Автоматизация тестирования является одним из ключевых элементов разработки программного обеспечения. Одним из популярных инструментов для автоматизации тестирования на языке Python является Pytest. Изучение Pytest позволяет разработчикам создавать эффективные и стабильные тесты, а также упрощает процесс их отладки и поддержки.
Индивидуальный график
Индивидуальный график
Индивидуальный график
На сегодняшний день существует множество курсов, которые помогут вам изучить Pytest и стать экспертом в автоматизации тестирования. В этой статье мы представляем вам топ-10 курсов по изучению Pytest, чтобы вы могли выбрать лучший курс, соответствующий вашим потребностям и уровню опыта.
1. «Pytest: автоматизированное тестирование на Python» (Coursera)
Этот курс на Coursera предоставляет вводную информацию о Pytest и показывает, как использовать его для разработки автоматизированных тестов. Вы научитесь писать и запускать тесты, проверять различные аспекты приложений и использовать мощные функции Pytest для обнаружения и исправления ошибок.
В этой статье мы рассмотрели первый курс из топ-10 курсов по изучению Pytest. Остальные курсы вы сможете найти в продолжении.
Топ-10 курсов по изучению Pytest: выбор лучшего курса для автоматизации тестирования
Pytest — это фреймворк для написания автоматических тестов на языке программирования Python. Он обладает простым синтаксисом, мощными функциями и интеграцией с другими инструментами разработки. Чтобы овладеть этим инструментом полностью и эффективно, рекомендуется пройти специальные курсы по изучению Pytest.
В данной статье мы представляем топ-10 курсов, которые позволят вам освоить Pytest и стать гуру автоматизированного тестирования.
-
Курс «Pytest: Основы» от Udemy
Этот курс предоставляет полное погружение в мир тестирования с помощью Pytest. Вы познакомитесь со всеми основными функциями и возможностями Pytest, а также научитесь создавать и запускать автоматизированные тесты. Курс обладает хорошей репутацией и высоким рейтингом от студентов.
-
Курс «Автоматизация тестирования на Python с использованием Pytest» от LearnPython.org
Этот курс предоставляет подробное руководство по использованию Pytest для автоматизации тестирования. Вы узнаете, как создавать тестовые сценарии, настраивать фикстуры, а также использовать маркировки и параметризацию. Курс отличается практическим подходом и выполнением реальных проектов.
-
Курс «Pytest: Продвинутый» от Coursera
Данный курс предлагает углубленное изучение Pytest и его продвинутых функций. Вы изучите такие темы, как тестовые плагины, мониторинг покрытия кода и тестирование API. Курс содержит практические задания и проекты, которые позволят закрепить полученные знания.
-
Курс «Тестирование и отладка Python с помощью Pytest» от LinkedIn Learning
В этом курсе вы освоите основы тестирования и отладки в Python с использованием Pytest. Вы научитесь создавать модульные и функциональные тесты, а также освоите методы отладки проблемных ситуаций. Курс предоставляет исчерпывающую информацию и примеры из реальной практики.
-
Курс «Pytest: Профессиональный тестировщик» от Stepik
Данный курс охватывает все аспекты Pytest от начального до продвинутого уровня. Вы узнаете, как писать чистый и поддерживаемый код тестов, создавать фикстуры, использовать маркеры и делать отчеты о тестировании. Курс имеет активное комьюнити и простой формат обучения.
-
Курс «Тестирование программного обеспечения на Python» от GeekBrains
В рамках этого курса вы освоите основы тестирования программного обеспечения на языке Python с помощью Pytest. Вы узнаете, как создавать автотесты, использовать фикстуры и маркировки, а также анализировать результаты тестирования. Курс разработан профессионалами своего дела и актуален для реальной практики.
-
Курс «Pytest и Selenium: автоматизированное тестирование веб-приложений» от Skillbox
Данный курс предоставляет возможность освоить автоматизированное тестирование веб-приложений с помощью Pytest и Selenium. Вы узнаете, как писать тесты для веб-интерфейса, настраивать браузерные сессии и обрабатывать результаты тестирования. Курс отличается проработкой реальных проектов и актуальностью материала.
