучшить производительность тестов, позволяя выполнять дорогостоящую настройку один раз для набора тестов, а не перед каждым тестом.

Чистота тестового окружения: Фикстуры обеспечивают чистку после тестов, что важно для предотвращения побочных эффектов, которые могут повлиять на результаты последующих тестов.
Основы фикстур в Unittest

Определение фикстуры:

В контексте юнит-тестирования с использованием библиотеки unittest в Python, фикстура — это метод, который запускается перед и/или после теста для подготовки тестового окружения (setup) и его очистки (teardown).

setUp: Этот метод вызывается перед каждым тестовым методом в тестовом классе. Здесь обычно происходит подготовка окружения, такая как инициализация объектов и создание тестовых данных.

tearDown: Этот метод вызывается после каждого тестового метода. В нём обычно выполняется очистка после тестов, например, закрытие файлов, соединений с базами данных и удаление тестовых данных.

Использование setUp и tearDown обеспечивает, что каждый тест начинается с чистого состояния и не оставляет за собой никаких побочных эффектов, которые могут повлиять на другие тесты.

Допустим, у нас есть класс DatabaseManager, который управляет подключением к базе данных. Мы хотим написать тесты для методов этого класса.

import unittest

class DatabaseManager:
    def connect(self):
        # Имитация подключения к базе данных
        return "Connection established"

    def disconnect(self):
        # Имитация отключения от базы данных
        return "Connection closed"

class TestDatabaseManager(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        # Инициализация объекта DatabaseManager перед каждым тестом
        self.db = DatabaseManager()
        self.connection = self.db.connect()

    def test_connect(self):
        # Тестирование подключения к базе данных
        self.assertEqual(self.connection, "Connection established")

    def test_disconnect(self):
        # Тестирование отключения от базы данных
        disconnection = self.db.disconnect()
        self.assertEqual(disconnection, "Connection closed")

    def tearDown(self):
        # Очистка после каждого теста
        self.connection = None
        self.db = None

# Запуск тестов, если модуль запущен как главный
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

В этом примере:

• setUp создаёт новый объект DatabaseManager и имитирует подключение к базе данных перед каждым тестом.
• test_connect и test_disconnect — это тестовые методы, которые проверяют функциональность подключения и отключения.
• tearDown очищает состояние после каждого теста, удаляя объекты и обнуляя соединение.

Запустив эти тесты, мы увидим, что для каждого теста создаётся своё собственное тестовое окружение, благодаря чему они не зависят друг от друга.

В дополнение к методам setUp и tearDown, которые выполняются перед и после каждого тестового метода, библиотека unittest также предоставляет методы setUpClass и tearDownClass, а также setUpModule и tearDownModule для управления более глобальным состоянием.

setUpClass: Это метод класса, вызываемый один раз перед запуском первого теста в классе. Используется для настройки состояния, общего для всех тестов в классе, например, создания соединения с базой данных или запуска внешнего ресурса.

tearDownClass: Это метод класса, вызываемый после выполнения всех тестов в классе. Он используется для очистки ресурсов, установленных setUpClass.

setUpModule: Эта функция вызывается один раз перед запуском любых тестов или методов setUpClass в модуле. Это место для настройки ресурсов, которые нужны во время всего времени выполнения модуля.

tearDownModule: Эта функция вызывается после того, как все тесты и методы tearDownClass в модуле были выполнены. Здесь происходит освобождение ресурсов, занятых setUpModule.

Примеры использования классовых и модульных фикстур:

import unittest

def setUpModule():
    # Инициализация модульных ресурсов
    print("setUpModule: Initialize module-level resources")

def tearDownModule():
    # Очистка модульных ресурсов
    print("tearDownModule: Clean up module-level resources")

class TestAdvancedDatabaseManager(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Инициализация классовых ресурсов
        print("setUpClass: Open database connection for tests")

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        # Очистка классовых ресурсов
        print("tearDownClass: Close database connection after tests")

    def setUp(self):
        # Инициализация тестового случая
        print("setUp: Prepare test case environment")

    def test_query(self):
        # Тестирование запроса к базе данных
        print("test_query: Run database query test")

    def test_update(self):
        # Тестирование обновления в базе данных
        print("test_update: Run database update test")

    def tearDown(self):
        # Очистка после тестового случая
        print("tearDown: Clean up after test case")

# Запуск тестов
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Когда этот тестовый скрипт выполняется, вывод будет следующим:

1. setUpModule запускается один раз для модуля.
2. setUpClass запускается один раз для класса.
3. setUp запускается для каждого тестового метода.
4. Каждый тестовый метод (test_query и test_update) выполняется.
5. tearDown запускается после каждого тестового метода.
6. tearDownClass запускается после выполнения всех тестовых методов в классе.
7. tearDownModule запускается после выполнения всех тестов в модуле.

