पाइथन में यूनिट टेस्टिंग: उदाहरणों के साथ पूर्ण मार्गदर्शिका

पाइथन टेस्टिंग के साथ पाइटेस्ट, टीडीडी, मॉकिंग, और कवरेज

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यूनिट टेस्टिंग यह सुनिश्चित करता है कि आपका पाइथन कोड सही से काम करता है और जब आपका प्रोजेक्ट विकसित होता है तो यह काम जारी रखता है। यह व्यापक गाइड यूनिट टेस्टिंग के बारे में सब कुछ कवर करता है, बुनियादी अवधारणाओं से लेकर उन्नत तकनीकों तक।

Python Unit Testing

यूनिट टेस्टिंग का महत्व

यूनिट टेस्टिंग पाइथन डेवलपर्स के लिए कई फायदे प्रदान करता है:

  • जल्दी बग पता लगाना: बग्स को प्रोडक्शन तक पहुंचने से पहले पकड़ लेना
  • कोड क्वालिटी: आपको मॉड्यूलर, टेस्टेबल कोड लिखने के लिए मजबूर करता है
  • रिफैक्टरिंग कन्फिडेंस: बदलाव करने के लिए सुरक्षित रहें, टेस्ट रिग्रेशन पकड़ लेंगे
  • डॉक्युमेंटेशन: टेस्ट्स कोड के काम करने के तरीके के बारे में एक्सीक्यूटेबल डॉक्युमेंटेशन के रूप में काम करते हैं
  • तेज़ विकास: ऑटोमेटेड टेस्ट्स मैनुअल टेस्टिंग से तेज़ होते हैं
  • बेहतर डिज़ाइन: टेस्टेबल कोड लिखना बेहतर आर्किटेक्चर की ओर ले जाता है

यूनिट टेस्टिंग के मूलभूत तत्वों को समझना

यूनिट टेस्ट क्या है?

एक यूनिट टेस्ट एक एप्लिकेशन का सबसे छोटा टेस्टेबल भाग (आमतौर पर एक फंक्शन या मेथड) को अलग-अलग परीक्षण करता है। यह होना चाहिए:

  • तेज़: मिलीसेकंड में चलना
  • अलग-अलग: अन्य टेस्ट्स और बाहरी सिस्टम से स्वतंत्र
  • दोहराया जा सकता है: हर बार समान परिणाम उत्पन्न करता है
  • स्व-प्रमाणित: पास या फेल स्पष्ट रूप से बिना मैनुअल निरीक्षण के
  • समय पर: कोड से पहले या साथ में लिखा गया

टेस्टिंग पिरामिड

एक स्वस्थ टेस्ट सूट टेस्टिंग पिरामिड का पालन करता है:

           /\
          /  \     E2E Tests (कम)
         /____\
        /      \   Integration Tests (कुछ)
       /________\
      /          \ Unit Tests (अधिक)
     /____________\

यूनिट टेस्ट्स आधार बनाते हैं - वे अधिक संख्या में होते हैं, तेज़ होते हैं, और तेज़ फीडबैक प्रदान करते हैं।

पाइथन टेस्टिंग फ्रेमवर्क की तुलना

unittest: बिल्ट-इन फ्रेमवर्क

पाइथन का स्टैंडर्ड लाइब्रेरी unittest शामिल है, जो JUnit से प्रेरित है:

import unittest

class TestCalculator(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        """हर टेस्ट से पहले चलाएं"""
        self.calc = Calculator()

    def tearDown(self):
        """हर टेस्ट के बाद चलाएं"""
        self.calc = None

    def test_addition(self):
        result = self.calc.add(2, 3)
        self.assertEqual(result, 5)

    def test_division_by_zero(self):
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            self.calc.divide(10, 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

फायदे:

  • बिल्ट-इन, कोई इंस्टॉलेशन की आवश्यकता नहीं
  • xUnit फ्रेमवर्क्स से परिचित डेवलपर्स के लिए अच्छा
  • एंटरप्राइज-फ्रेंडली, अच्छी तरह से स्थापित

नुकसान:

