Habilidades python-pytest-patterns
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python-pytest-patterns

Baixo Risco

Escrever testes pytest com padrões e fixtures

Também disponível em: 0xDarkMatter

Escrever testes sustentáveis é um desafio sem orientação. Esta habilidade oferece padrões pytest comprovados para fixtures, parametrização, simulação, testes assíncronos e cobertura para ajudá-lo a construir suítes de testes confiáveis.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
🥈 77 Prata
1

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2

Upload no Claude

Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

3

Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "python-pytest-patterns". Escreva um teste pytest para autenticação de usuário

Resultado esperado:

  • Crie uma fixture test_user com dados de usuário de amostra
  • Use @pytest.mark.parametrize para múltiplos cenários de login
  • Simule o serviço de autenticação com pytest-mock
  • Verifique casos de sucesso e falha com assertions

Auditoria de Segurança

Baixo Risco
v3 • 1/10/2026

Documentation and reference skill with helper scripts for pytest test generation and execution. All capabilities align with stated purpose of testing assistance. Scripts only operate within project directory.

13
Arquivos analisados
1,598
Linhas analisadas
0
achados
3
Total de auditorias
Nenhum problema de segurança encontrado
Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

82
Arquitetura
100
Manutenibilidade
81
Conteúdo
30
Comunidade
90
Segurança
70
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Des Orientado a Testes

Configurar pytest com fixtures, marcadores e cobertura para novos projetos Python

Testes de Integração

Criar fixtures de banco de dados, clientes de testes de API e simular serviços externos

Testes de Código Assíncrono

Testar funções asyncio com gerenciamento adequado de event loop e fixtures assíncronas

Tente Estes Prompts

Configuração Básica de Testes
Escreva um teste pytest básico para uma função chamada calculate_total que recebe uma lista de números. Inclua uma fixture para dados de amostra.
Testes Parametrizados
Crie testes pytest parametrizados para uma função que valida endereços de email. Cubra formatos válidos, inválidos e casos extremos.
Simular API Externa
Escreva um teste para uma função que chama uma API externa. Use pytest-mock para simular a resposta HTTP e verifique se a chamada foi feita corretamente.
Testes de Banco de Dados Assíncronos
Crie uma fixture de teste assíncrona para uma sessão de banco de dados SQLAlchemy. Escreva um teste que cria um usuário e verifica se ele pode ser consultado.

Melhores Práticas

  • Use fixtures com escopo de sessão para configuração cara como engines de banco de dados
  • Aplique parametrização para testar múltiplas entradas sem duplicar código
  • Isole testes unitários de serviços externos usando simulação

Evitar

  • Evite simulação excessiva - teste comportamento, não detalhes de implementação
  • Não pise a limpeza em fixtures que criam recursos persistentes
  • Evite acoplamento forte entre testes usando estado mutável compartilhado

Perguntas Frequentes

Qual versão do Python é necessária?
Python 3.9+ com pytest 7.0+. Testes assíncronos requerem pytest-asyncio.
Quantos exemplos de teste posso gerar?
Sem limite rígido. Use @pytest.mark.parametrize para múltiplos casos. Considere performance para matrizes grandes.
Posso integrar com sistemas de CI?
Sim. Use pytest-cov para relatórios de cobertura. Configure marcadores para separar testes de integração lentos.
Meus dados de teste estão seguros?
Skills apenas leem e geram padrões de código. Sem acesso a dados externos. Use diretórios temporários para arquivos de teste.
Por que meus testes estão lentos?
Verifique escopos de fixture. Use escopo de sessão/módulo para configuração cara. Considere execução paralela com pytest-xdist.
Qual a diferença do unittest?
Pytest oferece sintaxe mais simples, fixtures, parametrização e plugins como pytest-mock para simulação mais fácil.