Pytest એડવાન્સ્ડ ફિક્સચર્સમાં નિપુણતા: પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટિંગ અને મોક ઇન્ટિગ્રેશન

Pytest એ Python માટે એક શક્તિશાળી અને લવચીક ટેસ્ટિંગ ફ્રેમવર્ક છે. તેની સરળતા અને વિસ્તરણક્ષમતા તેને વિશ્વભરના ડેવલપર્સમાં પ્રિય બનાવે છે. Pytest ની સૌથી આકર્ષક વિશેષતાઓમાંની એક તેની ફિક્સચર સિસ્ટમ છે, જે સુંદર અને પુનઃઉપયોગી ટેસ્ટ સેટઅપની મંજૂરી આપે છે. આ બ્લોગ પોસ્ટ એડવાન્સ્ડ ફિક્સચર ટેકનિકમાં ઊંડાણપૂર્વક જાય છે, ખાસ કરીને પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટિંગ અને મોક ઇન્ટિગ્રેશન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. અમે અન્વેષણ કરીશું કે આ ટેકનિક તમારા ટેસ્ટિંગ વર્કફ્લોને કેવી રીતે નોંધપાત્ર રીતે વધારી શકે છે, જેનાથી વધુ મજબૂત અને જાળવી શકાય તેવો કોડ બને છે.

Pytest ફિક્સચર્સને સમજવું

એડવાન્સ્ડ વિષયોમાં ઊંડા ઉતરતા પહેલાં, ચાલો Pytest ફિક્સચર્સની મૂળભૂત બાબતોને સંક્ષિપ્તમાં યાદ કરીએ. ફિક્સચર એ એક ફંક્શન છે જે દરેક ટેસ્ટ ફંક્શન પહેલાં ચાલે છે જેના પર તે લાગુ થાય છે. તેનો ઉપયોગ ટેસ્ટ માટે નિશ્ચિત બેઝલાઇન પ્રદાન કરવા માટે થાય છે, જે સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરે છે અને બોઇલરપ્લેટ કોડ ઘટાડે છે. ફિક્સચર્સ નીચે મુજબના કાર્યો કરી શકે છે:

• ડેટાબેઝ કનેક્શન સેટ કરવું
• કામચલાઉ ફાઇલો અથવા ડિરેક્ટરીઓ બનાવવી
• ચોક્કસ રૂપરેખાંકનો સાથે ઓબ્જેક્ટ્સને ઇનિશિયલાઈઝ કરવું
• API સાથે પ્રમાણીકરણ કરવું

ફિક્સચર્સ કોડની પુનઃઉપયોગીતાને પ્રોત્સાહન આપે છે અને તમારા ટેસ્ટને વધુ વાંચવા યોગ્ય અને જાળવવા યોગ્ય બનાવે છે. તેમના જીવનકાળ અને સંસાધન વપરાશને નિયંત્રિત કરવા માટે તેમને વિવિધ સ્કોપ્સ (ફંક્શન, મોડ્યુલ, સેશન) પર વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે.

ફિક્સચરનું મૂળભૂત ઉદાહરણ

અહીં Pytest ફિક્સચરનું એક સરળ ઉદાહરણ છે જે કામચલાઉ ડિરેક્ટરી બનાવે છે:

            
import pytest
import tempfile
import os

@pytest.fixture
def temp_dir():
    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
        yield tmpdir

            

              
                Copy
              
            
          

ટેસ્ટમાં આ ફિક્સચરનો ઉપયોગ કરવા માટે, તેને ફક્ત તમારા ટેસ્ટ ફંક્શનમાં આર્ગ્યુમેન્ટ તરીકે શામેલ કરો:

            
def test_create_file(temp_dir):
    filepath = os.path.join(temp_dir, "test_file.txt")
    with open(filepath, "w") as f:
        f.write("Hello, world!")
    assert os.path.exists(filepath)

            

              
                Copy
              
            
          

Pytest સાથે પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટિંગ

પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટિંગ તમને એક જ ટેસ્ટ ફંક્શનને ઇનપુટ ડેટાના વિવિધ સેટ્સ સાથે ઘણી વખત ચલાવવાની મંજૂરી આપે છે. આ ખાસ કરીને વિવિધ ઇનપુટ્સ અને અપેક્ષિત આઉટપુટ સાથેના ફંક્શન્સનું પરીક્ષણ કરવા માટે ઉપયોગી છે. Pytest પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટ લાગુ કરવા માટે @pytest.mark.parametrize ડેકોરેટર પ્રદાન કરે છે.

પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટિંગના ફાયદા

• કોડ ડુપ્લિકેશન ઘટાડે છે: લગભગ સમાન બહુવિધ ટેસ્ટ ફંક્શન્સ લખવાનું ટાળો.
• ટેસ્ટ કવરેજ સુધારે છે: ઇનપુટ મૂલ્યોની વિશાળ શ્રેણીનું સરળતાથી પરીક્ષણ કરો.
• ટેસ્ટની વાંચનક્ષમતા વધારે છે: દરેક ટેસ્ટ કેસ માટે ઇનપુટ મૂલ્યો અને અપેક્ષિત આઉટપુટને સ્પષ્ટપણે વ્યાખ્યાયિત કરો.

મૂળભૂત પેરામીટરાઇઝેશનનું ઉદાહરણ

ધારો કે તમારી પાસે એક ફંક્શન છે જે બે સંખ્યાઓનો સરવાળો કરે છે:

            
def add(x, y):
    return x + y

            

              
                Copy
              
            
          

તમે આ ફંક્શનને વિવિધ ઇનપુટ મૂલ્યો સાથે ચકાસવા માટે પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટિંગનો ઉપયોગ કરી શકો છો:

            
import pytest

@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [
    (1, 2, 3),
    (5, 5, 10),
    (-1, 1, 0),
    (0, 0, 0),
])
def test_add(x, y, expected):
    assert add(x, y) == expected

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, @pytest.mark.parametrize ડેકોરેટર ચાર ટેસ્ટ કેસ વ્યાખ્યાયિત કરે છે, દરેકમાં x, y, અને અપેક્ષિત પરિણામ માટે અલગ-અલગ મૂલ્યો છે. Pytest test_add ફંક્શનને ચાર વખત ચલાવશે, દરેક પેરામીટર્સના સેટ માટે એક વાર.

એડવાન્સ્ડ પેરામીટરાઇઝેશન ટેકનિક

Pytest પેરામીટરાઇઝેશન માટે ઘણી એડવાન્સ્ડ ટેકનિક પ્રદાન કરે છે, જેમાં શામેલ છે:

• પેરામીટરાઇઝેશન સાથે ફિક્સચર્સનો ઉપયોગ: દરેક ટેસ્ટ કેસ માટે અલગ સેટઅપ પ્રદાન કરવા માટે ફિક્સચર્સને પેરામીટરાઇઝેશન સાથે જોડો.
• ટેસ્ટ કેસ માટે IDs: વધુ સારા રિપોર્ટિંગ અને ડિબગિંગ માટે ટેસ્ટ કેસને કસ્ટમ IDs સોંપો.
• પરોક્ષ પેરામીટરાઇઝેશન: ફિક્સચર્સને પસાર કરવામાં આવેલા આર્ગ્યુમેન્ટ્સનું પેરામીટરાઇઝેશન કરો, જે ડાયનેમિક ફિક્સચર બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.

પેરામીટરાઇઝેશન સાથે ફિક્સચર્સનો ઉપયોગ

આ તમને ટેસ્ટમાં પસાર કરેલા પેરામીટર્સના આધારે ફિક્સચર્સને ગતિશીલ રીતે ગોઠવવાની મંજૂરી આપે છે. કલ્પના કરો કે તમે એવા ફંક્શનનું પરીક્ષણ કરી રહ્યાં છો જે ડેટાબેઝ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે. તમે વિવિધ ટેસ્ટ કેસ માટે વિવિધ ડેટાબેઝ રૂપરેખાંકનો (દા.ત., વિવિધ કનેક્શન સ્ટ્રિંગ્સ) નો ઉપયોગ કરવા માગી શકો છો.

            
import pytest

@pytest.fixture
def db_config(request):
    if request.param == "prod":
        return {"host": "prod.example.com", "port": 5432}
    elif request.param == "test":
        return {"host": "test.example.com", "port": 5433}
    else:
        raise ValueError("Invalid database environment")


@pytest.fixture
def db_connection(db_config):
    # Simulate establishing a database connection
    print(f"Connecting to database at {db_config['host']}:{db_config['port']}")
    return f"Connection to {db_config['host']}"