  • बोइलरप्लेट के साथ वर्बोज़ सिंटैक्स
  • टेस्ट संगठन के लिए क्लास की आवश्यकता
  • कम लचीलापन फिक्स्चर प्रबंधन

pytest: आधुनिक विकल्प

pytest सबसे लोकप्रिय थर्ड-पार्टी टेस्टिंग फ्रेमवर्क है:

import pytest

def test_addition():
    calc = Calculator()
    assert calc.add(2, 3) == 5

def test_division_by_zero():
    calc = Calculator()
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        calc.divide(10, 0)

@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (2, 3, 5),
    (-1, 1, 0),
    (0, 0, 0),
])
def test_addition_parametrized(a, b, expected):
    calc = Calculator()
    assert calc.add(a, b) == expected

फायदे:

  • सरल, पाइथोनिक सिंटैक्स
  • शक्तिशाली फिक्स्चर सिस्टम
  • उत्कृष्ट प्लगिन इकोसिस्टम
  • बेहतर एरर रिपोर्टिंग
  • बिल्ट-इन पैरामीट्राइज्ड टेस्टिंग

नुकसान:

  • इंस्टॉलेशन की आवश्यकता
  • अन्य भाषाओं से आने वाले डेवलपर्स के लिए कम परिचित

इंस्टॉलेशन:

pip install pytest pytest-cov pytest-mock

अपने पहले यूनिट टेस्ट्स लिखना

टेस्ट-ड्रिवन डेवलपमेंट (TDD) का उपयोग करके एक सरल उदाहरण बनाएं। अगर आप पाइथन के नए हैं या सिंटैक्स और भाषा फीचर्स के लिए एक तेज़ संदर्भ की आवश्यकता है, तो हमारी Python Cheatsheet देखें, जो पाइथन फंडामेंटल्स के लिए एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है।

उदाहरण: स्ट्रिंग यूटिलिटी फंक्शन्स

चरण 1: पहले टेस्ट लिखें (Red)

test_string_utils.py बनाएं:

import pytest
from string_utils import reverse_string, is_palindrome, count_vowels

def test_reverse_string():
    assert reverse_string("hello") == "olleh"
    assert reverse_string("") == ""
    assert reverse_string("a") == "a"

def test_is_palindrome():
    assert is_palindrome("racecar") == True
    assert is_palindrome("hello") == False
    assert is_palindrome("") == True
    assert is_palindrome("A man a plan a canal Panama") == True

def test_count_vowels():
    assert count_vowels("hello") == 2
    assert count_vowels("HELLO") == 2
    assert count_vowels("xyz") == 0
    assert count_vowels("") == 0

चरण 2: पास करने के लिए न्यूनतम कोड लिखें (Green)

string_utils.py बनाएं:

def reverse_string(s: str) -> str:
    """एक स्ट्रिंग को उलटें"""
    return s[::-1]

def is_palindrome(s: str) -> bool:
    """चेक करें कि स्ट्रिंग पैलिंड्रोम है (केस और स्पेस को नज़रअंदाज़ करते हुए)"""
    cleaned = ''.join(s.lower().split())
    return cleaned == cleaned[::-1]

def count_vowels(s: str) -> int:
    """स्ट्रिंग में स्वरों की गिनती करें"""
    return sum(1 for char in s.lower() if char in 'aeiou')

चरण 3: टेस्ट्स चलाएं

pytest test_string_utils.py -v

आउटपुट:

test_string_utils.py::test_reverse_string PASSED
test_string_utils.py::test_is_palindrome PASSED
test_string_utils.py::test_count_vowels PASSED

उन्नत टेस्टिंग तकनीकों

टेस्ट सेटअप के लिए फिक्स्चर्स का उपयोग

फिक्स्चर्स पुन: उपयोग योग्य टेस्ट सेटअप और टीयरडाउन प्रदान करते हैं:

import pytest
from database import Database

@pytest.fixture
def db():
    """एक टेस्ट डेटाबेस बनाएं"""
    database = Database(":memory:")
    database.create_tables()
    yield database  # टेस्ट को प्रदान करें
    database.close()  # टेस्ट के बाद साफ़ करें

@pytest.fixture
def sample_users(db):
    """डेटाबेस में नमूना उपयोगकर्ता जोड़ें"""
    db.add_user("Alice", "alice@example.com")
    db.add_user("Bob", "bob@example.com")
    return db

def test_get_user(sample_users):
    user = sample_users.get_user_by_email("alice@example.com")
    assert user.name == "Alice"

def test_user_count(sample_users):
    assert sample_users.count_users() == 2

फिक्स्चर स्कोप्स

स्कोप्स के साथ फिक्स्चर लाइफटाइम को नियंत्रित करें:

