Curso de Prueba unitaria con Python
La prueba unitaria es un enfoque de prueba que prueba unidades individuales de código fuente modificando sus propiedades o activando un evento para confirmar si el resultado es el esperado. PyTest es un marco de pruebas completo, independiente de la API, flexible y extensible con un modelo de dispositivo avanzado y con mucho cuerpo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar PyTest para escribir pruebas breves y fáciles de mantener que sean elegantes, expresivas y legibles.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Escribir pruebas legibles y mantenibles sin la necesidad de un código repetitivo
- Use el modelo de dispositivo para escribir pequeñas pruebas
- Pruebas de escala hasta pruebas funcionales complejas para aplicaciones, paquetes y bibliotecas
- Comprender y aplicar las características de PyTest, como anzuelos, reescritura de afirmaciones y complementos
- Reduzca los tiempos de prueba ejecutando pruebas en paralelo y en múltiples procesadores
- Ejecute pruebas en un entorno de integración continua, junto con otras utilidades como tox, simulacro, cobertura, unittest, doctest y Selenium
- Use Python para probar aplicaciones que no sean de Python
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Programa del Curso
Introducción a Unit Testing con PyTest
Unit Testing con UnitTest frente a Unit Testing con PyTest
Escribir pruebas legibles y mantenibles
Uso de simulacros, falsificaciones y stubs
Uso de ganchos, reescritura de aserciones y plug-ins
Optimización de sus pruebas con accesorios y pruebas parametrizadas
Obtención de la cobertura de prueba deseada
Generación comprobable Documentation con Doctest
Integración de Python pruebas unitarias en un entorno de integración continua (CI)
Escalado de las Python pruebas unitarias
Utilice Python para probar aplicaciones que no sean Python
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Una comprensión general de las pruebas de automatización
Audiencia
- Probadores de software
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (7)
Expertos del formador, incluso cuando le hicimos preguntas muy precisas sobre temas específicos, fue capaz de proporcionar respuestas realmente significativas y valiosas para nosotros. Ha diseñado la agenda del entrenamiento según nuestras necesidades y solicitudes.
Filip - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Curso - Unit Testing with Python
Traducción Automática
Me encantaron los resúmenes
Martyna - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
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Materiales Formador
Zakar Abid - TII
Curso - Unit Testing with Python
Traducción Automática
Realicé el ejercicio práctico. Recorrimos el código. Todo se explicó muy bien.
Steve Thomas - TII
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Traducción Automática
No hay prisa, aunque a veces sea un poco demasiado lento. Revisar ejercicios con el grupo y comparar soluciones
Piotr - ArcelorMittal Business Center of Excellence Poland Sp. z o.o. Sp. k.
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El entrenador es interactivo con el público. Puede responder a las preguntas de manera fácil y proporciona ejemplos e ilustraciones precisas en la vida real. La alternancia teórico-práctica es fluida. Los ejercicios brindan una mejor experiencia al usuario para pensar y estructurar su forma de probar y desarrollar. Numpy y Pandas pueden ser útiles para explotar mejor los datos, como resultados de rendimiento, estadísticas, tratamiento de imágenes, cálculo de la correlación para conjuntos de imágenes biológicas. El marco de trabajo Django sería útil para construir API web. Todo este conocimiento es un activo. Sin embargo, no estoy seguro de que esto sea fructífero para otros contextos, ya que necesitamos pruebas unitarias e integración de aplicaciones Java en Python.
Soumaya ELALOUANI - Telemis
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Que comenzamos con una implementación simple, añadiendo funcionalidades hasta el punto en que necesitamos actualizar el diseño para mantener un software mantenible. Definitivamente problemas reales del trabajo donde veo valor en esto. También me gustó el uso del proyecto VideoUpload ya que podemos relacionarnos con esto trabajando en Consult Red. Muy abierto a preguntas, dirigiendo la clase de acuerdo a lo solicitado por el público.
Thibault Marechal - Red Embedded Consulting Sp. z o.o.
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- Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
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- Debug and optimize their data analysis code.
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- Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
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- Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
- Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
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- Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
- Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
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- Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
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- Utilice el enfoque de pruebas basado en palabras clave y la sintaxis de datos de prueba tabulares de Robot Framework para escribir y ejecutar pruebas.
- Utilice una sintaxis coherente para componer nuevas palabras clave a partir de las existentes.
- Lleve a cabo pruebas de estilo Gherkin Behavior Driven Development (BDD) (similares a Cucumber).
- Genere e interprete informes y registros para solucionar errores en la aplicación probada.
- Se ampliaron las capacidades de Robot Framework utilizando bibliotecas de terceros escritas en Python, Java, Perl, Javascript y PHP.
- Integre Robot Framework con Selenium para probar aplicaciones web.
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- Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear funciones de computación científica.
- Aprovechar al máximo las características de SciPy mediante la realización de ejemplos prácticos de operaciones complejas.
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- Diseñar estructuras de datos y métodos de interpolación para la visualización, el procesamiento y el análisis.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Crear, registrar y ejecutar pruebas funcionales.
- Cree un marco de pruebas escalable y fácil de mantener.
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La capacitación comienza con una descripción general de las pruebas de automatización tradicionales basadas en código y scripts y las contrasta con el enfoque basado en modelos (MBT) de Tosca. Los participantes aprenden a crear y ejecutar casos de prueba utilizando los módulos predeterminados de Tosca, así como a crear sus propios módulos personalizados para su ejecución.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender la estructura y los requisitos de la certificación TOSCA.
- Dominar los conceptos de TOSCA, incluido el diseño, la automatización y la ejecución de casos de prueba.
- Aplicar las mejores prácticas para construir casos de prueba reutilizables y mantenibles.
- Prepararse para los componentes prácticos y teóricos del examen de certificación TOSCA.