@pytest.mark.parametrize("db_config", ["prod", "test"], indirect=True)
def test_database_interaction(db_connection):
    # Your test logic here, using the db_connection fixture
    print(f"Using connection: {db_connection}")
    assert "Connection" in db_connection

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, db_config ફિક્સચર પેરામીટરાઇઝ્ડ છે. indirect=True આર્ગ્યુમેન્ટ Pytest ને પેરામીટર્સ ("prod" અને "test") ને db_config ફિક્સચર ફંક્શનમાં પસાર કરવાનું કહે છે. db_config ફિક્સચર પછી પેરામીટર મૂલ્યના આધારે વિવિધ ડેટાબેઝ રૂપરેખાંકનો પરત કરે છે. db_connection ફિક્સચર ડેટાબેઝ કનેક્શન સ્થાપિત કરવા માટે db_config ફિક્સચરનો ઉપયોગ કરે છે. છેલ્લે, test_database_interaction ફંક્શન ડેટાબેઝ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા માટે db_connection ફિક્સચરનો ઉપયોગ કરે છે.

ટેસ્ટ કેસ માટે IDs

કસ્ટમ IDs તમારા ટેસ્ટ રિપોર્ટમાં ટેસ્ટ કેસ માટે વધુ વર્ણનાત્મક નામો પ્રદાન કરે છે, જેનાથી નિષ્ફળતાઓને ઓળખવી અને ડિબગ કરવી સરળ બને છે.

            
import pytest

@pytest.mark.parametrize(
    "input_string, expected_output",
    [
        ("hello", "HELLO"),
        ("world", "WORLD"),
        ("", ""),
    ],
    ids=["lowercase_hello", "lowercase_world", "empty_string"],
)
def test_uppercase(input_string, expected_output):
    assert input_string.upper() == expected_output

            

              
                Copy
              
            
          

IDs વિના, Pytest test_uppercase[0], test_uppercase[1], વગેરે જેવા સામાન્ય નામો બનાવશે. IDs સાથે, ટેસ્ટ રિપોર્ટ test_uppercase[lowercase_hello] જેવા વધુ અર્થપૂર્ણ નામો પ્રદર્શિત કરશે.

પરોક્ષ પેરામીટરાઇઝેશન

પરોક્ષ પેરામીટરાઇઝેશન તમને સીધા ટેસ્ટ ફંક્શનને બદલે, ફિક્સચરમાં ઇનપુટને પેરામીટરાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ ત્યારે મદદરૂપ થાય છે જ્યારે તમે પેરામીટર મૂલ્યના આધારે વિવિધ ફિક્સચર ઇન્સ્ટન્સ બનાવવા માંગો છો.

            
import pytest

@pytest.fixture
def input_data(request):
    if request.param == "valid":
        return {"name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com"}
    elif request.param == "invalid":
        return {"name": "", "email": "invalid-email"}
    else:
        raise ValueError("Invalid input data type")


def validate_data(data):
    if not data["name"]:
        return False, "Name cannot be empty"
    if "@" not in data["email"]:
        return False, "Invalid email address"
    return True, "Valid data"

@pytest.mark.parametrize("input_data", ["valid", "invalid"], indirect=True)
def test_validate_data(input_data):
    is_valid, message = validate_data(input_data)
    if input_data == {"name": "John Doe", "email": "john.doe@example.com"}:
        assert is_valid is True
        assert message == "Valid data"
    else:
        assert is_valid is False
        assert message in ["Name cannot be empty", "Invalid email address"]

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, input_data ફિક્સચરને "valid" અને "invalid" મૂલ્યો સાથે પેરામીટરાઇઝ કરવામાં આવે છે. indirect=True આર્ગ્યુમેન્ટ Pytest ને આ મૂલ્યોને input_data ફિક્સચર ફંક્શનમાં પસાર કરવાનું કહે છે. input_data ફિક્સચર પછી પેરામીટર મૂલ્યના આધારે વિવિધ ડેટા ડિક્શનરી પરત કરે છે. test_validate_data ફંક્શન પછી વિવિધ ઇનપુટ ડેટા સાથે validate_data ફંક્શનનું પરીક્ષણ કરવા માટે input_data ફિક્સચરનો ઉપયોગ કરે છે.

