技能 python-testing-patterns
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python-testing-patterns

安全 ⚙️ 外部命令🌐 網路存取🔑 環境變數

編寫更好的 Python 測試

也可從以下取得: ActiveInferenceInstitute,wshobson

編寫可維護的測試具有挑戰性。此技能提供全面的 pytest 模式，包括 fixtures、mocking、參數化和 TDD 工作流程，幫助您建立可靠的測試套件。

支援: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 青銅
1

下載技能 ZIP

2

在 Claude 中上傳

前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能

3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「python-testing-patterns」。 為 calculate_discount 函數編寫測試，該函數接受 price 和 discount_percentage，返回折扣後價格

預期結果:

基本測試檔案，包含多個測試案例，涵蓋正常折扣、零折扣和無效輸入

正在使用「python-testing-patterns」。 建立具有 session 作用域的資料庫連線測試 fixtures

預期結果:

具有適當 yield/teardown 模式的 fixture 設定，用於資料庫資源管理

正在使用「python-testing-patterns」。 模擬 API 用戶端的 HTTP 請求以取得使用者資料

預期結果:

使用 patch() 模擬 requests.get 的測試，包含不同的回應情境

安全審計

安全
v1 • 2/24/2026

All 87 static findings are false positives. The detected patterns (external_commands, network, env_access) are documentation examples of pytest commands, HTTP mocking patterns, and test fixture configurations - all legitimate testing education content. No actual security threats present.

2
已掃描檔案
947
分析行數
3
發現項
1
審計總數

風險因素

⚙️ 外部命令 (1)
resources/implementation-playbook.md:47-62
🌐 網路存取 (1)
resources/implementation-playbook.md:267
🔑 環境變數 (1)
resources/implementation-playbook.md:180

偵測到的模式

External Commands DocumentationNetwork Mocking ExamplesTest Fixture Configurations
審計者: claude

品質評分

38
架構
100
可維護性
87
內容
31
社群
100
安全
100
規範符合性

你能建構什麼

新 Python 專案測試設定

為新 Python 專案建立完整的測試套件，包含 fixtures、conftest.py 設定和 CI/CD 整合

舊程式碼測試涵蓋

使用 mocking 隔離單元並使用參數化涵蓋邊界情況，為現有未測試的程式碼新增測試

API 整合測試

使用 fixtures 建立測試資料並使用 mocking 處理外部服務呼叫，為 REST APIs 編寫整合測試

試試這些提示

基本測試建立 
為名為 [FUNCTION_NAME] 的函數建立 pytest 測試，該函數 [DESCRIPTION]。使用 AAA 模式。
Fixture 設定 
建立具有 [SCOPE] 作用域的 pytest fixtures 以提供 [RESOURCE] 給測試。包含適當的設定和清理。
模擬外部呼叫 
編寫使用 unittest.mock 模擬 [EXTERNAL_SERVICE] 呼叫的測試。展示 patch 裝飾器和上下文管理器兩種方法。
參數化測試 
使用 pytest.mark.parametrize 為 [FUNCTION] 建立參數化測試以測試 [EDGE_CASES]。

最佳實務

  • 使用描述性的測試名稱，說明正在測試的內容和預期行為
  • 保持測試獨立並具有適當的設定/清理 - 測試之間不共享狀態
  • 遵循 AAA 模式：Arrange (設定)、Act (執行)、Assert (驗證) 清楚分離

避免

  • 避免使用 test_1 或 test_function 等未描述測試目的的測試名稱
  • 當多個斷言可以分為單獨測試時，不要將它們混合在一個測試中
  • 避免測試實作細節而非行為 - 測試程式碼做什麼，而非如何做

常見問題

單元測試和整合測試之間有什麼區別？
單元測試測試隔離的個別函數或類別。整合測試測試多個元件如何一起運作，例如使用真實資料庫測試 API 端點。
我如何模擬不使用 requests 函式庫的函數？
使用 unittest.mock.patch 裝飾器或上下文管理器將任何函數或類別替換為 Mock 物件。以字串匯入函數路徑：@patch('module.function_name')。
什麼是 fixture 作用域，我應該何時使用每一種？
Function 作用域 (預設) 為每個測試建立 fixture。Class 作用域每個測試類別一次。Module 作用域每個模組一次。Session 作用域整個測試會話一次。對昂貴的資源使用 session/module。
我如何使用 pytest 測試例外？
使用 pytest.raises() 作為上下文管理器：with pytest.raises(ExpectedException): your_function()。可選擇傳遞 match 參數以檢查例外訊息。
什麼是測試驅動開發 (TDD)？
TDD 是一種在編寫程式碼之前先編寫測試的開發方法。循環：編寫失敗的測試 (紅)、編寫最小程式碼通過 (綠)、重構程式碼 (重構)。有助於確保可測試的設計。
我如何僅執行符合關鍵字匹配的測試？
使用 pytest -k 旗標：pytest -k 'test_name_pattern' 僅執行名稱符合模式的測試。使用 pytest -m marker 執行具有特定標記的測試。

開發者詳情

作者

sickn33

授權

MIT

儲存庫

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/python-testing-patterns

引用

main

檔案結構

📁 resources/

📄 implementation-playbook.md

📄 SKILL.md