Memanfaatkan Doctest: Kekuatan Pengujian Berbasis Dokumentasi

Dalam dunia pengembangan perangkat lunak yang serba cepat, memastikan keandalan dan kebenaran kode kita adalah hal yang terpenting. Seiring dengan meningkatnya kompleksitas proyek dan tim yang berkembang di berbagai geografi, menjaga kualitas kode menjadi tantangan yang lebih signifikan. Meskipun ada berbagai kerangka kerja pengujian, Python menawarkan alat yang unik dan sering diremehkan untuk mengintegrasikan pengujian langsung ke dalam dokumentasi Anda: modul Doctest. Pendekatan ini, yang sering disebut sebagai pengujian berbasis dokumentasi atau 'pemrograman literasi' dalam semangatnya, memungkinkan Anda menulis contoh di dalam docstring Anda yang tidak hanya ilustratif tetapi juga merupakan pengujian yang dapat dieksekusi.

Bagi audiens global, di mana latar belakang yang beragam dan tingkat keakraban yang bervariasi dengan metodologi pengujian tertentu adalah hal biasa, Doctest menyajikan keuntungan yang menarik. Ini menjembatani kesenjangan antara memahami bagaimana kode seharusnya bekerja dan memverifikasi bahwa kode itu benar-benar bekerja, langsung dalam konteks kode itu sendiri. Artikel ini akan mendalami seluk-beluk modul Doctest, menjelajahi manfaatnya, aplikasi praktis, penggunaan tingkat lanjut, dan bagaimana hal itu bisa menjadi aset yang kuat bagi pengembang di seluruh dunia.

Apa itu Doctest?

Modul Doctest di Python dirancang untuk menemukan dan mengeksekusi contoh yang tertanam dalam docstring. Docstring adalah literal string yang muncul sebagai pernyataan pertama dalam definisi modul, fungsi, kelas, atau metode. Doctest memperlakukan baris yang terlihat seperti sesi Python interaktif (dimulai dengan >>>) sebagai pengujian. Kemudian, ia menjalankan contoh-contoh ini dan membandingkan outputnya dengan apa yang diharapkan, seperti yang ditunjukkan dalam docstring.

Ide intinya adalah dokumentasi Anda seharusnya tidak hanya menjelaskan apa yang dilakukan kode Anda, tetapi juga menunjukkannya dalam aksi. Contoh-contoh ini memiliki tujuan ganda: mereka mendidik pengguna dan pengembang tentang cara menggunakan kode Anda, dan secara bersamaan bertindak sebagai pengujian unit kecil yang mandiri.

Cara Kerjanya: Contoh Sederhana

Mari kita pertimbangkan sebuah fungsi Python yang sederhana. Kita akan menulis docstring yang menyertakan contoh cara menggunakannya, dan Doctest akan memverifikasi contoh ini.

            def greet(name):
    """
    Returns a greeting message.

    Examples:
    >>> greet('World')
    'Hello, World!'
    >>> greet('Pythonista')
    'Hello, Pythonista!'
    """
    return f'Hello, {name}!'

            

              
                Copy
              
            
          

Untuk menjalankan pengujian ini, Anda dapat menyimpan kode ini di file Python (mis., greetings.py) dan kemudian mengeksekusinya dari terminal Anda menggunakan perintah berikut:

            python -m doctest greetings.py

            

              
                Copy
              
            
          

Jika output dari fungsi sesuai dengan output yang diharapkan dalam docstring, Doctest tidak akan melaporkan kegagalan. Jika ada ketidakcocokan, ia akan menyoroti perbedaannya, menunjukkan potensi masalah dengan kode Anda atau pemahaman Anda tentang perilakunya.

Sebagai contoh, jika kita mengubah fungsi menjadi:

            def greet_buggy(name):
    """
    Returns a greeting message (with a bug).

    Examples:
    >>> greet_buggy('World')
    'Hello, World!' # Expected output
    """
    return f'Hi, {name}!' # Incorrect greeting

            

              
                Copy
              
            
          

Menjalankan python -m doctest greetings.py akan menghasilkan output yang mirip dengan ini:

            **********************************************************************
File "greetings.py", line 7, in greetings.greet_buggy
Failed example:
    greet_buggy('World')
Expected:
    'Hello, World!'
Got:
    'Hi, World!'
**********************************************************************
1 items had failures:
   1 of   1 in greetings.greet_buggy
***Test Failed*** 1 failures.