Pytest સાથે મોકિંગ

મોકિંગ એ એક ટેકનિક છે જેનો ઉપયોગ ટેસ્ટિંગ દરમિયાન વાસ્તવિક નિર્ભરતાઓને નિયંત્રિત અવેજી (મોક્સ) સાથે બદલવા માટે થાય છે. આ તમને પરીક્ષણ હેઠળના કોડને અલગ કરવાની અને બાહ્ય સિસ્ટમો, જેમ કે ડેટાબેઝ, APIs, અથવા ફાઇલ સિસ્ટમ્સ પર આધાર રાખવાનું ટાળવાની મંજૂરી આપે છે.

મોકિંગના ફાયદા

• કોડને અલગ કરો: બાહ્ય નિર્ભરતા પર આધાર રાખ્યા વિના, કોડને અલગથી પરીક્ષણ કરો.
• વર્તનને નિયંત્રિત કરો: નિર્ભરતાઓના વર્તનને વ્યાખ્યાયિત કરો, જેમ કે રિટર્ન મૂલ્યો અને અપવાદો.
• ટેસ્ટને ઝડપી બનાવો: ધીમી અથવા અવિશ્વસનીય બાહ્ય સિસ્ટમોને ટાળો.
• એજ કેસનું પરીક્ષણ કરો: ભૂલની પરિસ્થિતિઓ અને એજ કેસનું અનુકરણ કરો જે વાસ્તવિક વાતાવરણમાં પુનઃઉત્પાદન કરવું મુશ્કેલ હોય છે.

unittest.mock લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ

Python મોક્સ બનાવવા માટે unittest.mock લાઇબ્રેરી પ્રદાન કરે છે. Pytest unittest.mock સાથે સરળતાથી સંકલિત થાય છે, જેનાથી તમારા ટેસ્ટમાં નિર્ભરતાને મોક કરવાનું સરળ બને છે.

મૂળભૂત મોકિંગ ઉદાહરણ

ધારો કે તમારી પાસે એક ફંક્શન છે જે બાહ્ય API માંથી ડેટા મેળવે છે:

            
import requests

def get_data_from_api(url):
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # Raise an exception for bad status codes
    return response.json()

            

              
                Copy
              
            
          

ખરેખર API ને વિનંતી કર્યા વિના આ ફંક્શનનું પરીક્ષણ કરવા માટે, તમે requests.get ફંક્શનને મોક કરી શકો છો:

            
import pytest
import requests
from unittest.mock import patch

@patch("requests.get")
def test_get_data_from_api(mock_get):
    # Configure the mock to return a specific response
    mock_get.return_value.json.return_value = {"data": "test data"}
    mock_get.return_value.status_code = 200

    # Call the function being tested
    data = get_data_from_api("https://example.com/api")

    # Assert that the mock was called with the correct URL
    mock_get.assert_called_once_with("https://example.com/api")

    # Assert that the function returned the expected data
    assert data == {"data": "test data"}

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, @patch("requests.get") ડેકોરેટર requests.get ફંક્શનને મોક ઓબ્જેક્ટ સાથે બદલે છે. mock_get આર્ગ્યુમેન્ટ એ મોક ઓબ્જેક્ટ છે. પછી આપણે ચોક્કસ પ્રતિસાદ પરત કરવા માટે મોક ઓબ્જેક્ટને ગોઠવી શકીએ છીએ અને ખાતરી કરી શકીએ છીએ કે તે સાચા URL સાથે કોલ કરવામાં આવ્યો હતો.

ફિક્સચર્સ સાથે મોકિંગ

તમે મોક્સ બનાવવા અને સંચાલિત કરવા માટે ફિક્સચર્સનો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો. આ બહુવિધ ટેસ્ટમાં મોક્સ શેર કરવા અથવા વધુ જટિલ મોક સેટઅપ બનાવવા માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે.

            
import pytest
import requests
from unittest.mock import Mock

@pytest.fixture
def mock_api_get():
    mock = Mock()
    mock.return_value.json.return_value = {"data": "test data"}
    mock.return_value.status_code = 200
    return mock


@pytest.fixture
def patched_get(mock_api_get, monkeypatch):
    monkeypatch.setattr(requests, "get", mock_api_get)
    return mock_api_get


def test_get_data_from_api(patched_get):
    # Call the function being tested
    data = get_data_from_api("https://example.com/api")

    # Assert that the mock was called with the correct URL
    patched_get.assert_called_once_with("https://example.com/api")

    # Assert that the function returned the expected data
    assert data == {"data": "test data"}

            

              
                Copy
              
            
          

