Accélérez vos performances Pytest pour une qualité de code améliorée et des commentaires plus rapides

Intégration de la sélection de tests prédictifs de Launchable avec Pytest

Dans le paysage en constante évolution du développement de logiciels, le besoin de processus de test évolutifs et efficaces n'a jamais été aussi crucial. À mesure que la complexité des applications augmente, il devient de plus en plus difficile de maintenir un flux de travail de test rapide et fiable. Entrez pytest, un framework de test populaire pour Python qui facilite l'écriture et l'organisation des tests pour les développeurs.

Et si nous pouvions rendre pytest encore meilleur ?

Launchable exploite l'apprentissage automatique pour prédire quels tests sont les plus susceptibles de détecter des défauts potentiels , réduisant considérablement le temps passé à exécuter des tests non pertinents. En combinant la simplicité et la flexibilité de pytest avec les puissantes capacités prédictives de Launchable, vous pourrez atteindre un nouveau niveau d'efficacité et de précision des tests.

Découvrez les avantages de l'utilisation de pytest avec la sélection de tests prédictifs de Launchable, parcourez le processus de configuration et voyez comment ces outils peuvent fonctionner en harmonie pour révolutionner votre flux de travail de test. Préparez-vous à transformer la façon dont vous testez vos applications Python !

Comprendre les bases de Pytest (avec des exemples de code pratiques) : écriture de tests, d'assertions, de montages et de plugins dans Pytest

L'élégance et la simplicité de Pytest font de l'écriture de tests, d'assertions, de montages et de plugins une expérience transparente pour les développeurs. Grâce à sa syntaxe intuitive et à ses fonctionnalités puissantes, vous pouvez créer des tests pour tous les types de tests logiciels qui sont à la fois faciles à comprendre et à maintenir. Explorons ces concepts plus en détail et voyons comment ils peuvent être utilisés dans votre flux de travail de test.

Tests et affirmations de Pytest

Pytest vous permet d'écrire des fonctions de test à l'aide d'instructions d'assertion Python standard, ce qui rend vos tests propres et lisibles. Pour créer un test, définissez simplement une fonction avec un nom commençant par test_ et utilisez des assertions pour vérifier si le comportement attendu est atteint. Voici un exemple simple :

 def add(a, b): return a + b def test_add(): assert add(2, 3) == 5 assert add(-1, 5) == 4 assert add(0, 0) == 0

Appareils de Pytest

Les appareils dans pytest offrent un moyen pratique de configurer et de supprimer des ressources réutilisables, telles que des connexions à une base de données, des fichiers temporaires ou des données de test. Ils vous aident à maintenir une suite de tests propre et modulaire. Pour créer un luminaire, utilisez le décorateur @pytest.fixture illustré dans l'exemple ci-dessous.

 import pytest @pytest.fixture def sample_data(): return {"name": "John Doe", "age": 30} def test_sample_data(sample_data): assert sample_data["name"] == "John Doe" assert sample_data["age"] == 30

Dans l'exemple ci-dessus, la fixture sample_data est automatiquement transmise à toute fonction de test qui le demande en tant que paramètre, garantissant des données de test cohérentes dans votre suite de tests.

Plugins Pytest

Le système de plug-in de Pytest vous permet d'étendre ses fonctionnalités ou de l'intégrer à d'autres outils, ce qui le rend encore plus polyvalent. Vous pouvez soit utiliser des plugins existants, soit créer les vôtres. Pour installer un plugin existant, utilisez le gestionnaire de packages pip. Par exemple, exécutez ce qui suit dans votre ligne de commande pour installer le plug-in pytest-cov.

pip install pytest-cov

Pour créer un plugin personnalisé, définissez un nouveau module python (nommé my_plugin_module dans l'exemple). À partir de là, vous enregistrerez le module comme point d'entrée dans votre fichier setup.py.