@pytest.fixture(scope="function")  # डिफ़ॉल्ट: हर टेस्ट के लिए चलाएं
def func_fixture():
    return create_resource()

@pytest.fixture(scope="class")  # एक टेस्ट क्लास के लिए
def class_fixture():
    return create_resource()

@pytest.fixture(scope="module")  # एक मॉड्यूल के लिए
def module_fixture():
    return create_resource()

@pytest.fixture(scope="session")  # एक टेस्ट सेशन के लिए
def session_fixture():
    return create_expensive_resource()

बाहरी निर्भरताओं का मॉकिंग

मॉकिंग का उपयोग करके कोड को बाहरी निर्भरताओं से अलग करें:

from unittest.mock import Mock, patch, MagicMock
import requests

class WeatherService:
    def get_temperature(self, city):
        response = requests.get(f"https://api.weather.com/{city}")
        return response.json()["temp"]

# मॉक के साथ टेस्ट करें
def test_get_temperature():
    service = WeatherService()

    # requests.get फंक्शन को मॉक करें
    with patch('requests.get') as mock_get:
        # मॉक रिस्पॉन्स कॉन्फ़िगर करें
        mock_response = Mock()
        mock_response.json.return_value = {"temp": 72}
        mock_get.return_value = mock_response

        # टेस्ट
        temp = service.get_temperature("Boston")
        assert temp == 72

        # कॉल की पुष्टि करें
        mock_get.assert_called_once_with("https://api.weather.com/Boston")

pytest-mock प्लगिन का उपयोग

pytest-mock एक साफ़ सिंटैक्स प्रदान करता है:

def test_get_temperature(mocker):
    service = WeatherService()

    # pytest-mock का उपयोग करके मॉक करें
    mock_response = mocker.Mock()
    mock_response.json.return_value = {"temp": 72}
    mocker.patch('requests.get', return_value=mock_response)

    temp = service.get_temperature("Boston")
    assert temp == 72

पैरामीट्राइज्ड टेस्टिंग

कई सीनारियो को कुशलतापूर्वक टेस्ट करें:

import pytest

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ("", True),
    ("a", True),
    ("ab", False),
    ("aba", True),
    ("racecar", True),
    ("hello", False),
])
def test_is_palindrome_parametrized(input, expected):
    assert is_palindrome(input) == expected

@pytest.mark.parametrize("number,is_even", [
    (0, True),
    (1, False),
    (2, True),
    (-1, False),
    (-2, True),
])
def test_is_even(number, is_even):
    assert (number % 2 == 0) == is_even

एक्सेप्शन्स और एरर हैंडलिंग का टेस्टिंग

import pytest

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("Cannot divide by zero")
    return a / b

def test_divide_by_zero():
    with pytest.raises(ValueError, match="Cannot divide by zero"):
        divide(10, 0)

def test_divide_by_zero_with_message():
    with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
        divide(10, 0)
    assert "zero" in str(exc_info.value).lower()

# टेस्ट करें कि कोई एक्सेप्शन नहीं उठाया गया
def test_divide_success():
    result = divide(10, 2)
    assert result == 5.0

एसिंक्रोनस कोड का टेस्टिंग

एसिंक्रोनस कोड का टेस्टिंग आधुनिक पाइथन एप्लिकेशन्स के लिए आवश्यक है, विशेष रूप से जब आप एपीआई, डेटाबेस, या एआई सर्विसेस के साथ काम करते हैं। एसिंक्रोनस फंक्शन्स को टेस्ट करने का तरीका:

import pytest
import asyncio

async def fetch_data(url):
    """डेटा फेच करने के लिए एसिंक्रोनस फंक्शन"""
    await asyncio.sleep(0.1)  # एपीआई कॉल सिमुलेट करें
    return {"status": "success"}

@pytest.mark.asyncio
async def test_fetch_data():
    result = await fetch_data("https://api.example.com")
    assert result["status"] == "success"

