💯 🤴🏿 🤞🏼 पेश है पाइथन में परीक्षण। भाग २ 😆 🖕🏼 🧛

सभी को नमस्कार!

हम पायथन में परीक्षण के साथ परिचित पर लेख जारी रखते हैं, जिसे हमने आपके पायथन डेवलपर पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में आपके लिए तैयार किया है।

Django और फ्लास्क वेब फ्रेमवर्क के लिए परीक्षण

यदि आप एक लोकप्रिय फ्रेमवर्क का उपयोग करके वेब अनुप्रयोगों के लिए परीक्षण लिखते हैं, उदाहरण के लिए, Django या फ्लास्क, तो यह इस तरह के परीक्षणों को लिखने और चलाने में महत्वपूर्ण अंतर को याद रखने योग्य है।

वे अन्य अनुप्रयोगों से कैसे भिन्न होते हैं

उस कोड के बारे में सोचें जिसे आप वेब एप्लिकेशन में परीक्षण करना चाहते हैं। सभी मार्गों, विचारों और मॉडलों को उपयोग किए जाने वाले ढांचे के बारे में बहुत सारे आयात और ज्ञान की आवश्यकता होती है।
यह एक कार का परीक्षण करने के समान है, जिसे ट्यूटोरियल के पहले भाग में चर्चा की गई थी: सरल परीक्षण करने से पहले, जैसे हेडलाइट्स की जाँच करना, आपको कार में कंप्यूटर चालू करना होगा।

Django और फ्लास्क इस कार्य को सरल बनाते हैं और एक unittest- आधारित परीक्षण ढांचा प्रदान करते हैं। आप सामान्य तरीके से परीक्षण लिखना जारी रख सकते हैं, लेकिन उन्हें थोड़ा अलग तरीके से चला सकते हैं।

Django टेस्ट एक्सेक्यूटर का उपयोग कैसे करें

Django स्टार्टअप टेम्पलेट आपके एप्लिकेशन डायरेक्टरी में टेस्टशो फाइल बनाता है। यदि यह पहले से ही नहीं है, तो इसे निम्नलिखित सामग्रियों से बनाएँ:

from django.test import TestCase class MyTestCase(TestCase): # Your test methods

पिछले उदाहरणों से मुख्य अंतर यह है कि आपको django.test.TestCase से इनहेरिट करने की आवश्यकता है, न कि unittest.TestCase । इन वर्गों का API समान है, लेकिन Django TestCase वर्ग परीक्षण के लिए सब कुछ सेट करता है।

एक परीक्षण सूट चलाने के लिए, कमांड लाइन पर unittest के बजाय manage.py परीक्षण का उपयोग करें:

 $ python manage.py test

अगर आपको कई परीक्षण फ़ाइलों की आवश्यकता है, तो परीक्षण फ़ोल्डर को परीक्षणों के फ़ोल्डर से बदलें, इसमें __init__.py नामक एक खाली फ़ाइल डालें और test_*.py फ़ाइलें बनाएँ। Django उन्हें पता लगाने और निष्पादित करेगा।

अधिक जानकारी Django प्रलेखन साइट पर उपलब्ध है।

यूनीटेस्ट और फ्लास्क का उपयोग कैसे करें

फ्लास्क के साथ काम करने के लिए, एक आवेदन को आयात किया जाना चाहिए और परीक्षण मोड में डाल दिया जाना चाहिए। आप एक परीक्षण ग्राहक बना सकते हैं और अपने आवेदन में किसी भी मार्ग के लिए अनुरोध भेजने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।

परीक्षण ग्राहक को आपके परीक्षण मामले की सेटअप विधि में तुरंत दिया जाता है। निम्नलिखित उदाहरण में, my_app अनुप्रयोग का नाम है। चिंता मत करो अगर तुम नहीं जानते कि setUp क्या करता है। हम "अधिक उन्नत परीक्षण लिपियों" अनुभाग पर करीब से नज़र डालेंगे।
परीक्षण फ़ाइल में कोड इस तरह दिखाई देगा:

 import my_app import unittest class MyTestCase(unittest.TestCase): def setUp(self): my_app.app.testing = True self.app = my_app.app.test_client() def test_home(self): result = self.app.get('/') # Make your assertions

आप तब python -m unittest discover. का उपयोग कर टेस्ट केस चला सकते हैं python -m unittest discover.

अधिक जानकारी फ्लास्क प्रलेखन साइट पर उपलब्ध है।

अधिक उन्नत परीक्षण लिपियों

इससे पहले कि आप अपने आवेदन के लिए परीक्षण बनाना शुरू करें, किसी भी परीक्षा के तीन मुख्य चरणों को याद रखें:

इनपुट मापदंडों का निर्माण;
कोड निष्पादन, आउटपुट डेटा प्राप्त करना;
अपेक्षित परिणाम के साथ आउटपुट डेटा की तुलना;

यह स्ट्रिंग या संख्या जैसे स्रोत डेटा के लिए एक स्थिर मूल्य बनाने से अधिक जटिल हो सकता है। कभी-कभी आपके आवेदन को एक वर्ग या संदर्भ की एक आवृत्ति की आवश्यकता होती है। इस मामले में क्या करना है?