અહીં, mock_api_get એક મોક બનાવે છે અને તેને પરત કરે છે. patched_get પછી monkeypatch, એક pytest ફિક્સચર, નો ઉપયોગ કરીને વાસ્તવિક `requests.get` ને મોક સાથે બદલે છે. આ અન્ય ટેસ્ટને સમાન મોક કરેલ API એન્ડપોઇન્ટનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

એડવાન્સ્ડ મોકિંગ ટેકનિક

Pytest અને unittest.mock ઘણી એડવાન્સ્ડ મોકિંગ ટેકનિક પ્રદાન કરે છે, જેમાં શામેલ છે:

• સાઇડ ઇફેક્ટ્સ: ઇનપુટ આર્ગ્યુમેન્ટ્સના આધારે મોક્સ માટે કસ્ટમ વર્તન વ્યાખ્યાયિત કરો.
• પ્રોપર્ટી મોકિંગ: ઓબ્જેક્ટ્સની પ્રોપર્ટીઝને મોક કરો.
• કંટેક્સ્ટ મેનેજર્સ: કામચલાઉ રિપ્લેસમેન્ટ માટે કંટેક્સ્ટ મેનેજર્સની અંદર મોક્સનો ઉપયોગ કરો.

સાઇડ ઇફેક્ટ્સ

સાઇડ ઇફેક્ટ્સ તમને ઇનપુટ આર્ગ્યુમેન્ટ્સના આધારે તમારા મોક્સ માટે કસ્ટમ વર્તન વ્યાખ્યાયિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ વિવિધ દૃશ્યો અથવા ભૂલની પરિસ્થિતિઓનું અનુકરણ કરવા માટે ઉપયોગી છે.

            
import pytest
from unittest.mock import Mock

def test_side_effect():
    mock = Mock()
    mock.side_effect = [1, 2, 3]

    assert mock() == 1
    assert mock() == 2
    assert mock() == 3
    with pytest.raises(StopIteration):
        mock()

            

              
                Copy
              
            
          

આ મોક ક્રમિક કોલ્સ પર 1, 2, અને 3 પરત કરે છે, પછી જ્યારે સૂચિ સમાપ્ત થાય છે ત્યારે `StopIteration` અપવાદ ઉભો કરે છે.

પ્રોપર્ટી મોકિંગ

પ્રોપર્ટી મોકિંગ તમને ઓબ્જેક્ટ્સ પરની પ્રોપર્ટીઝના વર્તનને મોક કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ તે કોડનું પરીક્ષણ કરવા માટે ઉપયોગી છે જે પદ્ધતિઓ કરતાં ઓબ્જેક્ટ પ્રોપર્ટીઝ પર આધાર રાખે છે.

            
import pytest
from unittest.mock import patch

class MyClass:
    @property
    def my_property(self):
        return "original value"


def test_property_mocking():
    obj = MyClass()
    with patch.object(obj, "my_property", new_callable=pytest.PropertyMock) as mock_property:
        mock_property.return_value = "mocked value"
        assert obj.my_property == "mocked value"

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણ MyClass ઓબ્જેક્ટની my_property પ્રોપર્ટીને મોક કરે છે, જે તમને ટેસ્ટ દરમિયાન તેના રિટર્ન મૂલ્યને નિયંત્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

કંટેક્સ્ટ મેનેજર્સ

કંટેક્સ્ટ મેનેજર્સની અંદર મોક્સનો ઉપયોગ તમને કોડના ચોક્કસ બ્લોક માટે નિર્ભરતાઓને અસ્થાયી રૂપે બદલવાની મંજૂરી આપે છે. આ તે કોડનું પરીક્ષણ કરવા માટે ઉપયોગી છે જે બાહ્ય સિસ્ટમો અથવા સંસાધનો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે જે ફક્ત મર્યાદિત સમય માટે જ મોક થવા જોઈએ.

            
import pytest
from unittest.mock import patch


def test_context_manager_mocking():
    with patch("os.path.exists") as mock_exists:
        mock_exists.return_value = True
        assert os.path.exists("dummy_path") is True
    # The mock is automatically reverted after the 'with' block
    # Ensure the original function is restored, although we can't really assert
    # the real `os.path.exists` function's behavior without a real path.
    # The important thing is that the patch is gone after the context.
    print("Mock has been removed")

            

              
                Copy
              
            
          

