エソラこの記事では、pytestで単純な足し算をする関数をパラメータ化して、テストする方法を解説します。
テストを書いていると、同じ処理を異なるデータで検証したい時があります。何も考えないと、似たコードが量産されますが、パラメータ化をすると解決できます。
パラメータ化すれば、短くシンプルなコードで、一つのテスト関数を複数のテストデータで検証できます。
pytestでのパラメータ化には、3つの方法があります。
パラメータ化する3つの方法
- テスト関数をパラメータ化：最もスタンダード
- fixtureをパラメータ化：前処理、後処理を書きたい時に利用
- フック関数(pytest_generate_tests)で、パラメータ化：複雑なデータセットを書きたい時に利用
ちなみに、私の環境のバージョン情報は以下の通りです。
| 項目 | バージョン |
|---|---|
| Python | 3.10.6 |
| pytest | 7.1.3 |
それでは、最後までよろしくお願いします。
目次
テスト関数をパラメータ化する
エソラテスト関数をパラメータ化する方法が最もスタンダードなやり方です。
テスト関数をパラメータ化するには、テスト関数の前に@pytest.mark.parametrizeを書きます。
引数にはそれぞれ、以下を設定します。
- 第1引数：テスト関数で使う引数名
- 第2関数：検証したい値のパラメータ(リスト型)
コードにすると以下のようになります。
import pytest
def addition(x, y):
"""
足し算をして、返す
"""
return x + y
@pytest.mark.parametrize(
"x, y , result",
[
(1, 2, 3),
(1, 2, 4),
(10, 23, 33)
],
)
def test_addition(x, y, result):
"""
関数をパラメータ化して、additionを検証
"""
assert result == addition(x, y)これをpytestで実行すると、以下のようになります。
$ pytest test_func_param.py
================================================= test session starts ==================================================
platform darwin -- Python 3.10.6, pytest-7.1.3, pluggy-1.0.0
rootdir: (省略)
collected 3 items
test_func_param.py .F. [100%]
======================================================= FAILURES =======================================================
_________________________________________________ test_addition[1-2-4] _________________________________________________
x = 1, y = 2, result = 4
@pytest.mark.parametrize(
"x, y , result",
[
(1, 2, 3),
(1, 2, 4),
(10, 23, 33)
],
)
def test_addition(x, y, result):
> assert result == addition(x, y)
E assert 4 == 3
E + where 3 = addition(1, 2)
test_func_param.py:20: AssertionError
=============================================== short test summary info ================================================
FAILED test_func_param.py::test_addition[1-2-4] - assert 4 == 3
============================================= 1 failed, 2 passed in 0.14s ==============================================2つ目のパラメータの足し算が間違っているため、2つ目のテストコードが失敗しているのが分かりますね。
fixtureをパラメータ化する
エソラテストで前処理、後処理を書く場合、fixtureが使えます。
fixtureの書き方が分からないなら、以下にまとめています。
あわせて読みたい
【pytestで前処理・後処理】fixtureの使い方
pytestのfixtureを使えば、短いコードで簡単に、前処理・後処理を書けます。 この記事では、pytestのfixtureの書き方を詳しく解説します。 ちなみに、私の環境のバージ…
fixtureをパラメータ化する時は、@pytest.fixtureの引数にパラメータを設定します。
fixtureのメソッドの引数(request)にパラメータが引き渡され、パラメータごとに検証する値を設定します。
テストコードにすると、以下の通りです。
import pytest
def addition(x, y):
"""
足し算をして、返す
"""
return x + y
@pytest.fixture(params=['a', 'b', 'c'])
def fix_param(request):
"""
フィクスチャにパラメータを設定
"""
if request.param == 'a':
return (1, 2, 3)
elif request.param == 'b':
return (1, 2, 4)
elif request.param == 'c':
return (10, 23, 33)
def test_addition(fix_param):
"""
フィクスチャをパラメータ化して、additionを検証
"""
x, y, result = fix_param
assert result == addition(x, y)
では、テストコードを実行してみましょう。
$ pytest test_fixture_param.py
================================================= test session starts ==================================================
platform darwin -- Python 3.10.6, pytest-7.1.3, pluggy-1.0.0
rootdir: (省略)
collected 3 items
test_fixture_param.py .F. [100%]
======================================================= FAILURES =======================================================
___________________________________________________ test_addition[b] ___________________________________________________
fix_param = (1, 2, 4)
def test_addition(fix_param):
"""
フィクスチャをパラメータ化して、additionを検証
"""
x, y, result = fix_param
> assert result == addition(x, y)
E assert 4 == 3
E + where 3 = addition(1, 2)
test_fixture_param.py:29: AssertionError
=============================================== short test summary info ================================================
FAILED test_fixture_param.py::test_addition[b] - assert 4 == 3