            

              
                Copy
              
            
          

Output yang jelas ini menunjukkan baris yang tepat dan sifat kegagalannya, yang sangat berharga untuk debugging.

Keuntungan Pengujian Berbasis Dokumentasi

Mengadopsi Doctest menawarkan beberapa keuntungan menarik, terutama untuk lingkungan pengembangan kolaboratif dan internasional:

1. Dokumentasi dan Pengujian Terpadu

Keuntungan paling jelas adalah konsolidasi dokumentasi dan pengujian. Alih-alih memelihara set contoh terpisah untuk dokumentasi dan pengujian unit Anda, Anda memiliki satu sumber kebenaran. Ini mengurangi redundansi dan kemungkinan keduanya menjadi tidak sinkron.

2. Peningkatan Kejelasan dan Pemahaman Kode

Menulis contoh yang dapat dieksekusi dalam docstrings memaksa pengembang untuk berpikir kritis tentang bagaimana kode mereka harus digunakan. Proses ini sering kali mengarah pada penamaan fungsi yang lebih jelas dan intuitif serta pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku yang dimaksud. Bagi anggota tim baru atau kontributor eksternal dari berbagai latar belakang bahasa dan teknis, contoh-contoh ini berfungsi sebagai panduan yang dapat langsung dijalankan.

3. Umpan Balik Instan dan Debugging yang Lebih Mudah

Saat pengujian gagal, Doctest memberikan informasi yang tepat tentang di mana kegagalan terjadi dan perbedaan antara output yang diharapkan dan yang sebenarnya. Siklus umpan balik instan ini secara signifikan mempercepat proses debugging.

4. Mendorong Desain Kode yang Dapat Diuji

Praktik menulis Doctest mendorong pengembang untuk menulis fungsi yang lebih mudah diuji. Ini sering berarti merancang fungsi dengan input dan output yang jelas, meminimalkan efek samping, dan menghindari dependensi yang kompleks jika memungkinkan – semua praktik baik untuk rekayasa perangkat lunak yang kuat.

5. Hambatan Masuk yang Rendah

Bagi pengembang yang baru mengenal metodologi pengujian formal, Doctest menawarkan pengenalan yang lembut. Sintaksnya akrab (meniru interpreter interaktif Python), membuatnya kurang menakutkan daripada menyiapkan kerangka kerja pengujian yang lebih kompleks. Ini sangat bermanfaat dalam tim global dengan berbagai tingkat pengalaman pengujian sebelumnya.

6. Kolaborasi yang Ditingkatkan untuk Tim Global

Dalam tim internasional, kejelasan dan presisi adalah kunci. Contoh Doctest memberikan demonstrasi fungsionalitas yang tidak ambigu yang melampaui hambatan bahasa sampai batas tertentu. Ketika dikombinasikan dengan deskripsi bahasa Inggris yang ringkas, contoh-contoh yang dapat dieksekusi ini menjadi komponen basis kode yang dapat dipahami secara universal, mempromosikan pemahaman dan penggunaan yang konsisten di berbagai budaya dan zona waktu.

7. Dokumentasi yang Hidup

Dokumentasi bisa cepat usang seiring berkembangnya kode. Doctest, dengan dapat dieksekusi, memastikan bahwa dokumentasi Anda tetap menjadi representasi yang setia dari perilaku kode Anda saat ini. Jika kode berubah dengan cara yang merusak contoh, Doctest akan gagal, memberi tahu Anda bahwa dokumentasi perlu diperbarui.

Aplikasi Praktis dan Contoh

Doctest serbaguna dan dapat diterapkan dalam berbagai skenario. Berikut adalah beberapa contoh praktis:

1. Fungsi Matematika

Memverifikasi operasi matematika adalah kasus penggunaan utama.

            def add(a, b):
    """
    Adds two numbers.

    Examples:
    >>> add(5, 3)
    8
    >>> add(-1, 1)
    0
    >>> add(0.5, 0.25)
    0.75
    """
    return a + b

            

              
                Copy
              
            
          

2. Manipulasi String

Menguji transformasi string juga mudah.

            def capitalize_first_letter(text):
    """
    Capitalizes the first letter of a string.

