python-testing-patterns

Python のテストパターン

pytest、フィクスチャ、モック、パラメーター化、プロパティベーステストを使用して、堅牢なテスト戦略を Python に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 の関数やクラスのユニットテストを作成する
• 包括的なテストスイートとインフラストラクチャを構築する
• テスト駆動開発（TDD）のワークフローを実装する
• API、データベース、サービスの統合テストを作成する
• 外部依存関係やサードパーティーサービスをモックする
• 非同期コードや並行処理をテストする
• Hypothesis を使用してプロパティベーステストを実装する
• CI/CD のテスト自動化を構築する
• 失敗するテストをデバッグし、テストカバレッジを向上させる

コアコンセプト

テストの検出：test_*.py または *_test.py に一致するファイル、および test_ で始まる関数

フィクスチャ：セットアップとティアダウンを備えた再利用可能なテストリソース

• スコープ：function（デフォルト）、class、module、session
• 合成：単純なフィクスチャから複雑なフィクスチャを構築する
• conftest.py で共有し、プロジェクト全体で利用可能にする

アサーション：assert 文と、例外のテストに使う pytest.raises()

構成：unit/、integration/、e2e/ ディレクトリを分ける

クイックリファレンス

特定のトピックについて、詳細なリファレンスを読み込みます。

タスク	リファレンスファイル
Pytest の基礎、テスト構造、AAA パターン	skills/python-testing-patterns/references/pytest-fundamentals.md
フィクスチャ、スコープ、セットアップ／ティアダウン、conftest.py	skills/python-testing-patterns/references/fixtures.md
パラメーター化、複数のテストケース	skills/python-testing-patterns/references/parametrized-tests.md
モック、パッチ、unittest.mock、pytest-mock	skills/python-testing-patterns/references/mocking.md
非同期テスト、pytest-asyncio、イベントループ	skills/python-testing-patterns/references/async-testing.md
プロパティベーステスト、Hypothesis、ストラテジー	skills/python-testing-patterns/references/property-based-testing.md
Monkeypatch、環境変数、属性	skills/python-testing-patterns/references/monkeypatch.md
テスト構造、マーカー、conftest.py のパターン	skills/python-testing-patterns/references/test-organization.md
カバレッジの測定、レポート、しきい値	skills/python-testing-patterns/references/coverage.md
データベース、API、Redis、メッセージキューのテスト	skills/python-testing-patterns/references/integration-testing.md
ベストプラクティス、テスト品質、フィクスチャの設計	skills/python-testing-patterns/references/best-practices.md

ワークフロー

1. 基本的なテストのセットアップ

# test_example.py
import pytest

def test_something():
    """Descriptive test name."""
    # Arrange
    expected = 5

    # Act
    result = 2 + 3

    # Assert
    assert result == expected

テストを実行する：

pytest                    # Run all tests
pytest -v                 # Verbose output
pytest tests/unit/        # Specific directory
pytest -k "test_user"     # Match pattern
pytest -m unit            # Run marked tests

2. フィクスチャの使用

@pytest.fixture
def sample_data():
    """Provide test data."""
    data = {"key": "value"}
    yield data
    # Cleanup if needed

def test_with_fixture(sample_data):
    assert sample_data["key"] == "value"

3. パラメーター化されたテスト

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    (2, 4),
    (3, 9),
    (4, 16),
])
def test_square(input, expected):
    assert input ** 2 == expected

4. 外部依存関係のモック

from unittest.mock import patch

@patch("module.external_api_call")
def test_with_mock(mock_api):
    mock_api.return_value = {"status": "ok"}

    result = my_function()

    assert result["status"] == "ok"
    mock_api.assert_called_once()

5. カバレッジの測定

pytest --cov=src --cov-report=term-missing
pytest --cov=src --cov-report=html
pytest --cov=src --cov-fail-under=80

6. テストの設定

pytest.ini：

[pytest]
testpaths = tests
python_files = test_*.py
addopts = -v --strict-markers --cov=src
markers =
    unit: Unit tests
    integration: Integration tests
    slow: Slow tests

よく使われるパターン

例外のテスト：

with pytest.raises(ValueError, match="error message"):
    function_that_raises()

非同期テスト：

@pytest.mark.asyncio
async def test_async_function():
    result = await async_operation()
    assert result is not None

一時ファイル：

def test_file_operation(tmp_path):
    test_file = tmp_path / "test.txt"
    test_file.write_text("content")
    assert test_file.read_text() == "content"

テスト選択用のマーカー：

@pytest.mark.slow
@pytest.mark.integration
def test_database_operation():
    pass

よくある間違い

1. フィクスチャを使わない：テスト間でセットアップコードを繰り返す

   • 解決策：conftest.py にフィクスチャを作成する

2. テストが実行順に依存する：グローバル状態が汚染される

   • 解決策：適切なフィクスチャを使い、テストの独立性を確保する

3. モックの使いすぎ：内部実装をモックする

   • 解決策：外部との境界（API、データベース）のみをモックする

4. エッジケースの見落とし：正常系のみをテストする

   • 解決策：境界条件、エラー、無効な入力をテストする

5. テストが遅い：統合テスト一式を頻繁に実行する

   • 解決策：ユニットテストと統合テストを分け、マーカーを使い、フィクスチャを最適化する

6. カバレッジの不足を無視する：テストカバレッジを測定しない

   • 解決策：pytest-cov を使用してメトリクスを追跡する

7. テスト名が不適切：test_1() のような汎用的な名前を使う

   • 解決策：test_<behavior>_<condition>_<expected> のような説明的な名前を使う

8. クリーンアップを行わない：リソースが解放されない

   • 解決策：適切なティアダウンを行うフィクスチャを使う（yield パターン）

リソース

• pytest: https://docs.pytest.org/
• unittest.mock: https://docs.python.org/3/library/unittest.mock.html
• pytest-asyncio: 非同期コードのテスト
• pytest-cov: カバレッジレポート
• pytest-mock: mock 用の pytest ラッパー
• Hypothesis: https://hypothesis.readthedocs.io/
• pytest-xdist: テストの並列実行
• testcontainers: テスト用の Docker コンテナ