 # setup.py from setuptools import setup setup( ... entry_points={"pytest11": ["my_plugin = my_plugin_module"]}, ... )

Avantages et limites de Pytest

Les tests sont un aspect essentiel du développement logiciel, garantissant que votre code est robuste, fiable et sans bogue. Pytest est devenu un choix populaire parmi les développeurs Python pour sa simplicité, sa flexibilité et ses fonctionnalités puissantes. Cependant, comme tout outil, il a ses limites.

Avantages de Pytest

1. Facile à utiliser - Syntaxe simple, Tests faciles à écrire, Automatisation des tests : Pytest propose une syntaxe simple et intuitive, facilitant l'écriture de tests même pour les débutants. Grâce à sa découverte de tests intégrée, pytest détecte et exécute automatiquement les tests, ce qui permet aux développeurs d'économiser du temps et des efforts.

   
   

2. Fonctionnalités complètes : tests paramétrés, montages, assertions : Pytest fournit une suite de fonctionnalités puissantes telles que des tests paramétrés, des montages et des capacités d'assertion avancées qui facilitent l'écriture de tests complets et maintenables.

   
   

3. Extensibilité : Plugins, capacité à étendre les fonctionnalités : le système de plugins de Pytest permet aux développeurs d'étendre ses fonctionnalités ou de l'intégrer à d'autres outils, augmentant ainsi sa polyvalence.

   
   

4. Documentation complète : instructions et exemples faciles à comprendre : la documentation bien organisée de Pytest fournit des instructions et des exemples clairs, ce qui permet aux développeurs d'apprendre et de maîtriser facilement le framework. L'intégration Launchable pour pytest est documentée avec des exemples de code - cela peut être utile lorsque vous démarrez avec pytest et Launchable.

   
   

5. Compatibilité multiplateforme : Fonctionne sur Windows, Linux et MacOS : Pytest est compatible multiplateforme, ce qui signifie qu'il peut fonctionner sur divers systèmes d'exploitation comme Windows, Linux et MacOS, garantissant une expérience de test fluide.

   
   

6. Support communautaire : Accès à une large communauté d'utilisateurs utiles : Pytest dispose d'une large communauté de soutien, ce qui est inestimable lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes, de partager des connaissances et de se tenir au courant des derniers développements.

Limites de Pytest

Malgré ses nombreux avantages, pytest présente également certaines limitations que les développeurs doivent prendre en compte :

1. Prise en charge limitée des langages non-Python : Pytest est conçu avec Python à l'esprit, il n'a donc pas de support étendu pour les autres langages. Cela peut poser problème si vous devez tester du code écrit dans un langage autre que Python.

   
   

2. Difficile de déboguer des tests complexes : Pytest peut être difficile à déboguer lorsqu'il s'agit de tests complexes. Cela peut être particulièrement difficile si le test implique plusieurs composants ou nécessite une compréhension approfondie du code testé.

   
   

3. Pas toujours adapté à tous les projets : bien que pytest soit idéal pour les tests unitaires, il peut ne pas convenir à tous les projets. Par exemple, si votre projet nécessite des tests d'intégration ou des tests de bout en bout, pytest n'est peut-être pas la meilleure option.

   
   

La bonne nouvelle est que vous n'avez pas besoin d'exécuter des heures de suites de tests d'intégration complexes si vous utilisez la sélection de tests prédictifs de Launchable.

Comment Launchable et Pytest fonctionnent ensemble

Dans l'environnement de développement rapide d'aujourd'hui, chaque minute compte. De longues exécutions de tests peuvent entraver la productivité, retarder les déploiements, détériorer l'expérience des développeurs et augmenter les coûts. Heureusement, avec l'intégration Launchable pytest, vous pouvez exploiter la puissance de la sélection prédictive des tests pour optimiser votre flux de travail de test, accélérer vos tests et améliorer votre expérience de développeur.

Launchable, la plate-forme d'intelligence de test, utilise l'apprentissage automatique pour prédire quels tests sont les plus susceptibles de détecter des défauts potentiels. Avec l'intégration pytest de Launchable, vous pouvez donner la priorité à l'exécution des tests les plus pertinents, économiser de précieuses heures machine et fournir des commentaires plus rapides aux développeurs.