Эти методы позволяют оптимизировать время выполнения тестов, избегая повторной настройки и очистки для каждого теста, когда это не требуется.

Фикстуры в юнит-тестировании особенно полезны для управления состоянием в тестах, которые взаимодействуют с внешними ресурсами, такими как базы данных, сетевые запросы и зависимости.

Фикстуры могут использоваться для настройки и разрушения тестовых сред баз данных. Это может включать создание временных таблиц, заполнение их тестовыми данными и удаление их после завершения тестов.

class TestDatabaseOperations(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.db = DatabaseManager()
        cls.db.connect()
        cls.db.create_test_tables()  # Предположим, что этот метод создает тестовые таблицы

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.db.drop_test_tables()  # Удаляем тестовые таблицы
        cls.db.disconnect()

    def test_data_retrieval(self):
        self.db.insert_test_data()  # Вставляем тестовые данные перед тестом
        data = self.db.retrieve_data()  # Извлекаем данные для теста
        self.assertIsNotNone(data)  # Проверяем, что данные извлекаются
        self.db.clear_test_data()  # Очищаем тестовые данные после теста

Для тестирования сетевых запросов фикстуры можно использовать для настройки моковых объектов, которые имитируют сетевое взаимодействие.

from unittest import mock

class TestNetworkOperations(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.mocked_response = mock.Mock()
        self.mocked_response.json.return_value = {'key': 'value'}
        self.requests_get_patcher = mock.patch('requests.get', return_value=self.mocked_response)
        self.mocked_requests_get = self.requests_get_patcher.start()

    def tearDown(self):
        self.requests_get_patcher.stop()

    def test_network_request(self):
        response = some_network_function()  # Функция, которая делает сетевой запрос
        self.mocked_requests_get.assert_called_once()  # Проверяем, что запрос был сделан
        self.assertEqual(response, {'key': 'value'})  # Проверяем моковые данные

Мокирование — это техника, позволяющая изолировать тестируемый код от его зависимостей, создавая легковесные замены для этих зависимостей.

class TestDependencyManagement(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.mocked_dependency = mock.Mock()
        self.patcher = mock.patch('module.DependencyClass', return_value=self.mocked_dependency)
        self.patcher.start()

    def tearDown(self):
        self.patcher.stop()

    def test_dependency_method_called(self):
        result = function_under_test()  # Функция, которая использует зависимость
        self.mocked_dependency.method.assert_called_once()  # Проверяем, что метод зависимости вызван
        self.assertEqual(result, expected_result)  # Проверяем ожидаемый результат работы функции

Использование фикстур позволяет управлять сложными взаимосвязями и состояниями в тестах, что делает тесты более читаемыми, надежными и легкими для поддержки.

• Изолированные тесты: Каждый тест должен быть самодостаточным и не зависеть от других тестов или их порядка выполнения.
• Одно действие на тест: Старайтесь проверять один аспект поведения в каждом тесте.
• Независимые фикстуры: Фикстуры должны создавать и уничтожать свои ресурсы таким образом, чтобы тесты не влияли друг на друга.
• Чистота данных: Если фикстуры включают в себя создание тестовых данных, убедитесь, что эти данные не сохраняются между тестами.

• Описательные имена: Используйте понятные и описательные имена для методов фикстур, чтобы было понятно, что они делают.
• Консистентность: Следуйте единому стилю именования и организации фикстур во всех тестах.
• Группировка: Структурируйте тесты и фикстуры так, чтобы было легко найти все, что относится к определенному тестовому случаю или компоненту.

• Избегайте дублирования: Используйте наследование классов или модули для переиспользования фикстур и уменьшения дублирования кода.
• Общие фикстуры: Рассмотрите возможность использования setUpClass и tearDownClass для фикстур, которые могут быть переиспользованы всеми тестами в классе.
• Модульные фикстуры: setUpModule и tearDownModule могут быть полезны для настройки ресурсов, которые используются во многих тестовых классах внутри одного модуля.

• Гарантируйте очистку: Используйте блоки try/finally или менеджеры контекста в tearDown, tearDownClass, и tearDownModule для того, чтобы убедиться, что ресурсы освобождаются даже в случае возникновения исключений в тестах.
• Исключения в фикстурах: Если в методах фикстур возникают исключения, убедитесь, что они не маскируют фактические ошибки в тестах.
• Логирование: Рассмотрите возможность добавления логирования в фикстуры для облегчения отладки при возникновении ошибок в тестах.