-
Курс «Тестирование программного обеспечения на Python с помощью Pytest» от OTUS
В рамках этого курса вы освоите не только Pytest, но и другие инструменты и методологии тестирования программного обеспечения, такие как TDD и BDD. Вы научитесь создавать модульные, функциональные и интеграционные тесты, а также писать отчеты и анализировать результаты. Курс подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков.
-
Курс «Тестирование на Python с использованием Pytest» от TestingGuru
Данный курс предоставляет все необходимые знания и навыки для эффективного тестирования на языке Python с помощью Pytest. Вы освоите основные понятия и методы тестирования, научитесь создавать и конфигурировать тестовые сценарии, а также анализировать результаты тестирования. Курс имеет систематический подход и примеры из реальной практики.
-
Курс «Pytest: от новичка до профи» от Hello World
Этот курс представляет собой полное руководство по изучению Pytest от основ до продвинутых тем. Вы изучите все необходимые концепции и функции Pytest, научитесь писать чистый и поддерживаемый код тестов, а также освоите методы отладки и анализа результатов. Курс будет полезен как начинающим, так и опытным тестировщикам.
Выбрав любой из перечисленных выше курсов, вы сможете освоить Pytest и стать гуру автоматизированного тестирования. Успехов в изучении и развитии в этой увлекательной области!
Основы Pytest: изучение основных понятий и принципов
Pytest — это один из самых популярных фреймворков для автоматизированного тестирования на языке Python. Для того чтобы освоить Pytest и использовать его в своих проектах, необходимо изучить основные понятия и принципы этого инструмента.
В данной статье мы рассмотрим топ-10 курса по изучению Pytest, среди которых можно выбрать лучший для автоматизации тестирования:
-
Курс «Pytest для начинающих»
Этот курс позволит новичкам познакомиться с основами Pytest и научиться создавать базовые тесты. Он поможет вам разобраться с основными концепциями Pytest, такими как фикстуры, маркеры и параметризация.
-
Курс «Pytest: продвинутые техники»
Данный курс нацелен на опытных пользователей Pytest, которые уже знакомы с основами и хотят расширить свои знания. Он позволит вам изучить продвинутые темы, такие как отчетность, моки и фабрики.
-
Курс «Тестирование REST API с использованием Pytest»
Если вам нужно тестировать REST API с использованием Pytest, то этот курс идеально подойдет. Он позволит вам узнать, как работать с HTTP-запросами, авторизацией и валидацией ответов.
-
Курс «Pytest и Selenium: автотесты для веб-приложений»
Данный курс научит вас создавать автотесты для веб-приложений с использованием Pytest и Selenium. Вы изучите основы веб-тестирования, а также научитесь работать с элементами веб-страницы, событиями и асинхронным кодом.
-
Курс «Pytest и Docker: тестирование контейнеризированных приложений»
В случае, если вы хотите научиться тестировать контейнеризированные приложения с использованием Pytest и Docker, этот курс будет полезен. Вы изучите, как создавать контейнеры, управлять их жизненным циклом и запускать автотесты внутри них.
-
Курс «Автоматизация тестирования с Pytest и Jenkins»
Если вы хотите интегрировать автоматизированные тесты с вашей средой CI/CD, то этот курс поможет вам научиться этому. Вы изучите, как настроить окружение Jenkins, запускать тесты и создавать отчеты о результатах.
-
Курс «Pytest: тестирование производительности»
Данный курс нацелен на тестирование производительности с использованием Pytest. Вы узнаете, как создавать нагрузочные тесты, анализировать результаты и оптимизировать производительность вашего приложения.
-
Курс «Pytest и базы данных: тестирование SQL-запросов»
В случае, если вам нужно тестировать SQL-запросы, этот курс поможет вам освоить Pytest и научиться тестировать базы данных. Вы научитесь создавать соединение с базой данных, выполнять запросы и проверять результаты.
