python-testing-patterns
信頼性の高いPythonテストを迅速に作成
こちらからも入手できます: ActiveInferenceInstitute
Pythonテストの作成は遅く、チーム間で一貫性に欠ける場合があります。このスキルは明確なpytestパターンと例を提供し、テスト設計を高速化し、カバレッジを向上させます。
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オンにして利用開始
テストする
「python-testing-patterns」を使用しています。 APIを呼び出して結果をキャッシュするサービスのテストが必要です
期待される結果:
- 一時的なキャッシュを持つサービスのフィクスチャを作成する
- HTTPクライアントをモックし、1回だけ呼び出されることをアサートする
- 2回目の呼び出しテストを追加してキャッシュされた動作を確認する
「python-testing-patterns」を使用しています。 ゼロを処理する除算関数のテストを作成してください
期待される結果:
- pytest.raisesを使用してZeroDivisionErrorが発生することを確認する
- 通常の除算のテストケースを追加する
- エラーメッセージが期待されるテキストと一致することをアサートする
「python-testing-patterns」を使用しています。 多くの入力でメール検証をテストするにはどうすればよいですか
期待される結果:
- @pytest.mark.parametrizeをテストメールケースで使用する
- 有効な例と無効な例を含める
- 単一のテスト関数ですべてのケースを実行する
セキュリティ監査
安全Pure 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.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (17)
⚙️ 外部コマンド (37)
🔑 環境変数 (23)
品質スコア
作れるもの
ユニットテストを強化する
明確で保守可能なテストで中核的なビジネスロジックをカバーするためにpytestパターンを適用します。
テストスイートを標準化する
フィクスチャ、マーカー、パラメータ化を使用して、一貫したテストインフラを構築します。
データユーティリティを検証する
データ処理関数のユニットテストとプロパティベースのチェックを追加します。
これらのプロンプトを試す
Arrange Act Assertパターンを使用して、2つの数値を加算する関数のシンプルなpytestテストを作成してください。
データベースクライアント用のpytestフィクスチャを作成し、適切なティアダウンを伴うテストを1つ示すてください。
requests.getをモックし、URLとパラメータをアサートするpytestの例を提供してください。
非同期関数のテスト方法と、文字列ユーティリティ用の1つのHypothesisプロパティテストの追加方法を示してください。
ベストプラクティス
- テストを分離し、共有された状態をクリーンアップする
- 再利用可能なセットアップとティアダウンにフィクスチャを使用する
- 最小限の重複でエッジケースをカバーするためにテストをパラメータ化する
回避
- テスト間で可変のグローバル状態を共有する
- ユニットテストでライブ外部サービスにアクセスする
- 1つのテストで多くの動作をアサートする