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Curso Intermediário de programação com Python: Testes automatizados- Unittest e Doctest

por Alex Eduardo Chiaranda e Vornei Augusto Grella

Os testes automatizados são uma prática fundamental no desenvolvimento de software, pois ajudam a garantir a qualidade do código ao longo do tempo. No Python, existem duas bibliotecas principais para escrever testes automatizados: unittest e doctest.

unittest: A biblioteca unittest é uma estrutura de teste integrada ao Python. Ela fornece uma maneira conveniente de escrever testes unitários, que verificam o comportamento esperado de partes específicas do código. Os testes são agrupados em classes de teste, que contêm métodos de teste individuais. Cada método de teste verifica se uma determinada função ou classe se comporta corretamente, comparando seu resultado esperado com o resultado real obtido durante a execução do teste.

A estrutura unittest oferece recursos como configuração e limpeza pré e pós-teste, agrupamento de testes, asserções para verificar resultados esperados, captura de exceções e muito mais. Os testes podem ser executados individualmente ou como um conjunto de testes completo.

doctest: A biblioteca doctest permite escrever testes dentro da própria documentação do código-fonte. Os testes são especificados em blocos de texto chamados “doctests” e são executados automaticamente quando a documentação é gerada ou quando explicitamente invocados.

Os doctests têm uma sintaxe específica e são escritos em um formato interativo semelhante a um console Python. Eles verificam exemplos fornecidos na documentação, garantindo que os resultados esperados sejam iguais aos resultados reais. Os doctests são úteis para documentar exemplos de uso e também funcionam como testes automatizados, mantendo a documentação atualizada e precisa.

Em resumo, tanto unittest quanto doctest são bibliotecas de teste automatizado em Python. O unittest é uma estrutura de teste mais tradicional, onde você escreve casos de teste como classes e métodos, enquanto o doctest permite que você insira testes diretamente na documentação do código-fonte. Ambas as bibliotecas ajudam a garantir que o código funcione corretamente e permaneça confiável à medida que evolui.

Nossos Xperts:

Alex Eduardo Chiaranda

Bacharel em Ciência da Computação pela escola de Engenharia de Piracicaba, pós-graduado em Computação Forense e Perícia Computacional pelo IPOG, possui mais de 25 anos de experiência na área de T.I. onde vem atuando em todo processo de desenvolvimento de software desde a Infraestrutura, Arquitetura do Software, Integrações com softwares de terceiros ou softwares legados, camada de apresentação e interação com o usuário e entrega da aplicação final. Trabalha ativamente com a Linguagem Python desde 2009, foi editor e revisor de textos técnicos e livros sobre a linguagem.

Vornei Augusto Grella

procuro manter o pensamento positivo, exercitar o bom humor, praticar a honestidade e a bondade!” Linux user/lover (vagrella), desde 1994; formado desde 2001 como Bacharel em Ciência da Computação pela Escola de Engenharia de Piracicaba (EEP); pós-graduado em 2012 como Especialista em Engenharia de Softwares pela Universidade de  Estadual de Campinas (UNICAMP), onde trabalha atualmente, desde 2004, como funcionário público no cargo de Profissional de Tecnologia da Informação (T.I.) e Comunicação, com desenvolvimento de software e Professor de Python, pela Educorp/Unicamp; também atuou anteriormente em outras áreas como Infraestrutura, Devops, Segurança da Informação e Banco de Dados, com experiência em diversas empresas privadas de variados ramos no mercado.

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