-
Курс «Pytest и мобильное тестирование»
Если вы хотите научиться тестировать мобильные приложения с использованием Pytest, то этот курс будет полезен. Вы изучите, как настраивать эмуляторы и устройства, запускать тесты на них и проверять результаты.
-
Курс «Pytest: Best Practices»
Данный курс предлагает лучшие практики по использованию Pytest. Вы узнаете, как писать чистый и понятный код, структурировать тесты, использовать параметризацию и многое другое.
Выбрать лучший курс для изучения Pytest зависит от ваших потребностей и целей в автоматизации тестирования. Рекомендуется ознакомиться с описаниями каждого курса и выбрать тот, который наиболее соответствует вашим потребностям.
Написание тестов в Pytest: основные принципы написания тестовых сценариев
pytest – это один из самых популярных фреймворков для автоматизированного тестирования на языке Python. Он обеспечивает простоту использования и мощность для написания тестовых сценариев. Однако, чтобы в полной мере использовать возможности pytest, необходимо ознакомиться с основными принципами написания тестов.
1. Используйте наглядные имена функций тестов
Имена функций тестов должны быть говорящими и отражать суть того, что они проверяют. Такие имена позволяют легко понять, что именно тестируется и что ожидается от теста.
2. Разделите тесты на отдельные функции
Разделение тестов на отдельные функции позволяет легко находить и исправлять ошибки. Благодаря этому подходу вы сможете быстро понять, какие именно тесты проходят или не проходят и что нужно исправить.
3. Используйте фикстуры для подготовки тестового окружения
pytest предлагает мощную функциональность для предварительной подготовки и очистки тестового окружения с помощью фикстур. Фикстуры позволяют создавать различные условия для тестов, например, создавать тестовые данные или запускать внешние сервисы.
4. Группируйте тесты с помощью меток
Метки – это мощный механизм группировки тестов. Они позволяют запустить только нужные вам тесты или исключить ненужные. Метки также помогают структурировать тесты по категориям, что значительно упрощает работу с большими наборами тестов.
5. Используйте параметризацию для однотипных тестов
pytest поддерживает параметризацию тестов, что позволяет одним и тем же тестовым сценарием проверить различные варианты входных данных или ожидаемых результатов. Такой подход позволяет значительно сократить количество написанного кода и увеличить покрытие тестами.
6. Проверяйте поведение через ожидаемые исключения
Pytest позволяет очень удобно проверять, что тестируемый код вызывает ожидаемое исключение. Это важно для проверки корректной обработки ошибок и исключительных ситуаций в коде.
7. Завершайте тесты явно
Вместо использования блока try-except для обработки ошибок в тесте, рекомендуется явно указывать ожидаемые результаты и использовать специальные функции ассертов из pytest. Такой подход позволяет сразу увидеть, где именно произошла ошибка и что именно не соответствует ожидаемому результату.
При выборе лучшего курса для изучения Pytest и автоматизации тестирования, убедитесь, что он освещает основные принципы написания тестовых сценариев, перечисленные выше. Только такой курс поможет вам получить полное понимание фреймворка и достичь успеха в автоматизации тестирования.
Организация тестовых наборов в Pytest: структура и хранение тестов
Один из ключевых аспектов автоматизации тестирования с использованием pytest — это организация тестовых наборов. Важно правильно структурировать и хранить тесты, чтобы обеспечить максимальную эффективность и легкость поддержки проекта.
При выборе лучшего курса по изучению Pytest из топ-10 курсов по автоматизации тестирования, важно убедиться, что в нем уделяется внимание этому вопросу. Ниже приведены некоторые рекомендации по организации тестовых наборов в Pytest.
Структурирование тестов
В Pytest тесты организуются в виде функций, которые должны быть помечены декоратором @pytest.mark.test. Важно выбрать удобное и понятное именование для тестов, чтобы было легко понять, какие сценарии они проверяют.