@pytest.mark.asyncio
async def test_fetch_data_with_mock(mocker):
    # एसिंक्रोनस फंक्शन को मॉक करें
    mock_fetch = mocker.AsyncMock(return_value={"status": "mocked"})
    mocker.patch('module.fetch_data', mock_fetch)

    result = await fetch_data("https://api.example.com")
    assert result["status"] == "mocked"

एआई सर्विसेस के साथ एसिंक्रोनस कोड का टेस्टिंग के लिए प्रैक्टिकल उदाहरणों के लिए, हमारा गाइड देखें Ollama को Python के साथ इंटीग्रेट करना, जिसमें LLM interactions के लिए टेस्टिंग रणनीतियाँ शामिल हैं।

कोड कवरेज

अपने कोड में कितना परीक्षण किया गया है, इसका मापन करें:

pytest-cov का उपयोग करते हुए

# कवरेज के साथ परीक्षण चलाएं
pytest --cov=myproject tests/

# HTML रिपोर्ट बनाएं
pytest --cov=myproject --cov-report=html tests/

# गायब लाइनों को दिखाएं
pytest --cov=myproject --cov-report=term-missing tests/

कवरेज कॉन्फ़िगरेशन

.coveragerc बनाएं:

[run]
source = myproject
omit =
    */tests/*
    */venv/*
    */__pycache__/*

[report]
exclude_lines =
    pragma: no cover
    def __repr__
    raise AssertionError
    raise NotImplementedError
    if __name__ == .__main__.:
    if TYPE_CHECKING:
    @abstractmethod

कवरेज के सर्वोत्तम प्रथाएं

  1. 80%+ कवरेज के लिए महत्वपूर्ण कोड पथों का लक्ष्य रखें
  2. 100% पर फिक्स न हों - महत्वपूर्ण परीक्षणों पर ध्यान केंद्रित करें
  3. एज केस परीक्षण करें न कि केवल सुखद पथ
  4. बॉयलरप्लेट को कवरेज रिपोर्ट से बाहर रखें
  5. कवरेज का उपयोग मार्गदर्शक के रूप में करें न कि लक्ष्य के रूप में

परीक्षण संगठन और प्रोजेक्ट संरचना

अनुशंसित संरचना

myproject/
├── myproject/
│   ├── __init__.py
│   ├── module1.py
│   ├── module2.py
│   └── utils.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py          # साझा फिक्स्चर
│   ├── test_module1.py
│   ├── test_module2.py
│   ├── test_utils.py
│   └── integration/
│       ├── __init__.py
│       └── test_integration.py
├── pytest.ini
├── requirements.txt
└── requirements-dev.txt

साझा फिक्स्चर के लिए conftest.py

# tests/conftest.py
import pytest
from myproject.database import Database

@pytest.fixture(scope="session")
def test_db():
    """सत्र-विशिष्ट परीक्षण डेटाबेस"""
    db = Database(":memory:")
    db.create_schema()
    yield db
    db.close()

@pytest.fixture
def clean_db(test_db):
    """प्रत्येक परीक्षण के लिए साफ़ डेटाबेस"""
    test_db.clear_all_tables()
    return test_db

pytest.ini कॉन्फ़िगरेशन

[pytest]
testpaths = tests
python_files = test_*.py
python_classes = Test*
python_functions = test_*
addopts =
    -v
    --strict-markers
    --cov=myproject
    --cov-report=term-missing
    --cov-report=html
markers =
    slow: परीक्षणों को धीमा चिह्नित करता है
    integration: परीक्षणों को इंटीग्रेशन चिह्नित करता है
    unit: परीक्षणों को यूनिट चिह्नित करता है

यूनिट टेस्टिंग के लिए सर्वोत्तम प्रथाएं

1. AAA पैटर्न का पालन करें

Arrange-Act-Assert परीक्षणों को स्पष्ट बनाता है:

def test_user_creation():
    # Arrange
    username = "john_doe"
    email = "john@example.com"

    # Act
    user = User(username, email)

    # Assert
    assert user.username == username
    assert user.email == email
    assert user.is_active == True

2. एक परीक्षण में एक Assertion (निर्देश, नियम नहीं)

# अच्छा: फोकस्ड परीक्षण
def test_user_username():
    user = User("john_doe", "john@example.com")
    assert user.username == "john_doe"

def test_user_email():
    user = User("john_doe", "john@example.com")
    assert user.email == "john@example.com"