स्रोत के रूप में आपके द्वारा बनाए गए डेटा को फ़िक्चर कहा जाता है। जुड़नार बनाना और पुन: उपयोग करना एक आम बात है।

एक ही परिणाम की प्रत्याशा में विभिन्न मूल्यों के साथ एक ही परीक्षण को कई बार चलाना पैरामीटर कहा जाता है।

उम्मीद की विफलता से निपटने

इससे पहले, जब हमने परीक्षण sum() लिए स्क्रिप्ट की एक सूची संकलित की थी, तो सवाल उठता था: क्या होता है जब हम एक खराब मूल्य प्रदान करते हैं, उदाहरण के लिए, एक एकल पूर्णांक या एक स्ट्रिंग?

इस स्थिति में, यह उम्मीद की जाती है कि sum() एक त्रुटि फेंक देगी। यदि कोई त्रुटि होती है, तो परीक्षण विफल हो जाएगा।

अपेक्षित त्रुटियों को संभालने का एक विशिष्ट तरीका है। आप एक संदर्भ प्रबंधक के रूप में .assertRaises() उपयोग कर सकते हैं, और फिर ब्लॉक के अंदर परीक्षण चरण कर सकते हैं:

 import unittest from my_sum import sum class TestSum(unittest.TestCase): def test_list_int(self): """ ,       """ data = [1, 2, 3] result = sum(data) self.assertEqual(result, 6) def test_list_fraction(self): """ ,       """ data = [Fraction(1, 4), Fraction(1, 4), Fraction(2, 5)] result = sum(data) self.assertEqual(result, 1) def test_bad_type(self): data = "banana" with self.assertRaises(TypeError): result = sum(data) if __name__ == '__main__': unittest.main()

यह टेस्ट केस तभी पास होगा, जब sum(data) एक टाइप-इयरर फेंकता है। आप TypeError को किसी अन्य प्रकार के अपवाद से बदल सकते हैं।

आवेदन व्यवहार अलगाव

ट्यूटोरियल के अंतिम भाग में, हमने साइड इफेक्ट्स के बारे में बात की। वे इकाई परीक्षण को जटिल करते हैं, क्योंकि प्रत्येक परीक्षण रन एक अलग परिणाम या इससे भी बदतर पैदा कर सकता है - एक परीक्षण पूरे आवेदन की स्थिति को प्रभावित कर सकता है और दूसरे परीक्षण को विफल कर सकता है!

बहुत सारे दुष्प्रभावों के साथ एक आवेदन के कुछ हिस्सों के परीक्षण के लिए कुछ सरल तकनीकें हैं:

एकल उत्तरदायित्व सिद्धांत के अनुसार कोड रीफैक्टरिंग;
साइड इफेक्ट को खत्म करने के लिए सभी तरीकों और फ़ंक्शन कॉल का मज़ाक करना;
अनुप्रयोग के इस टुकड़े के लिए इकाई परीक्षणों के बजाय एकीकरण परीक्षणों का उपयोग करना।
यदि आप मोकिंग से परिचित नहीं हैं, तो कुछ महान पायथन सीएलआई परीक्षण उदाहरण देखें ।

लेखन एकीकरण परीक्षण

अब तक, हमने यूनिट परीक्षणों पर अधिक ध्यान दिया है। पूर्वानुमान और स्थिर कोड बनाने के लिए यूनिट परीक्षण एक शानदार तरीका है। लेकिन अंत में, आपके आवेदन को स्टार्टअप पर काम करना चाहिए!

कई एप्लिकेशन घटकों के सहयोग को सत्यापित करने के लिए एकीकरण परीक्षण आवश्यक है। इस तरह के परीक्षण के लिए खरीदार या उपयोगकर्ता की भूमिका निभाने की आवश्यकता हो सकती है:

HTTP REST API को कॉल करें;
अजगर एपीआई कॉल;
वेब सेवा कॉल;
कमांड लाइन चलाएं।

इन सभी प्रकार के एकीकरण परीक्षणों को उसी तरह से लिखा जा सकता है जैसे कि यूनिट परीक्षण, टेम्पलेट इनपुट पैरामीटर्स, निष्पादन, अनुमोदन के बाद। सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि एकीकरण परीक्षण एक साथ अधिक घटकों का परीक्षण करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे इकाई परीक्षणों की तुलना में अधिक दुष्प्रभाव पैदा करेंगे। इसके अलावा, एकीकरण परीक्षणों के लिए अधिक जुड़नार की आवश्यकता होती है, जैसे डेटाबेस, नेटवर्क सॉकेट या कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल।

इसलिए, यूनिट परीक्षणों और एकीकरण परीक्षणों को अलग करने की सिफारिश की जाती है। एकीकरण के लिए जुड़नार बनाना, उदाहरण के लिए, एक परीक्षण डेटाबेस या परीक्षण के मामले में, इकाई परीक्षण करने की तुलना में बहुत अधिक समय लगता है, इसलिए आपको हर बार आपके द्वारा चलाने के बजाय उत्पादन में जाने से पहले एकीकरण परीक्षण करना चाहिए।

