L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: Unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, juste la fonction commen?ant par le test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Les deux ont des mécanismes de manipulation de la préparation et du nettoyage des tests: l'unité est obtenue grace à des méthodes de configuration et de démontage, tandis que Pytest est implémenté par le décorateur de luminaire flexible et réutilisable. 4. Il a un écosystème de plug-in riche: Unittest peut facilement intégrer des outils de test standard tels que Coverage.py et CI / CD; PYTEST a un grand nombre de plug-ins pour prendre en charge la génération de rapports HTML, l'exécution parallèle, la couverture du code et d'autres fonctions, adaptées à l'expansion des scénarios d'intégration complexe ou de test de bout en bout.

unittest de Python et pytest sont deux des cadres de test les plus utilisés, et les deux facilitent l'écriture, organiser et exécuter des tests automatisés. Ils offrent une structure, des outils d'assertion, des accessoires et des rapports - la clé pour l'automatisation efficace des tests.

1. Structure de test simple avec découverte automatique

Les deux cadres vous permettent de définir des fonctions de test ou des classes de manière propre, et elles les trouvent automatiquement et les exécutent.

• Dans unittest , vous définissez les cas de test par sous-classement unittest.TestCase , et chaque méthode qui commence par test_ est considérée comme un test distinct.

   Importer unittest
  
  Class TestMathFunctions (unittest.testcase):
      def test_addition (self):
          self. assertequal (1 1, 2)

• Dans Pytest , c'est encore plus simple - vous écrivez simplement des fonctions qui commencent par test_ . Pas besoin de classes à moins que vous ne souhaitiez grouper les tests connexes.

   def test_addition ():
      affirmer 1 1 == 2

Ils prennent tous les deux la gestion de tous les tests dans un répertoire récursivement, donc à mesure que votre projet se développe, l'ajout de tests ne signifie pas que la réécriture de la fa?on dont vous les exécutez.

2. Assistance d'assurance intégrée

La rédaction d'affirmations lisibles et utiles est au c?ur des tests, et les deux cadres fournissent des outils utiles:

• UNITTEST a des méthodes spécialisées comme assertEqual , assertTrue , assertRaises , etc., ce qui donne des messages d'erreur clairs lorsque quelque chose échoue.

• Pytest utilise des instructions régulières assert de Python mais les améliore avec l'introduction - donc si un test échoue, vous voyez exactement ce qui s'est passé sans avoir besoin d'une syntaxe spéciale.

Par exemple:

 def test_list_length ():
    Résultat = [1, 2, 3]
    affirmer Len (résultat) == 2 # pytest montre la longueur réelle du message d'erreur

Cela rend les tests d'écriture et de débogage beaucoup plus lisses.

3. Assalents pour la configuration et le démontage

Vous devez souvent préparer des données ou un environnement avant un test (comme la connexion à une base de données ou la configuration des fichiers de configuration), et les deux frameworks aident à le gérer proprement.

• Dans UnitTest , vous utilisez des méthodes setUp() et tearDown() à l'intérieur d'une classe de test pour gérer la logique pré et post-test.

• Dans Pytest , les luminaires sont plus flexibles et réutilisables sur plusieurs fichiers de test à l'aide du décorateur @pytest.fixture() .

 importer pytest

@ pytest.fixture
Def Sample_data ():
    return {"name": "Alice", "Age": 30}

def test_user_age (Sample_data):
    Assert Sample_Data ["Age"]> 18

Les luminaires peuvent également être étendus (au niveau de la fonction, au niveau de la classe, au niveau du module, etc.), ce qui facilite l'optimisation des performances lorsque la configuration co?te cher.

4. écosystème riche et plugins

Bien que les deux cadres soient puissants hors de la bo?te, leur véritable force réside dans l'extension:

• UNITTEST intègre bien des outils comme coverage.py pour la couverture du code et les plates-formes CI / CD qui attendent des coureurs de test standard.

• Pytest a un énorme écosystème de plugins - pour une exécution parallèle, des rapports HTML, une moquerie, une intégration Django / Flask, etc. Par exemple:

  • pytest-html génère des rapports de test.
  • pytest-xdist exécute des tests en parallèle.
  • pytest-cov vérifie la couverture du code.

Cette flexibilité signifie que vous pouvez passer des tests unitaires simples à une intégration complexe ou à des suites de tests de bout en bout.

Donc, que vous créiez un petit script ou une grande application, unittest et pytest vous donnent des fondations solides pour les tests automatisés. Chacun a ses forces: unittest est plus structurée (idéale pour ceux qui viennent de Java / Junit), tandis que pytest est plus pythonique et expressif. Quoi qu'il en soit, ils vous aident à attraper les bogues t?t et à garder votre code fiable.

Fondamentalement, c'est tout.

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