python-testing-patterns について
pytest、フィクスチャ、モック、パラメーター化などを扱う Python 開発者向けのテストパターンガイドです。単体テストから非同期・データベース・CI/CD のテストまで、設計や問題調査に役立ちます。
主な機能
- 01単体、統合、エンドツーエンドテスト
- 02pytest のフィクスチャとテスト構成
- 03モックとパラメーター化テスト
- 04非同期・データベーステストの指針
- 05カバレッジと CI/CD の実践
活用シーン
- 01Python プロジェクトのテストスイート構築
- 02API やサービスの統合テスト作成
- 03依存先のモック化とテスト失敗の調査
- 04CI/CD での継続的テストの計画
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ wshobson/ agents --skill python-testing-patternsインストール後、Claude Code で/python-testing-patternsを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreferences/advanced-patterns.mdreferences/details.md
詳細
Python テストパターン
pytest、フィクスチャ、モック、パラメータ化、テスト駆動開発の実践を使用して、Python で堅牢なテスト戦略を実装するための包括的なガイドです。
このスキルを使用する場面
- Python コードの単体テストを作成するとき
- テストスイートとテスト基盤をセットアップするとき
- テスト駆動開発(TDD)を実装するとき
- API やサービスの統合テストを作成するとき
- 外部依存関係やサービスをモックするとき
- 非同期コードと並行処理をテストするとき
- CI/CD で継続的テストをセットアップするとき
- プロパティベーステストを実装するとき
- データベース操作をテストするとき
- 失敗するテストをデバッグするとき
中核となる概念
1. テストの種類
- 単体テスト: 個々の関数やクラスを分離してテストします
- 統合テスト: コンポーネント間の連携をテストします
- 機能テスト: 完全な機能をエンドツーエンドでテストします
- パフォーマンステスト: 速度とリソース使用量を測定します
2. テスト構造(AAA パターン)
- Arrange(準備): テストデータと前提条件をセットアップします
- Act(実行): テスト対象のコードを実行します
- Assert(検証): 結果を検証します
3. テストカバレッジ
- テストによってどのコードが実行されるかを測定します
- テストされていないコードパスを特定します
- 高いパーセンテージだけでなく、意味のあるカバレッジを目指します
4. テストの分離
- テストは独立している必要があります
- テスト間で状態を共有しないようにします
- 各テストは自身の後処理を行う必要があります
クイックスタート
# test_example.py
def add(a, b):
return a + b
def test_add():
"""Basic test example."""
result = add(2, 3)
assert result == 5
def test_add_negative():
"""Test with negative numbers."""
assert add(-1, 1) == 0
# Run with: pytest test_example.py
詳細なパターンと実例
詳細なパターンのドキュメントは references/details.md にあります。上記のナビゲーション階層では不十分な場合に、そのファイルを参照してください。
テストのベストプラクティス
テストの構成
# tests/
# __init__.py
# conftest.py # Shared fixtures
# test_unit/ # Unit tests
# test_models.py
# test_utils.py
# test_integration/ # Integration tests
# test_api.py
# test_database.py
# test_e2e/ # End-to-end tests
# test_workflows.py
テストの命名規則
一般的なパターンは test_<unit>_<scenario>_<expected_outcome> です。チームの好みに合わせて調整してください。
# Pattern: test_<unit>_<scenario>_<expected>
def test_create_user_with_valid_data_returns_user():
...
def test_create_user_with_duplicate_email_raises_conflict():
...
def test_get_user_with_unknown_id_returns_none():
...
# Good test names - clear and descriptive
def test_user_creation_with_valid_data():
"""Clear name describes what is being tested."""
pass
def test_login_fails_with_invalid_password():
"""Name describes expected behavior."""
pass
def test_api_returns_404_for_missing_resource():
"""Specific about inputs and expected outcomes."""
pass
# Bad test names - avoid these
def test_1(): # Not descriptive
pass
def test_user(): # Too vague
pass
def test_function(): # Doesn't explain what's tested
pass
リトライ動作のテスト
モックの副作用を使用して、リトライロジックが正しく動作することを検証します。
from unittest.mock import Mock
def test_retries_on_transient_error():
"""Test that service retries on transient failures."""
client = Mock()
# Fail twice, then succeed
client.request.side_effect = [
ConnectionError("Failed"),
ConnectionError("Failed"),
{"status": "ok"},
]
service = ServiceWithRetry(client, max_retries=3)
result = service.fetch()
assert result == {"status": "ok"}
assert client.request.call_count == 3
def test_gives_up_after_max_retries():
"""Test that service stops retrying after max attempts."""
client = Mock()
client.request.side_effect = ConnectionError("Failed")
service = ServiceWithRetry(client, max_retries=3)
with pytest.raises(ConnectionError):
service.fetch()
assert client.request.call_count == 3
def test_does_not_retry_on_permanent_error():
"""Test that permanent errors are not retried."""
client = Mock()
client.request.side_effect = ValueError("Invalid input")
service = ServiceWithRetry(client, max_retries=3)
with pytest.raises(ValueError):
service.fetch()
# Only called once - no retry for ValueError
assert client.request.call_count == 1
freezegun による時間のモック
freezegun を使用してテスト内の時間を制御し、予測可能な時間依存の動作を実現します。
from freezegun import freeze_time
from datetime import datetime, timedelta
@freeze_time("2026-01-15 10:00:00")
def test_token_expiry():
"""Test token expires at correct time."""
token = create_token(expires_in_seconds=3600)
assert token.expires_at == datetime(2026, 1, 15, 11, 0, 0)
@freeze_time("2026-01-15 10:00:00")
def test_is_expired_returns_false_before_expiry():
"""Test token is not expired when within validity period."""
token = create_token(expires_in_seconds=3600)
assert not token.is_expired()
@freeze_time("2026-01-15 12:00:00")
def test_is_expired_returns_true_after_expiry():
"""Test token is expired after validity period."""
token = Token(expires_at=datetime(2026, 1, 15, 11, 30, 0))
assert token.is_expired()
def test_with_time_travel():
"""Test behavior across time using freeze_time context."""
with freeze_time("2026-01-01") as frozen_time:
item = create_item()
assert item.created_at == datetime(2026, 1, 1)
# Move forward in time
frozen_time.move_to("2026-01-15")
assert item.age_days == 14
テストマーカー
# test_markers.py
import pytest
@pytest.mark.slow
def test_slow_operation():
"""Mark slow tests."""
import time
time.sleep(2)
@pytest.mark.integration
def test_database_integration():
"""Mark integration tests."""
pass
@pytest.mark.skip(reason="Feature not implemented yet")
def test_future_feature():
"""Skip tests temporarily."""
pass
@pytest.mark.skipif(os.name == "nt", reason="Unix only test")
def test_unix_specific():
"""Conditional skip."""
pass
@pytest.mark.xfail(reason="Known bug #123")
def test_known_bug():
"""Mark expected failures."""
assert False
# Run with:
# pytest -m slow # Run only slow tests
# pytest -m "not slow" # Skip slow tests
# pytest -m integration # Run integration tests
カバレッジレポート
# Install coverage
pip install pytest-cov
# Run tests with coverage
pytest --cov=myapp tests/
# Generate HTML report
pytest --cov=myapp --cov-report=html tests/
# Fail if coverage below threshold
pytest --cov=myapp --cov-fail-under=80 tests/
# Show missing lines
pytest --cov=myapp --cov-report=term-missing tests/
高度なパターン(非同期テスト、monkeypatching、プロパティベーステスト、データベーステスト、CI/CD 統合、設定)については、references/advanced-patterns.md を参照してください
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