इकाई और एकीकरण परीक्षणों को अलग करने का सबसे सरल तरीका उन्हें अलग-अलग फ़ोल्डरों में रखना है।

project/
│
├── my_app/
│ └── __init__.py
│
└── tests/
|
├── unit/
| ├── __init__.py
| └── test_sum.py
|
└── integration/
├── __init__.py
└── test_integration.py

आप विभिन्न तरीकों से परीक्षणों का एक विशिष्ट समूह चला सकते हैं। स्रोत निर्देशिका, -s को निर्दिष्ट करने के लिए एक ध्वज, परीक्षण युक्त पथ के साथ खोज करने के लिए जोड़ा जा सकता है:

 $ python -m unittest discover -s tests/integration

unittest परीक्षण / एकीकरण निर्देशिका में सभी परिणाम प्रदर्शित करेगा।

परीक्षण डेटा उन्मुख अनुप्रयोग

कई एकीकरण परीक्षणों के लिए बैकएंड डेटा की आवश्यकता होती है, जैसे विशिष्ट मूल्यों वाले डेटाबेस। मान लीजिए कि आपको डेटाबेस में 100 से अधिक ग्राहकों के साथ एप्लिकेशन के सही संचालन को सत्यापित करने के लिए, या ऑर्डर पृष्ठ के प्रदर्शन की शुद्धता को सत्यापित करने के लिए एक परीक्षण की आवश्यकता है, भले ही सामान के सभी नाम जापानी में हों।

इस प्रकार के एकीकरण परीक्षण उनकी पुनरावृत्ति और पूर्वानुमानशीलता सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न परीक्षण जुड़नार पर निर्भर करेंगे।

परीक्षण डेटा को उनके "परीक्षणनीयता" पर जोर देने के लिए एकीकरण परीक्षण निर्देशिका के अंदर फिक्स्चर फ़ोल्डर में संग्रहीत किया जाना चाहिए। फिर परीक्षणों में आप डेटा लोड कर सकते हैं और परीक्षण चला सकते हैं।

यहां JSON फ़ाइलों से मिलकर डेटा संरचना का एक उदाहरण दिया गया है:

project/
│
├── my_app/
│ └── __init__.py
│
└── tests/
|
└── unit/
| ├── __init__.py
| └── test_sum.py
|
└── integration/
|
├── fixtures/
| ├── test_basic.json
| └── test_complex.json
|
├── __init__.py
└── test_integration.py

परीक्षण मामले में, आप एक ज्ञात तरीके से फ़िक्चर फ़ाइल से परीक्षण डेटा लोड करने और इस डेटा के साथ कई परीक्षण चलाने के लिए .setUp () विधि का उपयोग कर सकते हैं। याद रखें कि आप एक पायथन फ़ाइल में कई परीक्षण मामलों को संग्रहीत कर सकते हैं, एकतरफा पाएंगे और उन्हें निष्पादित करेंगे। आपके पास परीक्षण डेटा के प्रत्येक सेट के लिए एक परीक्षण मामला हो सकता है:

 import unittest class TestBasic(unittest.TestCase): def setUp(self): # Load test data self.app = App(database='fixtures/test_basic.json') def test_customer_count(self): self.assertEqual(len(self.app.customers), 100) def test_existence_of_customer(self): customer = self.app.get_customer(id=10) self.assertEqual(customer.name, "Org XYZ") self.assertEqual(customer.address, "10 Red Road, Reading") class TestComplexData(unittest.TestCase): def setUp(self): # load test data self.app = App(database='fixtures/test_complex.json') def test_customer_count(self): self.assertEqual(len(self.app.customers), 10000) def test_existence_of_customer(self): customer = self.app.get_customer(id=9999) self.assertEqual(customer.name, u"バナナ") self.assertEqual(customer.address, "10 Red Road, Akihabara, Tokyo") if __name__ == '__main__': unittest.main()

यदि आपका एप्लिकेशन दूरस्थ स्थान जैसे दूरस्थ API से डेटा पर निर्भर करता है, तो सुनिश्चित करें कि परीक्षण दोहराए जाने योग्य हैं। एपीआई और संचार समस्याओं को अक्षम करने में विफल रहे परीक्षणों के कारण विकास में देरी हो सकती है। ऐसे मामलों में, दूरस्थ फिक्स्चर को स्थानीय रूप से स्टोर करना बेहतर होता है जिसे वापस बुलाया जाता है और आवेदन पर भेजा जाता है।

requests लाइब्रेरी में एक निःशुल्क प्रतिक्रिया पैकेज है जो आपको प्रतिक्रिया जुड़नार बनाने और उन्हें परीक्षण फ़ोल्डर में सहेजने की अनुमति देता है। उनके GitHub पृष्ठ पर अधिक जानकारी प्राप्त करें ।

अगला भाग कई वातावरणों में परीक्षण और स्वचालन के परीक्षण के बारे में होगा।

अंत

टिप्पणियाँ / प्रश्न हमेशा स्वागत है। यहां या खुले दिन स्टास पर जाएं।

पेश है पाइथन में परीक्षण। भाग २

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