Тестирование #

Тесты - кусочки кода, проверяющие корректную функциональность вашего приложения, или его частей. Один такой кусочек называется тест кейсом, процесс их написания называется покрытием кода приложения тестами.

Тесты бывают различных видов, в зависимости от того, что они тестируют. Рассмотрим основные:

Юнит тесты тестируют небольшие части кода, методы или классы. Типичный пример юнит теста - создать объект, вызвать его метод, проверить результат.
Интеграционные тесты проверяют, что ваше приложение работает правильно в контексте внешних инструментов и сервисов, например, баз данных. Пример интеграционного теста - вызов метода REST API вашего приложения, проверка корректности результата.
E2E (end to end) тесты тестируют приложение в целом, затрагивая максимальное количество его частей. Пример - на веб-интерфейсе приложения есть форма, при заполнении и отправки которой в базе появляется новая запись. E2E тест может сэмулировать действия на веб-интерфейсе, после чего проверить состояние базы данных.

Кроме видов тестов, важно понимать некоторые смежные с тестированием идеи:

Mocking - техника эмуляции поведения какого-то метода или внешнего сервиса. Например, если метод возвращает какое-то постоянно меняющееся значение (биржевую котировку, например), то в целях предсказуемого теста можно создать мок объект, возвращающий заранее известную котировку, провести с ней некоторые вычисления и проверить результат на корректность.
Edge case (пограничный случай) - маловероятный, но тем не менее возможный пример входных данных, который может получить тестируемый код. Пример - длина email при регистрации пользователя. Маловероятная, но максимально возможная длина email адреса - 320 символов, и тестируя пограничные случаи мы можем быть уверены, что приложение корректно их обрабатывает.
Тестовые данные - если код работает с данными, то для его тестирование нужны тестовые данные. Такие данные редко являются данными реальных пользователей (это было бы небезопасно), а их целью зачастую является воссоздание различных пограничных случаев.
Тестовое окружение - во время тестов редко используется реальные база данных и внешние сервисы, это создавало бы ненужную активность (например, вставку тестовых данных в базу). Поэтому, частая практика - создать отдельное тестовое окружение, которое рождается перед стартом тестов и уничтожается после. Пример - вместо внешней Postgres базы данных, можно запустить in-memory H2 базу и инициализировать её состояние таблицами с тестовыми данными. Другой популярный инструмент - Testcontainers, позволяет запускать необходимые для тест кейсов инструменты (базы данных, очереди) в Docker контейнерах.

В работе с тестами, как и везде, есть плюсы и минусы.

Плюсы:

Написание тестов помогает формализовать работу приложения
Для написания качественных тестов покрываемый ими код должен быть спроектирован на необходимом уровне. Необходимость тестов может стать поводом для рефакторинга, улучшающего качество кода
Тесты являются ещё одной формой документации, хочешь понять в деталях, что делает класс - прочитай юнит тесты к нему
Тесты помогают поддерживать работоспособность кода при его рефакторинге и добавления нового функционала. В случае некорректных изменений часть тестов сломается
Тесты помогают поддерживать здоровый уровень качества кода приложения, особенно в больших командах, где люди приходят и уходят

Минусы:

Дополнительная работа. Написание тестов и их поддержка требуют времени
Плохо написанные тесты создают больше проблем, чем приносят пользы

Практически любой устоявшийся проект содержит тесты, и разработчикам необходимо уметь с ними работать. Уровень проникновения тестов в проект, их глубина и количество зависят от конкретных условий и варьируются от поверхностного тестирования до полного TDD.

Unit тестирование #

Для написания юнит тестов студент должен уметь писать качественные тест кейсы и пользоваться одной из популярных библиотек для юнит тестирования (unittest, pytest). Важнее всего понять идеи качественных кейсов, применять эти идеи к конкретной библиотеке - дело практики.

Основные рекомендации для написания качественных юнит тестов:

Проверяйте пограничные случаи
Тестируйте не только успешные сценарии работы кода, но и неудачные - покрывайте тестами случаи, когда метод должен вернуть ошибку или кинуть exception
Давайте тест кейсам короткие и понятные имена, описывающие суть их проверки. Если имя слишком длинное или непонятное, возможно, тест слишком общий или сложный

Избранные курсы и учебные ресурсы #

Плейлист от Артёма Шумейко
Практика - проект 4

Интеграционные тесты #

Интеграционные тесты проверяют взаимодействия между частями системы (например - между слоем сервисов и слоем хранения данных) и взаимодействия с внешними сервисами. Для написания таких тестов нужно знать и уметь пользоваться следующими идеями и инструментами:

Библиотека для написания тестов - unittest, pytest
Моки, как инструмент симуляции поведения классов или внешних сервисов
Тестовые данные, независимые от основных данных приложения
Testcontainers - библиотека для запуска экземпляров нужных для тестов инструментов внутри Docker контейнеров

Примеры интеграционного тестирования в контексте бэкенд приложений:

Взаимодействия класса-сервиса и БД, куда сервис вставляет данные. Можно проверить реакцию БД на вставку некорректных данных и реакцию сервиса на возникшую при этом ошибку
Взаимодействия класса-сервиса и внешнего REST API. Проверки парсинга ответов, реакции на HTTP ошибки (коды 4xx, 5xx) и сетевые ошибки (таймаут подключения)
Взаимодействия REST контроллера и сервисов. Проверка того, что REST API вернёт ожидаемые ответы на различные наборы параметров в запросах. Реакции на ошибки - неправильно сформированные запросы, отсутствие необходимой авторизации

Избранные курсы и учебные ресурсы #

Доклад по TestContainers с конференции Joker
TODO добавить ресурсов по тестированию в Python
Практика - проекты 5, 6