L'ajout de Launchable à pytest permet aux développeurs et aux équipes DevOps de :

1. Réduction du temps d'exécution des tests : en n'exécutant que les tests les plus pertinents, vous pouvez réduire considérablement le temps consacré à l'exécution des tests, permettant des itérations plus rapides et des déploiements plus rapides.

   
   

2. Utilisation optimisée des ressources : La sélection intelligente des tests de Launchable garantit que vos ressources informatiques sont utilisées efficacement, réduisant ainsi le coût global des tests et libérant des ressources pour d'autres tâches.

   
   

3. Fiabilité accrue de la suite de tests : en hiérarchisant les tests les plus susceptibles de détecter les défauts, vous pouvez détecter et résoudre les problèmes tôt dans le cycle de développement, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité globales de votre base de code.

Tutoriel pratique pour Pytest et Launchable

Pour démarrer avec le plugin Launchable pytest, il faut quatre étapes simples.

✅ Installez le plugin Pytest lançable

Installez le plugin Launchable pytest : pip3 install pytest-launchable

✅ Définissez votre clé API lançable

Créez un compte Launchable (si vous ne l'avez pas déjà fait) sur https://app.launchableinc.com/signup/ et créez votre clé API. Exportez votre clé en tant que variable d'environnement dans votre script CI : export LAUNCHABLE_TOKEN=<your_launchable_api_key>

Enregistrez cette clé dans un endroit sûr - évitez de la laisser dans votre code source à la vue de tous.

✅ Enregistrez et soumettez les données de test à Launchable :

Avant que Launchable puisse prédire les tests à exécuter, il a besoin de données de test historiques. Pour enregistrer et envoyer des données de test, configurez votre configuration lançable.

Vous pouvez générer une configuration Launchable en exécutant via pip: launchable-config --create , ou vous pouvez copier cet exemple dans un nouveau fichier appelé .launchable.d/config.yml :

 # Launchable test session configuration file # See https://docs.launchableinc.com/resources/cli-reference for detailed usage of these options # schema-version: 1.0 build-name: commit_hash record-build: # Put your git repository location here source: . max_days: 30 record-session: subset: # mode can be subset, subset-and-rest, or record-only mode: record-only # if mode is subset or subset-and-rest, you must specify one of target/confidence/time # examples: # target: 30% # Create a variable time-based subset of the given percentage. (0%-100%) # confidence: 30% # Create a confidence-based subset of the given percentage. (0%-100%) # time: 30m # Create a fixed time-based subset. Select the best set of tests that run within the given time bound. (eg 10m for 10 minutes, 2h30m for 2.5 hours, 1w3d for 7+3=10 days. ) confidence: 99 record-tests: # The test results are placed here in JUnit XML format result_dir: launchable-test-result

✅ Activer la sélection de test prédictive :

Une fois que vous avez soumis suffisamment de données de test, vous pouvez commencer à utiliser la sélection de tests prédictifs de Launchable.

Tout ce que vous avez à faire est de mettre à jour votre fichier config.yml . Changez le mode subset en subset , définissez une cible d'optimisation ( target , time ou confidence ) et enregistrez le fichier. Cela active le sous-ensemble lorsque vous exécutez pytest --launchable .

Peasy facile, citron pressé!

Launchable sélectionnera ensuite les tests les plus critiques et les plus pertinents, optimisant votre flux de travail de test et fournissant un retour d'information plus rapide à votre équipe de développement.

Pour une documentation complète, voir pytest (Intégration) | Documents exécutables .

Remarques finales sur Pytest et la sélection de tests prédictifs

L'intégration de Launchable dans votre flux de travail de test pytest peut entraîner des économies substantielles de temps et de ressources, vous permettant d'accélérer le cycle de développement et de fournir un code de haute qualité plus efficacement.

En donnant la priorité aux tests les plus pertinents, non seulement vous économiserez des heures machine, mais vous permettrez également à votre équipe de développement de recevoir des commentaires plus rapidement , ce qui entraînera une résolution plus rapide des problèmes et une meilleure qualité globale du code.