Effektiv und effizient Testen mit Python

Seminar - GFU Cyrus AG

Folgende Fähigkeiten werden Teilnehmende nach dem Semianr erlangen:

Saubere, lesbare und gut strukturierte Testfunktionen erstellen
Fixtures verwenden, um Setup-, Teardown- und Testdaten zu speichern
Fixtures zwischen Tests und zwischen Testdateien austauschen
Verfolgen der Testausführung durch Tests und Fixtures, um Tests zu debuggen
Verwenden von Testparametrisierung, um mit einer geringen Anzahl von Testfunktionen eine Vielzahl von Testfällen zu erstellen
Identifizieren von Testparametrisierungen mit Test-IDs
Überspringen von Tests mit Markierungen
Teilmengen von Tests ausführen mithilfe von Schlüsselwörtern, Markierungen, Testklassen und Kombinationen dieser Techniken
Erweitern der Pytest-Funktionalität mit Plugins
Hypothesen testen
Statische Code-Analysen

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^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung in das Testen
- Statische Testverfahren
- Dynamische Testverfahren
  - Whitebox-Testing
  - Blackbox-Testing
Testfunktionen
- Testumgebung
- Unit test
- assert-Tracebacks erweitern
- pytest.fail() und Exceptions
- Testfunktionen strukturieren
- Testklassen
- Teilmengen testen
pytest-Fixtures
- setup und teardown
- Fixture-Ausführung verfolgen
- Datenbank setup and teardown
- Auflisten der verfügbaren Fixtures, ihr Umfang und wo sie definiert sind
- Teilen von Fixtures zwischen Testmodulen oder Verzeichnissen
- Built-in Fixtures
- Mehrere Fixtures in einem Test
pytest-Parametrisierung
- Parametrisierungsfunktionen mit einem und zwei Parametern
- Fixture-Parametrisierung
- Keywords zur Auswahl von Testklassen
- IDs für Parameter-Objekte
pytest-Markers
- Überspringen von Testfunktionen
- Wann Tests fehlschlagen sollen
- Eigene Marker
- Ausführlicher zusammenfassender Bericht
pytest-Plugins
- Einführung
- Einige gebräucliche Plugins
pytest-Konfiguration
Debugging
Blackbox-Tests
- Hypothesen testen
Statische Testverfahren
- Style Guide überprüfen
- Erkennen und Vermeiden von Sicherheitsproblemen in Python-Code
- Komplexität von Python-Code messen
Zusammenfassung und Rückblick

Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an alle, die Python-Code oder alles, was über Python-Code erreichbar ist, testen müssen: APIs, Web-Services, eingebettete Systeme, Hardware und natürlich Python-Pakete, -Anwendungen und -Werkzeuge.

Dieses Seminar ist für Software-Ingenieure aller Fachrichtungen nützlich, auch für Test-Ingenieure. Erfahrung mit Softwaretests ist nicht erforderlich. Erfahrung in der Programmierung mit Python wäre jedoch hilfreich.

Seminarkennung:

S3413

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