    Examples:
    >>> capitalize_first_letter('hello')
    'Hello'
    >>> capitalize_first_letter('WORLD')
    'WORLD'
    >>> capitalize_first_letter('')
    ''
    """
    if not text:
        return ''
    return text[0].upper() + text[1:]

            

              
                Copy
              
            
          

3. Operasi Struktur Data

Memverifikasi operasi pada daftar, kamus, dan struktur data lainnya.

            def get_unique_elements(input_list):
    """
    Returns a list of unique elements from the input list, preserving order.

    Examples:
    >>> get_unique_elements([1, 2, 2, 3, 1, 4])
    [1, 2, 3, 4]
    >>> get_unique_elements(['apple', 'banana', 'apple'])
    ['apple', 'banana']
    >>> get_unique_elements([])
    []
    """
    seen = set()
    unique_list = []
    for item in input_list:
        if item not in seen:
            seen.add(item)
            unique_list.append(item)
    return unique_list

            

              
                Copy
              
            
          

4. Menangani Pengecualian (Exception)

Doctest juga dapat memverifikasi bahwa kode Anda memunculkan pengecualian yang diharapkan.

            def divide(numerator, denominator):
    """
    Divides two numbers.

    Examples:
    >>> divide(10, 2)
    5.0
    >>> divide(5, 0)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ZeroDivisionError: division by zero
    """
    return numerator / denominator

            

              
                Copy
              
            
          

Perhatikan penggunaan Traceback (most recent call last): diikuti oleh jenis dan pesan pengecualian spesifik. Elipsis (...) adalah wildcard yang cocok dengan karakter apa pun di dalam traceback.

5. Menguji Metode di dalam Kelas

Doctest juga bekerja dengan lancar pada metode kelas.

            class Circle:
    """
    Represents a circle.

    Examples:
    >>> c = Circle(radius=5)
    >>> c.area()
    78.53981633974483
    >>> c.circumference()
    31.41592653589793
    """
    def __init__(self, radius):
        if radius < 0:
            raise ValueError("Radius cannot be negative.")
        self.radius = radius

    def area(self):
        import math
        return math.pi * self.radius ** 2

    def circumference(self):
        import math
        return 2 * math.pi * self.radius

            

              
                Copy
              
            
          

Penggunaan dan Konfigurasi Doctest Tingkat Lanjut

Meskipun penggunaan dasarnya mudah, Doctest menawarkan beberapa opsi untuk menyesuaikan perilakunya dan mengintegrasikannya secara lebih efektif ke dalam alur kerja Anda.

1. Menjalankan Doctest Secara Terprogram

Anda dapat memanggil Doctest dari dalam skrip Python Anda, yang berguna untuk membuat test runner atau berintegrasi dengan proses build lainnya.

            # In a file, e.g., test_all.py
import doctest
import greetings # Assuming greetings.py contains the greet function
import my_module # Assume other modules also have doctests

if __name__ == "__main__":
    results = doctest.testmod(m=greetings, verbose=True)
    # You can also test multiple modules:
    # results = doctest.testmod(m=my_module, verbose=True)
    print(f"Doctest results for greetings: {results}")

    # To test all modules in the current directory (use with caution):
    # for name, module in sys.modules.items():
    #     if name.startswith('your_package_prefix'):
    #         doctest.testmod(m=module, verbose=True)

            

              
                Copy
              
            
          

Fungsi doctest.testmod() menjalankan semua pengujian yang ditemukan di modul yang ditentukan. Argumen verbose=True akan mencetak output terperinci, termasuk pengujian mana yang lulus dan gagal.

2. Opsi dan Flag Doctest

Doctest menyediakan cara untuk mengontrol lingkungan pengujian dan bagaimana perbandingan dibuat. Ini dilakukan menggunakan argumen optionflags di testmod atau di dalam doctest itu sendiri.

• ELLIPSIS: Memungkinkan ... untuk mencocokkan string karakter apa pun di output.
• NORMALIZE_WHITESPACE: Mengabaikan perbedaan spasi putih.
• IGNORE_EXCEPTION_DETAIL: Mengabaikan detail traceback, hanya membandingkan jenis pengecualian.
• REPORT_NDIFF: Melaporkan perbedaan untuk kegagalan.
• REPORT_UDIFF: Melaporkan perbedaan untuk kegagalan dalam format diff terpadu.
• REPORT_CDIFF: Melaporkan perbedaan untuk kegagalan dalam format diff konteks.
• REPORT_FAILURES: Melaporkan kegagalan (default).
• ALLOW_UNICODE: Mengizinkan karakter unicode di output.
• SKIP: Memungkinkan pengujian untuk dilewati jika ditandai dengan # SKIP.

