Mejores prácticas para pruebas unitarias en Python

Las Unit Tests son esenciales para garantizar la calidad y estabilidad de tu software. En esta guía aprenderás qué mejores prácticas debes tener en cuenta para escribir pruebas unitarias efectivas en Python. Estos principios te ayudarán a crear pruebas estructuradas y comprensibles que a largo plazo constituyan una base sólida para tu proyecto.

Conclusiones principales

• Cada prueba debe realizar exactamente una verificación.
• El orden de las pruebas es irrelevante; deben ser independientes.
• Nombres de pruebas descriptivos y más largos son mejores.
• Los resultados de las pruebas deben ser fácilmente accesibles.
• Prueba antes de trabajar en nuevos cambios.
• Usa control de versiones junto con pruebas unitarias.
• Las pruebas deben concentrarse en una función o clase.
• Utiliza mocks para fuentes de datos externas.

Guía paso a paso

1. Realiza solo una verificación por prueba

Un principio central en las pruebas unitarias es que cada prueba debe cumplir una única tarea. Esto hace que las pruebas sean más claras y facilita la localización de errores. Si realizas múltiples verificaciones en una prueba, puede ser difícil determinar qué falló exactamente.

2. Independencia de las pruebas

El orden en que se ejecutan las pruebas no debería importar. Cada prueba debe ejecutarse de manera aislada de las demás para asegurarse de que un error en una prueba no afecte los resultados de otra. Asegúrate de que todos los objetos necesarios se instancien frescos al comienzo de cada prueba.

3. Nombres descriptivos

Utiliza nombres de pruebas descriptivos y, si es necesario, más largos, que indiquen exactamente qué se está probando. Un nombre de prueba claro ayuda a ti y a otros desarrolladores a entender rápidamente las intenciones de la prueba sin tener que revisar todo el código. En lugar de utilizar una abreviatura, elige nombres que describan bien la prueba.

4. Optimización de la velocidad de las pruebas

La rapidez es un factor importante para las pruebas unitarias. Si trabajas con grandes volúmenes de datos, el tiempo de ejecución de tus pruebas puede aumentar rápidamente. Asegúrate de que las pruebas individuales no tomen demasiado tiempo para que puedan integrarse de manera eficiente en el proceso de desarrollo.

5. Realiza pruebas previas

Antes de comenzar con nuevos cambios, ejecuta todas las pruebas existentes. Esto te dará una sensación segura de que el estado actual está bien. Si luego realizas cambios y las pruebas fallan nuevamente, sabrás que los problemas se deben a tus cambios.

6. Combina control de versiones y pruebas unitarias

Utiliza sistemas de control de versiones como Git junto con tus pruebas unitarias. Automatiza el proceso de ejecutar las pruebas al realizar un commit de nuevos cambios. Herramientas como Jenkins pueden ayudarte a hacer que este proceso sea fluido y asegurar que la aplicación se mantenga estable en todo momento.

7. Usa pruebas unitarias para depurar

Cuando ocurren errores, puedes usar pruebas unitarias específicas para descubrir la causa del problema. Escribe pruebas que se centren en las fuentes de errores. Así, puedes eliminar los defectos paso a paso y al mismo tiempo asegurarte de que las funciones existentes no se vean afectadas.

8. Prueba independientemente de fuentes externas

Si tu función o clase depende de fuentes de datos externas, como APIs o bases de datos, utiliza mocks. Esto te permite simular los datos deseados sin tener que acceder realmente a los recursos externos. Así, la prueba permanece independiente y estable.

Resumen – Programación en Python: Mejores prácticas para pruebas unitarias

Con las mejores prácticas para pruebas unitarias mencionadas anteriormente, puedes asegurarte de que tus pruebas sean eficientes, comprensibles y confiables. Estos principios te ayudarán a mejorar la calidad de tu software y facilitarán futuras adaptaciones y expansiones.