પેરામીટરાઇઝેશન અને મોકિંગનું સંયોજન

આ બે શક્તિશાળી ટેકનિકને વધુ આધુનિક અને અસરકારક ટેસ્ટ બનાવવા માટે જોડી શકાય છે. તમે વિવિધ મોક રૂપરેખાંકનો સાથે વિવિધ દૃશ્યોનું પરીક્ષણ કરવા માટે પેરામીટરાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરી શકો છો.

            
import pytest
import requests
from unittest.mock import patch


def get_user_data(user_id):
    url = f"https://api.example.com/users/{user_id}"
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response.json()


@pytest.mark.parametrize(
    "user_id, expected_data",
    [
        (1, {"id": 1, "name": "John Doe"}),
        (2, {"id": 2, "name": "Jane Smith"}),
    ],
)
@patch("requests.get")
def test_get_user_data(mock_get, user_id, expected_data):
    mock_get.return_value.json.return_value = expected_data
    mock_get.return_value.status_code = 200

    data = get_user_data(user_id)

    assert data == expected_data
    mock_get.assert_called_once_with(f"https://api.example.com/users/{user_id}")

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, test_get_user_data ફંક્શનને વિવિધ user_id અને expected_data મૂલ્યો સાથે પેરામીટરાઇઝ કરવામાં આવે છે. @patch ડેકોરેટર requests.get ફંક્શનને મોક કરે છે. Pytest ટેસ્ટ ફંક્શનને બે વાર ચલાવશે, દરેક પેરામીટર્સના સેટ માટે એક વાર, મોક સંબંધિત expected_data પરત કરવા માટે ગોઠવેલ હશે.

એડવાન્સ્ડ ફિક્સચર્સના ઉપયોગ માટે શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ

• ફિક્સચર્સને કેન્દ્રિત રાખો: દરેક ફિક્સચરનો સ્પષ્ટ અને ચોક્કસ હેતુ હોવો જોઈએ.
• યોગ્ય સ્કોપ્સનો ઉપયોગ કરો: સંસાધન વપરાશને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે યોગ્ય ફિક્સચર સ્કોપ (ફંક્શન, મોડ્યુલ, સેશન) પસંદ કરો.
• ફિક્સચર્સનું દસ્તાવેજીકરણ કરો: દરેક ફિક્સચરના હેતુ અને ઉપયોગનું સ્પષ્ટપણે દસ્તાવેજીકરણ કરો.
• વધુ પડતું મોકિંગ ટાળો: ફક્ત તે જ નિર્ભરતાઓને મોક કરો જે પરીક્ષણ હેઠળના કોડને અલગ કરવા માટે જરૂરી છે.
• સ્પષ્ટ એસર્શન્સ લખો: ખાતરી કરો કે તમારા એસર્શન્સ સ્પષ્ટ અને ચોક્કસ છે, જે પરીક્ષણ હેઠળના કોડના અપેક્ષિત વર્તનને ચકાસે છે.
• ટેસ્ટ-ડ્રિવન ડેવલપમેન્ટ (TDD) ધ્યાનમાં લો: વિકાસ પ્રક્રિયાને માર્ગદર્શન આપવા માટે ફિક્સચર્સ અને મોક્સનો ઉપયોગ કરીને કોડ લખતા પહેલાં તમારા ટેસ્ટ લખો.

નિષ્કર્ષ

Pytest ની એડવાન્સ્ડ ફિક્સચર ટેકનિક, જેમાં પેરામીટરાઇઝ્ડ ટેસ્ટિંગ અને મોક ઇન્ટિગ્રેશન શામેલ છે, મજબૂત, કાર્યક્ષમ અને જાળવી શકાય તેવા ટેસ્ટ લખવા માટે શક્તિશાળી સાધનો પૂરા પાડે છે. આ ટેકનિકમાં નિપુણતા મેળવીને, તમે તમારા Python કોડની ગુણવત્તામાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકો છો અને તમારા ટેસ્ટિંગ વર્કફ્લોને સુવ્યવસ્થિત કરી શકો છો. સ્પષ્ટ, કેન્દ્રિત ફિક્સચર્સ બનાવવા, યોગ્ય સ્કોપ્સનો ઉપયોગ કરવા અને વ્યાપક એસર્શન્સ લખવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાનું યાદ રાખો. પ્રેક્ટિસ સાથે, તમે વ્યાપક અને અસરકારક ટેસ્ટિંગ વ્યૂહરચના બનાવવા માટે Pytest ની ફિક્સચર સિસ્ટમની સંપૂર્ણ ક્ષમતાનો લાભ લઈ શકશો.