Тесты могут быть объединены в тестовые наборы с помощью фикстур или модулей. Фикстуры — это функции-специалисты, которые выполняют подготовку данных или настройку окружения перед выполнением тестов. Модули позволяют объединить связанные тесты в одном файле.
Хранение тестов
Pytest рекомендует хранить тесты внутри каталога с названием tests. Внутри каталога tests можно создать дополнительные подкаталоги для разных наборов тестов или тестируемых модулей. Например, можно создать каталог unit_tests для юнит-тестов и каталог integration_tests для интеграционных тестов.
Каждый тестовый файл должен содержать префикс test_ в названии файла, чтобы pytest автоматически распознавал его как тестовый модуль.
Важно также правильно называть файлы и функции с тестами, чтобы было понятно, что они тестируют и какие сценарии покрывают.
Использование фреймворка pytest
Pytest предоставляет множество возможностей для более удобной организации и выполнения тестов. Например, можно использовать маркеры для группировки тестов по различным категориям или использовать параметризацию для запуска одного тестового сценария с разными наборами входных данных.
Также следует учесть возможность использования фикстур для общей подготовки данных и использования их в нескольких тестах.
Вывод
Организация тестовых наборов в Pytest — важный аспект автоматизации тестирования. Нужно правильно структурировать и хранить тесты, чтобы облегчить поддержку проекта. При выборе курса по изучению Pytest для автоматизации тестирования, рекомендуется уделить внимание тому, чтобы курс охватывал эту тему и предоставлял необходимые навыки для эффективной организации и выполнения тестов в Pytest.
Расширенные возможности Pytest: более сложные темы и задачи
Pytest — это фреймворк для автоматизации тестирования на языке программирования Python. Для изучения Pytest доступно множество курсов, но какой из них является лучшим для автоматизации тестирования?
Для выбора лучшего курса необходимо обратить внимание на его содержание и расширенные возможности, которые он предлагает в изучении Pytest. Ниже приведены некоторые более сложные темы и задачи, которые могут быть включены в такой курс.
- Параметризация тестов: Pytest позволяет задавать параметры для тестовых функций, что позволяет сократить количество кода и упростить его читаемость. Курс должен охватывать основные способы использования параметризации тестов и демонстрировать их преимущества.
- Фикстуры: Фикстуры в Pytest представляют собой функции, которые выполняются перед или после тестовых функций, и позволяют инициализировать и подготавливать данные для тестов. Курс должен покрывать основные аспекты использования фикстур и научить студентов писать их с использованием разных подходов.
- Мокирование и подмена объектов: Pytest поддерживает использование мокирования и подмены объектов для создания изолированных тестовых сред, что особенно полезно при тестировании сложных зависимостей и интеграционных тестах. Курс должен показать, как использовать эти техники и дать практические примеры их использования.
- Декораторы: Pytest поддерживает использование декораторов для настройки тестового окружения. Курс должен обсудить различные декораторы, доступные в Pytest, и объяснить, как они могут быть использованы для управления поведением тестов.
- Отчеты о выполнении тестов: Pytest предоставляет различные встроенные отчеты о выполнении тестов, которые помогают быстро обнаружить и исправить ошибки. Курс должен показать студентам, как правильно использовать эти отчеты и как настроить свои собственные отчеты.
Выбор лучшего курса для изучения Pytest для автоматизации тестирования зависит от индивидуальных потребностей студента и его уровня подготовки. Однако курс должен охватывать расширенные возможности Pytest и предоставлять практические примеры и задачи, чтобы обучение было наиболее полезным и эффективным.
Использование фикстур в Pytest: организация и совместное использование ресурсов
Pytest — это популярный фреймворк для автоматизированного тестирования в языке программирования Python. Он предоставляет широкий спектр возможностей для написания и запуска тестов, а одной из таких возможностей является использование фикстур.
