python-testing-patterns
Crea pruebas de Python confiables rápidamente
También disponible en: ActiveInferenceInstitute
Escribir pruebas de Python puede ser lento e inconsistente entre equipos. Esta skill proporciona patrones claros de pytest y ejemplos para acelerar el diseño de pruebas y mejorar la cobertura.
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Pruébalo
Usando "python-testing-patterns". I need tests for a service that calls an API and caches results
Resultado esperado:
- Create a fixture for the service with a temporary cache
- Mock the HTTP client and assert it is called once
- Add a second call test to confirm cached behavior
Usando "python-testing-patterns". Write a test for a division function that handles zero
Resultado esperado:
- Use pytest.raises to check ZeroDivisionError is raised
- Add a test case for normal division
- Assert the error message matches expected text
Usando "python-testing-patterns". How do I test email validation with many inputs
Resultado esperado:
- Use @pytest.mark.parametrize with test email cases
- Include valid and invalid examples
- Run all cases with single test function
Auditoría de seguridad
SeguroPure documentation skill containing only instructional examples for Python testing patterns. No executable code, scripts, or network operations in the skill logic itself. Static findings are false positives from example code blocks in documentation.
Factores de riesgo
🌐 Acceso a red (17)
⚙️ Comandos externos (37)
🔑 Variables de entorno (23)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Fortaler pruebas unitarias
Aplica patrones de pytest para cubrir la lógica de negocio central con pruebas claras y mantenibles.
Estandarizar suites de pruebas
Usa fixtures, marcadores y parametrización para construir infraestructura de pruebas consistente.
Validar utilidades de datos
Agrega pruebas unitarias y verificaciones basadas en propiedades para funciones de procesamiento de datos.
Prueba estos prompts
Escribe una prueba simple de pytest para una función que suma dos números usando el patrón Arrange Act Assert.
Crea un fixture de pytest para un cliente de base de datos y muestra una prueba que lo usa con拆卸 adecuada.
Proporciona un ejemplo de pytest que hace mock de requests.get y verifica la URL y los parámetros.
Muestra cómo probar una función async y agrega una prueba de propiedad de Hypothesis para una utilidad de strings.
Mejores prácticas
- Mantén las pruebas aisladas y limpia el estado compartido
- Usa fixtures para configuración y拆卸 reutilizables
- Parametrizar pruebas para cubrir casos extremos con mínima duplicación
Evitar
- Compartir estado mutable global entre pruebas
- Golpear servicios externos en vivo en pruebas unitarias
- Verificar muchos comportamientos en una sola prueba
Preguntas frecuentes
Qué versiones de Python están soportadas
Qué tipos de pruebas se cubren
Puede integrarse con pipelines de CI
Accede a mis datos o archivos
Cómo obtengo ayuda con pruebas que fallan
Cómo se compara con consejos genéricos
Detalles del desarrollador
Autor
wshobsonLicencia
MIT
Repositorio
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/python-development/skills/python-testing-patternsRef.
main
Estructura de archivos
📄 SKILL.md