Testing con unittest

1. Qué es el testing? #

El testing es el proceso de evaluar tu código para asegurarte de que funciona correctamente. En Python, el testing es una parte fundamental del desarrollo de software porque te ayuda a identificar y corregir errores, mejorar la calidad del código y asegurarte de que las nuevas actualizaciones no rompan el funcionamiento existente.

2. Por qué es importante el testing? #

• Previene errores: Detecta errores en el código antes de que lleguen a producción.
• Mejora la calidad: Asegura que tu código funcione como se espera.
• Facilita el mantenimiento: Permite hacer cambios en el código con confianza, sabiendo que las pruebas te avisarán si algo se rompe.

3. Tipos de pruebas en Python #

1. Pruebas unitarias: Prueban partes individuales del código, como funciones o métodos, para asegurarse de que funcionan correctamente de manera aislada.
2. Pruebas de integración: Aseguran que diferentes partes del sistema funcionan bien juntas.
3. Pruebas de aceptación: Verifican que el sistema cumple con los requisitos funcionales.

¡Vamos a aprender sobre las pruebas unitarias en Python usando el módulo unittest!

4. Lección 8.1: Pruebas unitarias #

Las pruebas unitarias son una técnica clave en el desarrollo de software que te permite verificar que las partes individuales de tu código (como funciones o métodos) funcionan correctamente. Python incluye un módulo llamado unittest que facilita la creación y ejecución de estas pruebas.

5. Introducción a unittest #

El módulo unittest es una herramienta estándar en Python para escribir y ejecutar pruebas automáticas. Te permite crear casos de prueba, agruparlos en clases, y ejecutar todos los casos de prueba de una vez. También proporciona funcionalidades para verificar que los resultados de las funciones sean los esperados.

6. Creación de pruebas unitarias #

Para crear una prueba unitaria en Python, sigue estos pasos:

1. Importa el módulo unittest.
2. Crea una clase de prueba que hereda de unittest.TestCase.
3. Define métodos de prueba en esa clase. Cada método debe comenzar con test_ para que unittest los reconozca como pruebas.
4. Usa métodos de aserción (como assertEqual, assertTrue, assertFalse) para verificar los resultados.

Ejemplo: Creación de una prueba unitaria #

Supongamos que tienes una función suma que suma dos números. Vamos a escribir una prueba unitaria para verificar que esta función funciona correctamente.

Archivo: mi_codigo.py

1def suma(a, b):
2    return a + b

Ahora, crearemos un archivo separado para las pruebas.

Archivo: test_mi_codigo.py

1import unittest
2from mi_codigo import suma
3
4class TestMiCodigo(unittest.TestCase):
5    
6    def test_suma_positivos(self):
7        self.assertEqual(suma(3, 5), 8)
8    
9    def test_suma_negativos(self):
10        self.assertEqual(suma(-1, -1), -2)
11    
12    def test_suma_cero(self):
13        self.assertEqual(suma(0, 0), 0)
14
15if __name__ == '__main__':
16    unittest.main()

• ¿Qué hace este código?:
  • Importa unittest y la función suma que quieres probar.
  • Define una clase TestMiCodigo que hereda de unittest.TestCase.
  • Dentro de la clase, define varios métodos de prueba (test_suma_positivos, test_suma_negativos, test_suma_cero), cada uno verificando un aspecto diferente de la función suma.
  • Usa self.assertEqual para comparar el resultado de suma(a, b) con el valor esperado.
  • unittest.main() ejecuta todas las pruebas cuando se ejecuta el archivo de prueba.

7. Ejecutar pruebas y reportes #

Para ejecutar las pruebas, simplemente ejecuta el archivo test_mi_codigo.py. Puedes hacerlo desde la línea de comandos:

1python test_mi_codigo.py

Si todas las pruebas pasan, verás algo como esto:

...
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s

OK

• Resultado en pantalla:

  ...
  ----------------------------------------------------------------------
  Ran 3 tests in 0.001s
  
  OK

Esto indica que todas las pruebas se ejecutaron correctamente y los resultados fueron los esperados.

8. Qué sucede si una prueba falla? #

Si alguna prueba falla, unittest te lo mostrará, indicando qué prueba falló y por qué:

1def test_suma_falla(self):
2    self.assertEqual(suma(2, 2), 5)  # Esto debería fallar

Si ejecutas esta prueba, verás algo como:

F
======================================================================
FAIL: test_suma_falla (__main__.TestMiCodigo)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "test_mi_codigo.py", line 13, in test_suma_falla
    self.assertEqual(suma(2, 2), 5)
AssertionError: 4 != 5

----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.001s

FAILED (failures=1)

Esto indica que la prueba test_suma_falla falló porque suma(2, 2) no es igual a 5 (lo cual es correcto, ya que debería ser 4).