Anda dapat memberikan flag ini ke doctest.testmod():

            import doctest
import math_utils

if __name__ == "__main__":
    doctest.testmod(m=math_utils, optionflags=doctest.ELLIPSIS | doctest.NORMALIZE_WHITESPACE)

            

              
                Copy
              
            
          

Sebagai alternatif, Anda dapat menentukan opsi di dalam docstring itu sendiri menggunakan komentar khusus:

            def complex_calculation(x):
    """
    Performs a calculation that might have varying whitespace.

    >>> complex_calculation(10)
    Calculation result:  100.0

    # doctest: +ELLIPSIS +NORMALIZE_WHITESPACE
    >>> another_calculation(5)
    Result is ...
    """
    pass # Placeholder for actual implementation

            

              
                Copy
              
            
          

3. Menangani Perbandingan Titik-ambang (Floating-Point)

Aritmetika titik-ambang bisa rumit karena masalah presisi. Perilaku default Doctest mungkin menggagalkan pengujian yang secara matematis benar tetapi sedikit berbeda dalam representasi desimalnya.

Perhatikan contoh ini:

            def square_root(n):
    """
    Calculates the square root of a number.

    >>> square_root(2)
    1.4142135623730951 # Might vary slightly
    """
    import math
    return math.sqrt(n)

            

              
                Copy
              
            
          

Untuk menangani ini dengan kuat, Anda bisa menggunakan flag ELLIPSIS yang dikombinasikan dengan pola output yang lebih fleksibel, atau mengandalkan kerangka kerja pengujian eksternal untuk asersi titik-ambang yang lebih presisi. Namun, untuk banyak kasus, cukup memastikan output yang diharapkan akurat untuk lingkungan Anda sudah cukup. Jika presisi yang signifikan diperlukan, itu mungkin menjadi indikator bahwa output fungsi Anda harus direpresentasikan dengan cara yang secara inheren menangani presisi (misalnya, menggunakan `Decimal`).

4. Pengujian di Berbagai Lingkungan dan Lokal

Untuk pengembangan global, pertimbangkan potensi perbedaan dalam pengaturan lokal, format tanggal/waktu, atau representasi mata uang. Contoh Doctest idealnya harus ditulis agar seagnotis-lingkungan mungkin. Jika output kode Anda bergantung pada lokal, Anda mungkin perlu:

• Mengatur lokal yang konsisten sebelum menjalankan doctest.
• Menggunakan flag ELLIPSIS untuk mengabaikan bagian variabel dari output.
• Fokus pada pengujian logika daripada representasi string yang tepat dari data spesifik lokal.

Sebagai contoh, menguji fungsi pemformatan tanggal mungkin memerlukan penyiapan yang lebih hati-hati:

            import datetime
import locale

def format_date_locale(date_obj):
    """
    Formats a date object according to the current locale.

    # This test assumes a specific locale is set for demonstration.
    # In a real scenario, you'd need to manage locale setup carefully.
    # For example, using: locale.setlocale(locale.LC_TIME, 'en_US.UTF-8')

    # Example for a US locale:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '10/27/2023'

    # Example for a German locale:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '27.10.2023'

    # A more robust test might use ELLIPSIS if locale is unpredictable:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '...
    # This approach is less precise but more resilient to locale changes.
    """
    try:
        # Attempt to use locale formatting, fallback if unavailable
        return locale.strxfrm(date_obj.strftime('%x'))
    except locale.Error:
        # Fallback for systems without locale data
        return date_obj.strftime('%Y-%m-%d') # ISO format as fallback

            

              
                Copy
              
            
          

Ini menyoroti pentingnya mempertimbangkan lingkungan saat menulis doctest, terutama untuk aplikasi global.

Kapan Menggunakan Doctest (dan Kapan Tidak)

Doctest adalah alat yang sangat baik untuk banyak situasi, tetapi bukan solusi untuk semua masalah. Memahami kekuatan dan kelemahannya membantu dalam membuat keputusan yang tepat.