============================================= 1 failed, 2 passed in 0.06s ==============================================テスト関数をパラメータ化した時と同様の結果になっていることが分かると思います。
fixtureをパラメータ化するメリット
エソラテスト関数と比べて、fixtureのパラメータ化は、コードが冗長になりますね。
fixtureをパラメータ化するメリットは、パラメータの値に基づいて、前処理、後処理ができることにあります。
fixtureをパラメータ化したら良いユースケースは以下の通り。
fixtureのパラメータ化のユースケース
- 異なるデータベースに接続
- 異なるファイルを読み込む
- 同じデータセットで複数の関数のテストをする
ここに該当しない場合は、テスト関数をパラメータ化する方が、コードがシンプルになり、保守性が上がります。
エソラそれぞれの書き方の使い所をしっかりと把握することが大切です。
フック関数(pytest_generate_tests)で、パラメータ化する
フック関数(pytest_generate_tests)を使って、パラメータ化することができます。
フック関数はpytestの通常の処理フローを変更するために、プラグインとして使うことができます。
テストコードを実装すると、以下の通り。
def addition(x, y):
"""
足し算をして、返す
"""
return x + y
def pytest_generate_tests(metafunc):
if "param" in metafunc.fixturenames:
metafunc.parametrize("param", [(1, 2, 3), (1, 2, 4), (10, 23, 33)])
def test_addition(param):
"""
pytest_generate_testsを利用して、additionを検証
"""
print(param)
x, y, result = param
assert result == addition(x, y)
では、テストコードを実行してみましょう。
$ pytest test_generate.py
======================================================== test session starts ========================================================
platform darwin -- Python 3.10.6, pytest-7.1.3, pluggy-1.0.0
rootdir: (省略)
collected 3 items
test_generate.py .F. [100%]
============================================================= FAILURES ==============================================================
_______________________________________________________ test_addition[param1] _______________________________________________________
param = (1, 2, 4)
def test_addition(param):
"""
pytest_generate_testsを利用して、additionを検証
"""
print(param)
x, y, result = param
> assert result == addition(x, y)
E assert 4 == 3
E + where 3 = addition(1, 2)
test_generate.py:19: AssertionError
------------------------------------------------------- Captured stdout call --------------------------------------------------------
(1, 2, 4)
====================================================== short test summary info ======================================================
FAILED test_generate.py::test_addition[param1] - assert 4 == 3
==================================================== 1 failed, 2 passed in 0.16s ====================================================これまでと同じ結果になることが分かります。
よくある質問
Python学習におすすめのコンテンツ
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
Udemyの講座でPythonなら、文句なしにおすすめ
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
メリット
- 分かりやすい言葉や具体的なコードで工夫して説明しているので、初心者でも理解できる。
- 初心者でも挫折しないように、丁寧に詳しく手順を説明している。
- 講座内で取り扱う課題は実践的なものが多く、書籍では身につかない応用力を身につけられる。
デメリット
- 情報量が多いのに、講座の進み方が速いので、一回では理解が追いつかない。
- 課題の難易度が高すぎる場合がある。
- 講師のアクセントが特殊で、聞き取りにくいと感じたことがある。
テスト駆動Python 第2版
日本語で唯一、pytestだけに焦点を当てて、詳細に書かれた書籍です。
テスト駆動Python第2版
メリット
- 日本語でpytestの全てについて、解説されている唯一の書籍
- 段々とステップアップして、深くなるので、初心者でも、中級者でも、上級者でも、学びがある
- サンプルコードには、サンプルアプリが含まれているため、実践的に学べる工夫あり
- 章末にまとめがあり、復習の役に立つ
- 第7章に「どのようなテストを書くのか」についての解説があり、テストに対する考え方が深まる
デメリット
- 後半になると、かなり高度な内容になるため、初心者には難しい
- タイトルに「テスト駆動開発」と書かれているが、該当部分の記述が少なく、テスト駆動開発を知りたい人は期待外れになるかも
エソラ間違えて、第1版を買わないように注意して下さい。
著:Brian Okken, 翻訳:株式会社クイープ, 監修:株式会社クイープ, 監修:安井 力
¥3,234 （2024/04/26 12:24時点 | Amazon調べ）
ポチップ
とても便利なpytestのパラメータ化
ここまで、pytestをパラメータ化する方法について解説しました。
復習すると、パラメータ化の方法は3つありました。
パラメータ化する3つの方法
- テスト関数をパラメータ化：最もスタンダード
- fixtureをパラメータ化：前処理、後処理を書きたい時に利用
- フック関数(pytest_generate_tests)で、パラメータ化：複雑なデータセットを書きたい時に利用
上記の通り、それぞれの方法について、明確な使い時があります。
pytestでテストコードが書ければ、複数のデータパターンでテストができます。品質の高いプログラムを開発できて、現場でも重宝されます。
エソラ一度、使い方を理解すれば簡単に使えて、とても便利。自分の市場価値を高めるためにも、pytestをマスターして、スキルアップして欲しいと思います。
著:Brian Okken, 翻訳:株式会社クイープ, 監修:株式会社クイープ, 監修:安井 力
¥3,234 （2024/04/26 12:24時点 | Amazon調べ）
ポチップ
Pythonを勉強する時、何から勉強するか分からず、挫折します。初心者でも、中級者でも、レベルに合わせた勉強方法を分かりやすくまとめています。
あわせて読みたい
初心者〜現場で活躍まで。挫折しないPython勉強方法
今では仕事でPythonを毎日書いていますが、Pythonに入門した当時は勉強方法で苦労しました。 ということで、今回はPythonを独学した時に、勉強した内容や使った書籍・サ…
コメント