ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿತ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ. ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಪೈಥಾನ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಲಿಯಿರಿ.
ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆ: ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್
ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಪೈಥಾನ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಇದರ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆಯು ಇದನ್ನು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೆಚ್ಚಿನದಾಗಿಸಿದೆ. ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಆಕರ್ಷಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಇದರ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು, ಸೊಗಸಾದ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ ಸುಧಾರಿತ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋವನ್ನು ಹೇಗೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಸುಧಾರಿತ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಹೋಗುವ ಮೊದಲು, ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಪುನರಾವಲೋಕಿಸೋಣ. ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಎನ್ನುವುದು ಪ್ರತಿ ಟೆಸ್ಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಚಾಲನೆಯಾಗುವ ಒಂದು ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಒದಗಿಸಲು, ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು:
- ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು
- ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇನಿಶಿಯಲೈಸ್ ಮಾಡುವುದು
- API ನೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು
ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳು ಕೋಡ್ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಓದಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳ ಜೀವಿತಾವಧಿ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಕೋಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (ಫಂಕ್ಷನ್, ಮಾಡ್ಯೂಲ್, ಸೆಷನ್) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು.
ಮೂಲಭೂತ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಉದಾಹರಣೆ
ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ನ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:
import pytest
import tempfile
import os
@pytest.fixture
def temp_dir():
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
yield tmpdir
ಟೆಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು, ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಆಗಿ ಸೇರಿಸಿ:
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)
ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್
ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಒಂದೇ ಟೆಸ್ಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಲವು ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು @pytest.mark.parametrize ಡೆಕೋರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಕೋಡ್ ನಕಲು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಟೆಸ್ಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ಟೆಸ್ಟ್ ಕವರೇಜ್ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ: ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ಟೆಸ್ಟ್ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ: ಪ್ರತಿ ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
ಮೂಲಭೂತ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್ ಉದಾಹರಣೆ
ನೀವು ಎರಡು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಫಂಕ್ಷನ್ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ:
def add(x, y):
return x + y
ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನೀವು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು:
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
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, @pytest.mark.parametrize ಡೆಕೋರೇಟರ್ ನಾಲ್ಕು ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ x, y, ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪೈಟೆಸ್ಟ್ test_add ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ನಾಲ್ಕು ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಸೆಟ್‌ಗೆ ಒಮ್ಮೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು: ಪ್ರತಿ ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಟಪ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
- ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಐಡಿಗಳು: ಉತ್ತಮ ವರದಿ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಐಡಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ.
- ಪರೋಕ್ಷ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್: ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ ಮಾಡಿ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ರಚನೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಟೆಸ್ಟ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ವಿಭಿನ್ನ ಕನೆಕ್ಷನ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು) ಬಳಸಲು ಬಯಸಬಹುದು.
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
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, db_config ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. indirect=True ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ಗೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ("prod" ಮತ್ತು "test") db_config ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಲು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ db_config ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. db_connection ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು db_config ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, test_database_interaction ಫಂಕ್ಷನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು db_connection ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಐಡಿಗಳು
ಕಸ್ಟಮ್ ಐಡಿಗಳು ಟೆಸ್ಟ್ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್ ಕೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
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
ಐಡಿಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಪೈಟೆಸ್ಟ್ test_uppercase[0], test_uppercase[1], ಇತ್ಯಾದಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಐಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಟೆಸ್ಟ್ ವರದಿಯು test_uppercase[lowercase_hello] ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರೋಕ್ಷ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್
ಪರೋಕ್ಷ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್ ನೇರವಾಗಿ ಟೆಸ್ಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗಿ, ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಾನ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಯಸಿದಾಗ ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
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"]
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, input_data ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ "valid" ಮತ್ತು "invalid" ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. indirect=True ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ಗೆ ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು input_data ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಲು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ input_data ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಡಿಕ್ಷನರಿಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. test_validate_data ಫಂಕ್ಷನ್ ನಂತರ ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ validate_data ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು input_data ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾಕಿಂಗ್
ಮಾಕಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೈಜ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಬದಲಿಗಳೊಂದಿಗೆ (ಮಾಕ್ಸ್) ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, APIಗಳು ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಕಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಕೋಡ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ: ಬಾಹ್ಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ: ರಿಟರ್ನ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳಂತಹ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
- ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿ: ನಿಧಾನವಾದ ಅಥವಾ ಅವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ನೈಜ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ದೋಷ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿ.