Kasus Penggunaan Ideal:

• Fungsi utilitas dan modul kecil: Di mana beberapa contoh yang jelas sudah cukup untuk menunjukkan fungsionalitas.
• Dokumentasi API: Untuk memberikan contoh konkret yang dapat dijalankan tentang cara menggunakan API publik.
• Mengajar dan belajar Python: Sebagai cara untuk menyematkan contoh yang dapat dijalankan dalam materi pendidikan.
• Pembuatan prototipe cepat: Ketika Anda ingin menguji potongan kecil kode dengan cepat di samping deskripsinya.
• Pustaka yang bertujuan untuk kualitas dokumentasi tinggi: Untuk memastikan dokumentasi dan kode tetap sinkron.

Kapan Kerangka Kerja Pengujian Lain Mungkin Lebih Baik:

• Skenario pengujian yang kompleks: Untuk pengujian yang melibatkan penyiapan rumit, mocking, atau integrasi dengan layanan eksternal, kerangka kerja seperti unittest atau pytest menawarkan fitur dan struktur yang lebih kuat.
• Rangkaian pengujian skala besar: Meskipun Doctest dapat dijalankan secara terprogram, mengelola ratusan atau ribuan pengujian mungkin menjadi rumit dibandingkan dengan kerangka kerja pengujian khusus.
• Pengujian yang kritis terhadap kinerja: Overhead Doctest mungkin sedikit lebih tinggi daripada test runner yang sangat dioptimalkan.
• Pengembangan berbasis perilaku (BDD): Untuk BDD, kerangka kerja seperti behave dirancang untuk memetakan persyaratan ke dalam spesifikasi yang dapat dieksekusi menggunakan sintaks bahasa yang lebih alami.
• Ketika diperlukan penyiapan/pembersihan pengujian yang ekstensif: unittest dan pytest menyediakan mekanisme yang kuat untuk fixture dan rutinitas penyiapan/pembersihan.

Mengintegrasikan Doctest dengan Kerangka Kerja Lain

Penting untuk dicatat bahwa Doctest tidak saling eksklusif dengan kerangka kerja pengujian lainnya. Anda dapat menggunakan Doctest untuk kekuatan spesifiknya dan melengkapinya dengan pytest atau unittest untuk kebutuhan pengujian yang lebih kompleks. Banyak proyek mengadopsi pendekatan hibrida, menggunakan Doctest untuk contoh tingkat pustaka dan verifikasi dokumentasi, dan pytest untuk pengujian unit dan integrasi yang lebih dalam.

pytest, misalnya, memiliki dukungan yang sangat baik untuk menemukan dan menjalankan doctest di dalam proyek Anda. Hanya dengan menginstal pytest, ia dapat secara otomatis menemukan dan mengeksekusi doctest di modul Anda, mengintegrasikannya ke dalam kemampuan pelaporan dan eksekusi paralelnya.

Praktik Terbaik untuk Menulis Doctest

Untuk memaksimalkan efektivitas Doctest, ikuti praktik terbaik berikut:

• Jaga agar contoh tetap ringkas dan fokus: Setiap contoh doctest idealnya harus menunjukkan satu aspek atau kasus penggunaan dari fungsi atau metode.
• Pastikan contoh bersifat mandiri: Hindari bergantung pada status eksternal atau hasil tes sebelumnya kecuali dikelola secara eksplisit.
• Gunakan output yang jelas dan mudah dipahami: Output yang diharapkan harus tidak ambigu dan mudah diverifikasi.
• Tangani pengecualian dengan benar: Gunakan format Traceback secara akurat untuk kesalahan yang diharapkan.
• Manfaatkan flag opsi dengan bijaksana: Gunakan flag seperti ELLIPSIS dan NORMALIZE_WHITESPACE untuk membuat pengujian lebih tahan terhadap perubahan kecil yang tidak relevan.
• Uji kasus tepi dan kondisi batas: Sama seperti pengujian unit lainnya, doctest harus mencakup input tipikal serta yang kurang umum.
• Jalankan doctest secara teratur: Integrasikan ke dalam pipeline continuous integration (CI) Anda untuk menangkap regresi lebih awal.
• Dokumentasikan *mengapa*: Meskipun doctest menunjukkan *bagaimana*, dokumentasi prosa Anda harus menjelaskan *mengapa* fungsionalitas ini ada dan tujuannya.
• Pertimbangkan internasionalisasi: Jika aplikasi Anda menangani data yang dilokalkan, waspadai bagaimana contoh doctest Anda mungkin terpengaruh oleh lokal yang berbeda. Uji dengan representasi yang jelas dan dipahami secara universal atau gunakan flag untuk mengakomodasi variasi.