Соблюдение этих советов и практик поможет вам писать более чистые, надежные и поддерживаемые юнит-тесты.

Вот базовый шаблон класса юнит-теста с использованием фикстур setUp и tearDown:

import unittest

class TestSample(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        # Здесь подготавливаем тестовое окружение
        pass

    def test_feature_one(self):
        # Тест для первой функциональности
        pass

    def test_feature_two(self):
        # Тест для второй функциональности
        pass

    def tearDown(self):
        # Здесь очищаем тестовое окружение
        pass

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Теперь давайте расширим шаблон, добавив фикстуры для работы с базами данных:

import unittest
from myapp.database import DatabaseManager

class TestDatabaseOperations(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Вызывается один раз для всего класса
        cls.db_manager = DatabaseManager()
        cls.db_manager.connect()

    def setUp(self):
        # Вызывается перед каждым тестом
        self.db_manager.clear_tables()

    def test_insert_data(self):
        # Тестирование вставки данных
        self.db_manager.insert_data('some_table', {'column': 'value'})
        data = self.db_manager.query_data('some_table')
        self.assertIn('value', data)

    def test_delete_data(self):
        # Тестирование удаления данных
        self.db_manager.insert_data('some_table', {'column': 'value'})
        self.db_manager.delete_data('some_table', {'column': 'value'})
        data = self.db_manager.query_data('some_table')
        self.assertNotIn('value', data)

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        # Вызывается один раз после всех тестов
        cls.db_manager.disconnect()

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Мокирование зависимостей позволяет изолировать тестируемый код от внешних сервисов или сложных компонентов:

import unittest
from unittest.mock import patch
from myapp.services import ExternalService

class TestExternalService(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        # Подмена внешнего сервиса моком
        self.patcher = patch('myapp.services.ExternalService')
        self.mock_service = self.patcher.start()

    def test_service_call(self):
        # Проверка вызова метода внешнего сервиса
        ExternalService().call_service()
        self.assertTrue(self.mock_service.call_service.called)

    def tearDown(self):
        # Остановка мока
        self.patcher.stop()

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

В этих примерах myapp.database и myapp.services являются гипотетическими модулями вашего приложения, которые содержат класс DatabaseManager и ExternalService соответственно. Все методы этих классов (connect, clear_tables, insert_data, query_data, disconnect, call_service) также являются гипотетическими и должны быть реализованы в соответствии с логикой вашего приложения.

Фикстуры в тестировании не ограничиваются использованием в рамках одной библиотеки. Они могут быть интегрированы с другими инструментами тестирования и системами непрерывной интеграции (Continuous Integration, CI).

pytest — это мощный инструмент для тестирования, который имеет более гибкую систему фикстур по сравнению с unittest. Фикстуры в pytest могут иметь различную область видимости (функция, класс, модуль, сессия) и могут использоваться путем указания их в качестве аргументов тестовых функций.

Пример интеграции фикстур unittest с pytest:

import pytest

# Предположим, что у нас есть класс DatabaseManager для работы с базой данных

@pytest.fixture(scope="module")
def db_manager():
    db = DatabaseManager()
    db.connect()
    yield db
    db.disconnect()

def test_database_query(db_manager):
    # Тест, использующий фикстуру db_manager
    data = db_manager.query('SELECT * FROM table')
    assert data is not None

В примере выше, db_manager является фикстурой pytest, которая настраивает и уничтожает ресурсы базы данных на уровне модуля.

Системы CI, такие как Jenkins, Travis CI, GitLab CI/CD и GitHub Actions, позволяют автоматизировать запуск тестов при каждом коммите в репозиторий. Фикстуры могут быть интегрированы в CI для обеспечения того, что тестовое окружение настроено должным образом перед запуском тестов.

Пример файла конфигурации CI (.gitlab-ci.yml для GitLab CI):

stages:
  - test

run_tests:
  stage: test
  script:
    - python -m unittest discover -s tests
  only:
    - master

В этом примере, при каждом коммите в ветку master, CI выполнит скрипт, который запускает тесты unittest. Все фикстуры, определенные в тестовых файлах, будут автоматически использоваться во время этого процесса.

Чтобы обеспечить успешную интеграцию фикстур с CI, важно:

• Убедиться, что все внешние зависимости (например, базы данных, внешние сервисы) доступны в среде CI.
• Настроить окружение CI так, чтобы оно было как можно более близким к локальной разработческой среде и/или среде выполнения.
• Использовать моки и заглушки для изоляции тестов от внешних зависимостей, если невозможно предоставить их в среде CI.