# भी स्वीकार्य: संबंधित assertions
def test_user_creation():
    user = User("john_doe", "john@example.com")
    assert user.username == "john_doe"
    assert user.email == "john@example.com"
    assert isinstance(user.created_at, datetime)

3. वर्णनात्मक परीक्षण नाम का उपयोग करें

# बुरा
def test_user():
    pass

# अच्छा
def test_user_creation_with_valid_data():
    pass

def test_user_creation_fails_with_invalid_email():
    pass

def test_user_password_is_hashed_after_setting():
    pass

4. एज केस और सीमाएं परीक्षण करें

def test_age_validation():
    # वैध मामले
    assert validate_age(0) == True
    assert validate_age(18) == True
    assert validate_age(120) == True

    # सीमा मामले
    assert validate_age(-1) == False
    assert validate_age(121) == False

    # एज मामले
    with pytest.raises(TypeError):
        validate_age("18")
    with pytest.raises(TypeError):
        validate_age(None)

5. परीक्षणों को स्वतंत्र रखें

# बुरा: परीक्षणों का क्रम पर निर्भरता
counter = 0

def test_increment():
    global counter
    counter += 1
    assert counter == 1

def test_increment_again():  # अकेले चलाने पर विफल होता है
    global counter
    counter += 1
    assert counter == 2

# अच्छा: परीक्षण स्वतंत्र हैं
def test_increment():
    counter = Counter()
    counter.increment()
    assert counter.value == 1

def test_increment_multiple_times():
    counter = Counter()
    counter.increment()
    counter.increment()
    assert counter.value == 2

6. कार्यान्वयन विवरणों का परीक्षण न करें

# बुरा: कार्यान्वयन का परीक्षण
def test_sort_uses_quicksort():
    sorter = Sorter()
    assert sorter.algorithm == "quicksort"

# अच्छा: व्यवहार का परीक्षण
def test_sort_returns_sorted_list():
    sorter = Sorter()
    result = sorter.sort([3, 1, 2])
    assert result == [1, 2, 3]

7. वास्तविक दुनिया के उपयोग मामलों का परीक्षण करें

लाइब्रेरीज के परीक्षण करते समय जो डेटा को प्रोसेस या ट्रांसफॉर्म करते हैं, वास्तविक दुनिया के सीनारियो पर ध्यान केंद्रित करें। उदाहरण के लिए, अगर आप वेब स्क्रैपिंग या कंटेंट कन्वर्जन के साथ काम कर रहे हैं, तो हमारा गाइड देखें Python के साथ HTML को Markdown में बदलना, जिसमें विभिन्न कन्वर्जन लाइब्रेरीज के लिए परीक्षण रणनीतियां और बेंचमार्क तुलना शामिल है।

कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन इंटीग्रेशन

GitHub Actions उदाहरण

# .github/workflows/tests.yml
name: Tests

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python-version: [3.9, 3.10, 3.11, 3.12]

    steps:
    - uses: actions/checkout@v3

    - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: ${{ matrix.python-version }}

    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
        pip install -r requirements-dev.txt        

    - name: Run tests
      run: |
        pytest --cov=myproject --cov-report=xml        

    - name: Upload coverage
      uses: codecov/codecov-action@v3
      with:
        file: ./coverage.xml

सर्वरलेस फंक्शंस का परीक्षण

AWS Lambda फंक्शंस या सर्वरलेस एप्लिकेशंस के परीक्षण करते समय, यूनिट टेस्ट्स के साथ इंटीग्रेशन टेस्टिंग रणनीतियों पर विचार करें। हमारा गाइड देखें Python और Terraform के साथ डुअल-मोड AWS Lambda बनाना, जो सर्वरलेस Python एप्लिकेशंस के लिए टेस्टिंग दृष्टिकोणों को कवर करता है, जिसमें Lambda हैंडलर्स, SQS कन्स्यूमर्स, और API Gateway इंटीग्रेशंस का परीक्षण करने के तरीके शामिल हैं।