Pertimbangan Global dan Doctest

Bagi pengembang yang bekerja di tim internasional atau pada proyek dengan basis pengguna global, Doctest menawarkan keuntungan unik:

• Mengurangi ambiguitas: Contoh yang dapat dieksekusi bertindak sebagai bahasa umum, mengurangi salah tafsir yang dapat timbul dari perbedaan linguistik atau budaya. Sebuah potongan kode yang menunjukkan output seringkali lebih dipahami secara universal daripada deskripsi tekstual saja.
• Membantu anggota tim baru: Bagi pengembang yang bergabung dari berbagai latar belakang, doctest memberikan contoh langsung dan praktis tentang cara menggunakan basis kode, mempercepat waktu adaptasi mereka.
• Pemahaman lintas budaya tentang fungsionalitas: Saat menguji komponen yang berinteraksi dengan data global (misalnya, konversi mata uang, penanganan zona waktu, pustaka internasionalisasi), doctest dapat membantu memverifikasi output yang diharapkan di berbagai format yang diharapkan, asalkan ditulis dengan fleksibilitas yang cukup (misalnya, menggunakan ELLIPSIS atau string yang diharapkan yang dibuat dengan hati-hati).
• Konsistensi dalam dokumentasi: Memastikan bahwa dokumentasi tetap sinkron dengan kode sangat penting untuk proyek dengan tim terdistribusi di mana overhead komunikasi lebih tinggi. Doctest memberlakukan sinkronisitas ini.

Contoh: Konverter mata uang sederhana dengan doctest

Mari kita bayangkan sebuah fungsi yang mengonversi USD ke EUR. Untuk kesederhanaan, kita akan menggunakan kurs tetap.

            def usd_to_eur(amount_usd):
    """
    Converts an amount from US Dollars (USD) to Euros (EUR) using a fixed rate.
    The current exchange rate used is 1 USD = 0.93 EUR.

    Examples:
    >>> usd_to_eur(100)
    93.0
    >>> usd_to_eur(0)
    0.0
    >>> usd_to_eur(50.5)
    46.965
    >>> usd_to_eur(-10)
    -9.3
    """
    exchange_rate = 0.93
    return amount_usd * exchange_rate

            

              
                Copy
              
            
          

Doctest ini cukup sederhana. Namun, jika kurs tukar berfluktuasi atau jika fungsi perlu menangani mata uang yang berbeda, kompleksitasnya akan meningkat, dan pengujian yang lebih canggih mungkin diperlukan. Untuk saat ini, contoh sederhana ini menunjukkan bagaimana doctest dapat dengan jelas mendefinisikan dan memverifikasi bagian fungsionalitas tertentu, yang bermanfaat terlepas dari lokasi tim.

Kesimpulan

Modul Doctest Python adalah alat yang kuat, namun sering kali kurang dimanfaatkan, untuk mengintegrasikan contoh yang dapat dieksekusi langsung ke dalam dokumentasi Anda. Dengan memperlakukan dokumentasi sebagai sumber kebenaran untuk pengujian, Anda mendapatkan manfaat signifikan dalam hal kejelasan kode, pemeliharaan, dan produktivitas pengembang. Bagi tim global, Doctest menyediakan metode yang jelas, tidak ambigu, dan dapat diakses secara universal untuk memahami dan memverifikasi perilaku kode, membantu menjembatani kesenjangan komunikasi dan menumbuhkan pemahaman bersama tentang kualitas perangkat lunak.

Baik Anda mengerjakan proyek pribadi kecil atau aplikasi perusahaan berskala besar, memasukkan Doctest ke dalam alur kerja pengembangan Anda adalah upaya yang berharga. Ini adalah langkah menuju penciptaan perangkat lunak yang tidak hanya fungsional tetapi juga didokumentasikan dengan sangat baik dan diuji secara ketat, yang pada akhirnya mengarah pada kode yang lebih andal dan dapat dipelihara untuk semua orang, di mana saja.

Mulai tulis doctest Anda hari ini dan rasakan keuntungan dari pengujian berbasis dokumentasi!