python-testing-patterns

Python テストパターン

変更時に動作の安全性を保てるテストを書きましょう。巧妙なフィクスチャやカバレッジのためだけのテストより、対象を絞った読みやすいテストを優先してください。

非同期テスト、モンキーパッチ、プロパティベーステスト、データベーステスト、CI、カバレッジツールなどの高度なパターンについては、references/advanced-patterns.md をお読みください。

基本原則

• テストごとに1つの動作を検証します。 失敗から、どの動作が壊れているのかが分かるようにします。
• Arrange／Act／Assert の構成にします。 準備、実行、検証を明確に分けます。
• 境界とエラーをテストします。 正常系のテストだけでは不十分です。
• 外部への作用を分離します。 テスト対象の動作ではない場合は、ネットワーク、時刻、乱数、サービスをモックします。
• 意味のあるカバレッジを確保します。 すべての行ではなく、重要な動作やリスクをカバーします。

基本的な Pytest パターン

def test_adds_two_numbers():
    result = add(2, 3)
    assert result == 5

例外の場合：

import pytest

def test_rejects_zero_division():
    with pytest.raises(ValueError, match="zero"):
        divide(1, 0)

パラメーター化したケースの場合：

import pytest

@pytest.mark.parametrize("value, expected", [
    ("[email protected]", True),
    ("not-an-email", False),
])
def test_email_validation(value, expected):
    assert is_valid_email(value) is expected

フィクスチャ

有効期間が明確で、再利用可能なセットアップにはフィクスチャを使用します。

@pytest.fixture
def user():
    return User(id=1, email="[email protected]")

隠れたフィクスチャの複雑な依存関係は避けてください。テストで多くのフィクスチャが必要な場合、単位が密結合しているか、テストの範囲が広すぎる可能性があります。

モック

システム境界でモックを使用します。

• HTTP クライアント
• ファイルシステムやオブジェクトストレージ
• 永続化をテストしない場合のデータベースセッション
• 時刻や乱数
• コストの高いモデル／API 呼び出し

呼び出しのアサーションが脆弱になるほど動作が複雑な場合は、モックよりフェイクを優先してください。

テストスイートの構成

小さなピラミッド型の構成にします。

• 純粋なロジックには、多数のユニットテスト
• 境界には、少数の統合テスト
• 重要なワークフローには、少数のエンドツーエンドテスト

動作に基づいてテストに名前を付けます。

test_<unit>_<scenario>_<expected_behavior>

出力

テストについて助言する場合やテストを作成する場合は、次の内容を提示します。

• 対象の動作
• 必要なテストレベル
• フィクスチャ／モック
• 具体的なテストケース
• 不足している境界値／エラーパス
• 対象を絞ったテストを実行するコマンド