Фикстуры играют важную роль в юнит-тестировании, предоставляя механизмы для подготовки и очистки тестового окружения, что позволяет тестам быть изолированными и независимыми. В Python, фикстуры реализованы в библиотеке unittest через методы setUp, tearDown, setUpClass, tearDownClass, setUpModule, и tearDownModule.

• Фикстуры обеспечивают удобный способ настройки и очистки перед и после тестов.
• setUp и tearDown используются для настройки и очистки для каждого теста, тогда как setUpClass и tearDownClass — для настройки и очистки, выполняемых один раз для всего класса тестов.
• Модульные фикстуры setUpModule и tearDownModule предоставляют возможность настроить и очистить ресурсы на уровне всего модуля тестов.
• Фикстуры позволяют интегрировать тесты с базами данных, мокировать зависимости и настраивать сетевые запросы.
• Именование фикстур должно быть понятным и описательным, а их использование — консистентным.
• Интеграция фикстур с инструментами, такими как pytest, и CI системами, такими как Jenkins или GitHub Actions, повышает эффективность и автоматизацию тестирования.

• Документация Python unittest - для глубокого понимания работы фикстур в unittest.
• Документация pytest - для изучения альтернативной и более мощной системы фикстур.
• Официальные документации систем CI, таких как Jenkins, Travis CI, GitLab CI и GitHub Actions, для настройки автоматического выполнения тестов.
• Книги и онлайн-курсы по юнит-тестированию и TDD (Test-Driven Development) для улучшения понимания лучших практик и методологий тестирования.

Следование этим практикам и использование предоставленных ресурсов поможет вам стать эффективным в написании, поддержке и автоматизации юнит-тестов.

Давайте создадим полный пример тестового класса, в котором используются фикстуры для тестирования простого класса, управляющего списком задач:

# task_manager.py
class TaskManager:
    def __init__(self):
        self.tasks = []

    def add_task(self, task):
        self.tasks.append(task)

    def get_all_tasks(self):
        return self.tasks

    def remove_task(self, task):
        self.tasks.remove(task)

# test_task_manager.py
import unittest
from task_manager import TaskManager

class TestTaskManager(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.task_manager = TaskManager()

    def test_add_task(self):
        self.task_manager.add_task("Learn unittest")
        self.assertIn("Learn unittest", self.task_manager.get_all_tasks())

    def test_remove_task(self):
        self.task_manager.add_task("Learn unittest")
        self.task_manager.remove_task("Learn unittest")
        self.assertNotIn("Learn unittest", self.task_manager.get_all_tasks())

    def tearDown(self):
        del self.task_manager

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

В этом примере:

• Метод setUp инициализирует экземпляр TaskManager перед каждым тестом.
• Тестовые методы test_add_task и test_remove_task проверяют функциональность добавления и удаления задач.
• Метод tearDown удаляет экземпляр TaskManager после каждого теста для очистки состояния.

Часто задаваемые вопросы и ответы по фикстурам:

Q: Как избежать дублирования кода при написании фикстур? A: Чтобы избежать дублирования, используйте наследование классов для создания общих фикстур или вынесите повторяющийся код во вспомогательные методы, которые могут быть вызваны внутри фикстур.

Q: Как мне убедиться, что фикстуры не влияют на другие тесты? A: Пользуйтесь методами setUp и tearDown для каждого теста, чтобы гарантировать, что состояние очищается после каждого теста. Используйте setUpClass и tearDownClass для ресурсов, которые должны оставаться постоянными в течение жизни тестового класса.

Q: Могу ли я использовать фикстуры для тестирования асинхронного кода? A: Да, unittest в Python поддерживает асинхронные тесты начиная с версии 3.8. Вы можете использовать асинхронные версии фикстур, такие как asyncSetUp и asyncTearDown.

Q: Как фикстуры взаимодействуют с параметризованными тестами? A: В pytest параметризация тестов может быть легко интегрирована с фикстурами, передавая параметры напрямую в тестовые функции. В unittest параметризация обычно требует дополнительной настройки или использования сторонних библиотек.

Q: Как я могу использовать фикстуры в тестах, которые работают с внешними ресурсами, например, с базами данных? A: Фикстуры класса или модуля могут использоваться для инициализации и очистки подключений к базам данных. Для обеспечения изоляции тестов рекомендуется использовать транзакции или временные базы данных, которые могут быть откачены или удалены после выполнения теста.