टेस्टिंग सर्वोत्तम प्रथाओं की चेकलिस्ट

  • कोड से पहले या साथ में परीक्षण लिखें (TDD)
  • परीक्षणों को तेज़ रखें (< 1 सेकंड प्रति परीक्षण)
  • परीक्षणों को स्वतंत्र और अलग रखें
  • वर्णनात्मक परीक्षण नाम का उपयोग करें
  • AAA पैटर्न का पालन करें (Arrange-Act-Assert)
  • एज केस और त्रुटि स्थितियों का परीक्षण करें
  • बाहरी निर्भरताओं को मॉक करें
  • 80%+ कोड कवरेज का लक्ष्य रखें
  • CI/CD पाइपलाइन में परीक्षण चलाएं
  • परीक्षणों की समीक्षा और रीफैक्टरिंग नियमित रूप से करें
  • जटिल परीक्षण सीनारियो का दस्तावेज़ीकरण करें
  • सामान्य सेटअप के लिए फिक्स्चर का उपयोग करें
  • समान परीक्षणों को पैरामीटराइज़ करें
  • परीक्षणों को सरल और पठनीय रखें

सामान्य टेस्टिंग पैटर्न

क्लासेस का परीक्षण

class TestUser:
    @pytest.fixture
    def user(self):
        return User("john_doe", "john@example.com")

    def test_username(self, user):
        assert user.username == "john_doe"

    def test_email(self, user):
        assert user.email == "john@example.com"

    def test_full_name(self, user):
        user.first_name = "John"
        user.last_name = "Doe"
        assert user.full_name() == "John Doe"

अस्थायी फाइलों के साथ परीक्षण

import pytest
from pathlib import Path

@pytest.fixture
def temp_file(tmp_path):
    """एक अस्थायी फाइल बनाएं"""
    file_path = tmp_path / "test_file.txt"
    file_path.write_text("test content")
    return file_path

def test_read_file(temp_file):
    content = temp_file.read_text()
    assert content == "test content"

फाइल जनरेशन का परीक्षण

फाइलों को जनरेट करने वाले कोड (जैसे PDFs, इमेजेस, या दस्तावेज़) के परीक्षण के लिए अस्थायी डायरेक्टरी का उपयोग करें और फाइल गुणों की पुष्टि करें:

@pytest.fixture
def temp_output_dir(tmp_path):
    """एक अस्थायी आउटपुट डायरेक्टरी प्रदान करें"""
    output_dir = tmp_path / "output"
    output_dir.mkdir()
    return output_dir

def test_pdf_generation(temp_output_dir):
    pdf_path = temp_output_dir / "output.pdf"
    generate_pdf(pdf_path, content="Test")

    assert pdf_path.exists()
    assert pdf_path.stat().st_size > 0

PDF जनरेशन के व्यापक उदाहरणों के लिए, हमारा गाइड देखें Python में PDF जनरेशन, जो विभिन्न PDF लाइब्रेरीज के लिए टेस्टिंग रणनीतियों को कवर करता है।

Monkeypatch के साथ परीक्षण

def test_environment_variable(monkeypatch):
    monkeypatch.setenv("API_KEY", "test_key_123")
    assert os.getenv("API_KEY") == "test_key_123"

def test_module_attribute(monkeypatch):
    monkeypatch.setattr("module.CONSTANT", 42)
    assert module.CONSTANT == 42

उपयोगी लिंक्स और संसाधन

संबंधित संसाधन

पाइथन फंडामेंटल्स और बेस्ट प्रैक्टिसेज

  • पाइथन चीटशीट - पाइथन सिंटैक्स, डेटा स्ट्रक्चर्स, और कॉमन पैटर्न्स के लिए व्यापक संदर्भ

विशेष पाइथन उपयोग मामलों का परीक्षण

सर्वरलेस और क्लाउड परीक्षण


यूनिट टेस्टिंग पाइथन डेवलपर्स के लिए एक आवश्यक कौशल है। चाहे आप unittest या pytest चुनें, मुख्य बात है कि परीक्षणों को निरंतर लिखें, उन्हें बनाए रखें, और उन्हें अपने विकास कार्यप्रवाह में एकीकृत करें। सरल परीक्षणों से शुरू करें, धीरे-धीरे मॉकिंग और फिक्स्चर्स जैसे उन्नत तकनीकों को अपनाएं, और कवरेज टूल्स का उपयोग करें ताकि अपरीक्षित कोड की पहचान हो सके।