Pytest ist ein sehr beliebtes Prüfungsframework in Python. Es wird vorrangig zum Schreiben und Ausführen von Tests eingesetzt. Dabei bietet es eine starke Erfassung und eine einfache Syntax. Pytest erleichtert die Erstellung kleiner einfacher Tests und unterstützt auch komplexe Funktionen für moderne Anwendungen.
Die Hauptaufgabe des pytest-Frameworks ist es, eine Plattform zur Verfügung zu stellen, auf der Unit-Tests, Funktionalitätstests, und sogar Integrationstests durchgeführt werden können. Es ermöglicht Entwicklern, automatisierte Tests anzulegen, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.
Beispiel für einen einfachen "pytest":
def test_add():
assert 1 + 1 == 2
In diesem albernen aber doch hilfreichen Beispiel, wird ein Testfunnnktion(mit dem Präfix "test_") definiert, um die Korrektheit einer einfachen Addition zu überprüfen. Mit dem Befehl pytest
in der Befehlszeile wird pytest alle Funktionen oder Methoden unter die Lupe nehmen, die mit "test_" beginnen und versuchen, sie auszuführen. In unserem Fall falls 1+1 etwas anderes als 2 ergibt, wird der Test fehlschlagen und wir werden darüber benachrichtigt.
Der Hauptvorteil von pytest liegt in seiner Flexibilität. Entwickler können Tests in jeder Form schreiben, sie können sogar auf einfache Weise_parameterisierte Tests_ schreiben. Darüber hinaus ermöglicht pytest die "Tabellengetriebene Tests" oder "detaillierte Fehlerberichte" und bietet eine Reihe von Pytest-Plugins für erweiterte Funktionen.
Als Teil der besten Praktiken sollte jeder Code, der entwickelt wird, mit einer Reihe von Tests begleitet werden, die das erwartete Verhalten überprüfen. Dies hilft, Fehler schnell zu finden und zu beheben und gewährleistet die Qualität und Zuverlässigkeit des Codes auf lange Sicht.
Des Weiteren erlaubt pytest auch die Durchsetzung von bestimmten Codierungsstandards und Praktiken, die dazu beitragen, dass der Code sauber und organisiert bleibt, und erleichtert andere Entwickler den Umgang mit ihm.
So hat pytest in Python eine Kultur der Test-Driven-Entwicklung (TDD) gefördert und somit die Qualität, Stabilität und Zuverlässigkeit des Codes erhöht. Es bleibt ein unerlässliches Tool für Entwickler und ist ein wesentlicher Bestandteil des Python-Ökosystems.