Фикстуры в Pytest — это методы, которые позволяют создавать и предоставлять ресурсы для тестов. Они используются для инициализации данных, подготовки окружения и других необходимых действий перед каждым тестом. Фикстуры позволяют организовать и стандартизировать процесс подготовки окружения, облегчая тем самым разработку и сопровождение автоматизированных тестов.
Основные принципы организации фикстур в Pytest:
- Определение фикстур в файле conftest.py: фикстуры определяются в специальном файле conftest.py, который располагается в корневой директории проекта. Это позволяет удобно организовывать их использование в различных модулях и пакетах проекта.
- Автоматическое использование фикстур: Pytest автоматически распознает фикстуры по их именам и предоставляет их в качестве аргументов для тестов. Это позволяет использовать фикстуры в тестах без необходимости явно указывать их в качестве аргументов.
- Использование декораторов: для определения фикстур в Pytest используются декораторы, такие как @pytest.fixture. Они позволяют указать, что метод является фикстурой и управлять ее временем жизни и областью видимости.
В Pytest также предусмотрено совместное использование фикстур, что позволяет создавать цепочки или зависимости между фикстурами. Например, можно создать фикстуру, которая предоставляет доступ к базе данных, и использовать ее в других фикстурах или тестах.
Преимущества использования фикстур в Pytest:
- Переиспользование кода: фикстуры позволяют избежать дублирования кода, предоставляя готовые ресурсы и функционал для тестов.
- Удобство и гибкость: фикстуры в Pytest очень гибкие и позволяют настроить различные сценарии для тестирования. Кроме того, они легко настраиваются и могут быть адаптированы для различных требований.
- Облегчение поддержки тестов: использование фикстур упрощает поддержку автоматизированных тестов, так как они помогают стандартизировать процесс подготовки окружения и предоставляют уже готовые ресурсы для тестов.
Использование фикстур в Pytest является важным аспектом изучения и автоматизации тестирования. При выборе лучшего курса для изучения Pytest и автоматизации тестирования стоит обратить внимание на наличие материалов по работе с фикстурами и их эффективному использованию.
Параметризация тестов в Pytest: генерация и использование различных вариантов входных данных
При автоматизации тестирования одной из важных задач является проверка работы системы на различных вариантах входных данных. Для эффективного тестирования необходимо проверить как минимум несколько вариантов работы программы, чтобы убедиться в ее корректности в разных ситуациях. В Pytest для реализации этой задачи используется механизм параметризации тестов.
Топ-10 курсов по изучению Pytest предоставляют учащимся не только базовые знания о тестировании и использовании Pytest, но и подробные инструкции о том, как правильно использовать параметризацию тестов для генерации и использования различных вариантов входных данных.
Параметризация позволяет создавать параметризованные тесты, в которых один и тот же тестовый сценарий выполняется с разными входными данными. Для этого используется декоратор @pytest.mark.parametrize, который принимает на вход список параметров и соответствующие им значения.
Например, для тестирования математической функции возведения числа в степень можно использовать параметризацию следующим образом:
import pytest
@pytest.mark.parametrize("base, exponent, expected", [
(2, 3, 8),
(3, 2, 9),
(2, -2, 0.25),
])
def test_power(base, exponent, expected):
result = power(base, exponent)
assert result == expected
В данном примере мы определяем параметры base, exponent и expected, и указываем на каких значениях они должны быть протестированы. Pytest автоматически создает и запускает три тестовых кейса.
Кроме того, в Pytest есть возможность генерировать тестовые данные динамически. Например, можно использовать генераторы данных, предоставляемые самим фреймворком, или написать собственный генератор данных.
В дополнение к параметризации тестов, Pytest также предоставляет возможность использования фикстур, которые позволяют определить некоторое начальное состояние тестового окружения.
В выборе лучшего курса по изучению Pytest для автоматизации тестирования следует учитывать наличие в нем раздела о параметризации тестов и генерации различных вариантов входных данных. Это позволит учащимся освоить данную важную тему и применить полученные знания на практике.