unittest.mock ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಪೈಥಾನ್ ಮಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು unittest.mock ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಟೆಸ್ಟ್ unittest.mock ನೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಮಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂಲಭೂತ ಮಾಕಿಂಗ್ ಉದಾಹರಣೆ
ಬಾಹ್ಯ API ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಫಂಕ್ಷನ್ ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ:
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()
API ಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಮಾಡದೆ ಈ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ನೀವು requests.get ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಮಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು:
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"}
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, @patch("requests.get") ಡೆಕೋರೇಟರ್ requests.get ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಮಾಕ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. mock_get ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮಾಕ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿದೆ. ನಂತರ ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಮಾಕ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾದ URL ನೊಂದಿಗೆ ಕರೆಯಲಾಗಿದೆಯೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಕಿಂಗ್
ಮಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀವು ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಬಹು ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಾಕ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.
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"}
ಇಲ್ಲಿ, mock_api_get ಮಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ ಅದನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. patched_get ನಂತರ monkeypatch, ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಬಳಸಿ, ನೈಜ `requests.get` ಅನ್ನು ಮಾಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇತರ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದೇ ಮಾಕ್ ಮಾಡಿದ API ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಮಾಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಮತ್ತು unittest.mock ಹಲವಾರು ಸುಧಾರಿತ ಮಾಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಸೈಡ್ ಎಫೆಕ್ಟ್ಸ್: ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
- ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಮಾಕಿಂಗ್: ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಗಳನ್ನು ಮಾಕ್ ಮಾಡಿ.
- ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು: ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಬದಲಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳೊಳಗೆ ಮಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಸೈಡ್ ಎಫೆಕ್ಟ್ಸ್
ಸೈಡ್ ಎಫೆಕ್ಟ್ಸ್, ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ದೋಷ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
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()
ಈ ಮಾಕ್ ಸತತ ಕರೆಗಳಲ್ಲಿ 1, 2, ಮತ್ತು 3 ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಪಟ್ಟಿ ಖಾಲಿಯಾದಾಗ `StopIteration` ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಎಸೆಯುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಮಾಕಿಂಗ್
ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಮಾಕಿಂಗ್, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಗಳ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಮಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಥಡ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
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"
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು MyClass ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನ my_property ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಯನ್ನು ಮಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಟೆಸ್ಟ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ರಿಟರ್ನ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು
ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳೊಳಗೆ ಮಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋಡ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗೆ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸೀಮಿತ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಮಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು.
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")
ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು
ಈ ಎರಡು ಶಕ್ತಿಯುತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಕ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನೀವು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
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}")
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, test_get_user_data ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ user_id ಮತ್ತು expected_data ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. @patch ಡೆಕೋರೇಟರ್ requests.get ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಮಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಸೆಟ್‌ಗೆ ಒಮ್ಮೆ, ಅನುಗುಣವಾದ expected_data ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಮಾಕ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
- ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿಡಿ: ಪ್ರತಿ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗೂ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶವಿರಬೇಕು.
- ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ಕೋಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಸ್ಕೋಪ್ (ಫಂಕ್ಷನ್, ಮಾಡ್ಯೂಲ್, ಸೆಷನ್) ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ನ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಿ.
- ಅತಿಯಾದ ಮಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮಾಕ್ ಮಾಡಿ.
- ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅಸರ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ನಿಮ್ಮ ಅಸರ್ಷನ್‌ಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿವೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕೋಡ್‌ನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಟೆಸ್ಟ್-ಡ್ರಿವನ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ (TDD) ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಸುಧಾರಿತ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ತಂತ್ರಗಳು, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸ್ಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ, ದೃಢವಾದ, ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆ ಹೊಂದುವುದರ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸ್ಪಷ್ಟ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ಕೋಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಅಸರ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಅಭ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ, ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.