Когда дело доходит до тестирования кода Python, выделяются две популярные платформы: pytest и unittest. Обе платформы предоставляют надежные возможности тестирования, но различаются синтаксисом, функциями и простотой использования. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы, предоставляемые pytest и unittest, а также примеры кода, чтобы помочь вам понять их сходства и различия. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком Python, это сравнение поможет вам выбрать правильную среду тестирования для вашего проекта.

1. Обнаружение тестов.
   И pytest, и unittest поддерживают обнаружение тестов, что позволяет автоматически обнаруживать и выполнять тесты в заданном каталоге. Вот как вы можете использовать каждую платформу для обнаружения тестов:

pytest:

# test_discovery.py
def test_addition():
    assert 2 + 2 == 4
def test_subtraction():
    assert 5 - 3 == 2

Команда: pytest

юниттест:

import unittest
class TestMath(unittest.TestCase):
    def test_addition(self):
        self.assertEqual(2 + 2, 4)
    def test_subtraction(self):
        self.assertEqual(5 - 3, 2)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Команда: python -m unittest test_discovery.py

2. Тестовые приспособления.
   Тестовые приспособления — это многоразовые методы настройки и удаления, которые обеспечивают известное базовое состояние для каждого теста. Они помогают уменьшить дублирование кода и улучшить структуру тестирования. Давайте посмотрим, как pytest и unittest обрабатывают тестовые приспособления:

pytest:

import pytest
@pytest.fixture
def setup():
    # Setup code
    yield
    # Teardown code
def test_something(setup):
    # Test logic using the setup fixture
    assert True

unittest:

import unittest
class TestSomething(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Setup code
    def tearDown(self):
        # Teardown code
    def test_something(self):
        # Test logic using the setup fixture
        self.assertTrue(True)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

3. Методы утверждения.
   И pytest, и unittest предоставляют ряд методов утверждения для проверки результатов теста. Вот несколько примеров:

pytest:

def test_assertions():
    assert 2 + 2 == 4
    assert "pytest".startswith("py")
    assert [1, 2, 3] == [1, 2, 3]

юниттест:

import unittest
class TestAssertions(unittest.TestCase):
    def test_assertions(self):
        self.assertEqual(2 + 2, 4)
        self.assertTrue("unittest".startswith("unit"))
        self.assertListEqual([1, 2, 3], [1, 2, 3])
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

И pytest, и unittest предлагают разработчикам Python мощные возможности тестирования. pytest фокусируется на простоте, гибкости и простоте использования, тогда как unittest обеспечивает более традиционный и структурированный подход к тестированию. Выбор между этими платформами в конечном итоге зависит от конкретных требований вашего проекта и ваших личных предпочтений. Понимая сходства и различия, которые мы рассмотрели в этой статье, вы сможете принять обоснованное решение и написать эффективные тесты, чтобы гарантировать качество и надежность вашей кодовой базы Python.