Olá, estudante, tudo bem? Na lição anterior, você conheceu os frameworks de testes Python, no qual estudamos as ferramentas mais amplamente utilizadas, sendo elas: unittest, pytest e doctest. Hoje, você se aprofundará na montagem de cenários de testes com o Pytest! Assim, o objetivo desta lição será fornecer uma compreensão abrangente de como montar cenários de testes utilizando a ferramenta Pytest. A lição abordará os conceitos essenciais para criar e gerenciar diferentes cenários de teste, permitindo que você verifique, de maneira eficaz, o comportamento de suas aplicações sob diversas condições. 

Serão exploradas técnicas para configurar e parametrizar testes, bem como serão utilizados fixtures, com objetivo de preparar, de forma eficiente, o ambiente de testes. Você também aprenderá a construir cenários de teste que cobrem uma ampla gama de casos de uso, desde situações normais até condições de erro, garantindo que o software seja robusto e confiável. 

Por fim, a lição incluirá exemplos práticos que demonstram como aplicar essas técnicas no desenvolvimento de testes automatizados, proporcionando uma base sólida à criação de testes mais complexos e realistas. Preparado(a) para essa nova jornada?

Quando pensamos no desenvolvimento de software, garantir que o código funcione corretamente em uma variedade de condições e cenários é um desafio significativo. Muitas vezes, os testes são realizados apenas em situações padrão, o que pode resultar na falha de componentes sob condições não previstas ou extremas. Assim, sem um planejamento adequado para cobrir diversos cenários, como entradas inválidas, limites de dados e interações inesperadas, você, enquanto desenvolvedor(a), talvez enfrentará problemas críticos e bugs difíceis de detectar, que afetam tanto a confiabilidade quanto a qualidade do software.

A notícia boa é que há uma solução! Para enfrentar esses desafios, a criação de cenários de testes detalhados e variados pode ser uma iniciativa eficaz. Nesse sentido, o Pytest oferece ferramentas voltados a definir e parametrizar esses testes de forma flexível, permitindo simulações sob diferentes condições e interações. Além disso, com o uso de fixtures, é possível preparar o ambiente de teste de maneira robusta e eficiente, a fim de garantir que todos os aspectos do sistema sejam verificados. 

Dessa forma, talvez tenha ficado claro o quanto montar cenários de testes com Pytest é essencial, visto que essa ação melhora a confiabilidade e a qualidade do software. Ao explorar diferentes condições e entradas, você conseguirá antecipar e resolver problemas antes que eles impactem os usuários finais. Sabendo disso, vamos entender como isso funciona na prática?

Como mencionado, agora, entenderemos de que forma o Pytest pode ser utilizado na prática! Para isso, utilizaremos como exemplo uma situação hipotética. No case de hoje, temos uma empresa especializada no desenvolvimento de soluções de software para o setor de e-commerce, mas ela enfrentava desafios com a qualidade e a confiabilidade de seu sistema de processamento de pedidos. O software, responsável por gerenciar grandes volumes de transações e dados de clientes, frequentemente apresentava bugs e falhas que afetavam, além da experiência do usuário, a eficiência operacional. A equipe de desenvolvimento percebeu que os testes realizados eram insuficientes para cobrir todas as possíveis variações e condições as quais o sistema poderia enfrentar em um ambiente de produção.

Assim, a empresa decidiu adotar o Pytest para montar cenários de testes mais abrangentes e detalhados. Com isso, a equipe foi capaz de definir e parametrizar uma ampla gama de testes que simulavam diferentes condições de entrada, como transações simultâneas, dados inválidos e falhas de rede. O uso de fixtures e parametrização possibilitou testes mais eficientes que cobrissem uma variedade maior de cenários, incluindo casos extremos e interações complexas entre componentes do sistema.

Como resultado, a empresa observou a significativa melhoria na qualidade do software. Tanto a identificação quanto a resolução precoce de bugs reduziram o número de falhas em produção, e o sistema tornou-se mais robusto e confiável. Com o caso enfrentado, a equipe aprendeu que a criação de cenários de testes detalhados e variados é essencial para garantir a qualidade bem como a eficiência do software, e que ferramentas como o Pytest são essenciais para alcançar uma cobertura de testes abrangente. Também se tornou visível o quanto o conteúdo a ser estudado hoje é importante no dia a dia do(a) Técnico(a) em Desenvolvimento de Sistemas. 

Agora, sabendo um pouco mais da prática, vamos nos aprofundar na teoria, pois ela também é importante!

Como já estudamos o assunto, você sabe que o Pytest é uma ferramenta de teste amplamente utilizada para o desenvolvimento de software em Python. O Pytest é projetado com intuito de simplificar o processo de criação e execução de testes automatizados, oferecendo uma sintaxe intuitiva, além de uma ampla gama de funcionalidades. De maneira geral, essa ferramenta suporta testes de unidade, de integração e funcionais, pois possibilita que desenvolvedores validem o comportamento do código sob diversas condições e cenários. Mas como criar esses testes?

Note que, nesse exemplo, há duas funções de teste, test_addition e test_subtraction, cada uma verificando uma operação matemática simples. A palavra-chave assert é usada para fazer uma afirmação sobre o resultado esperado. Se a condição no assert for verdadeira, o teste passa, se for falsa, o teste falha.

É importante você saber que a nomenclatura padrão de funções de teste é começar o nome da função com test_ para o Pytest encontrá-la e executá-la automaticamente. Isso permite que você escreva múltiplas funções de teste em um único arquivo, organizando os testes de maneira lógica e eficiente.

Ao criar testes, é importante garantir que cada um deles seja independente e verifique uma única unidade de funcionalidade. Essa ação é necessária, pois facilita a identificação e a correção de problemas, além de melhorar a manutenção do código de teste. Assim, após definir suas funções de teste, você poderá executá-las simplesmente navegando até o diretório do projeto e rodando o comando pytest no terminal. O Pytest, por sua vez, localizará e executará todas as funções de teste, em seguida, fornecerá um relatório sobre o status dos testes.

Observe que, no exemplo, a função test_addition é parametrizada com quatro conjuntos de dados diferentes. Cada tupla na lista de parâmetros representa uma entrada (input1, input2) e o resultado esperado (expected). Nesse cenário, o Pytest executará o teste test_addition uma vez para cada conjunto de parâmetros, verificando se a soma dos input1 e input2 corresponde ao expected.

Como você deve imaginar, a parametrização de testes proporciona alguns benefícios. Conheça os principais: 

Além desses benefícios, vale lembrar que, ao usar a parametrização, você tem a possibilidade de garantir que seu código funcione corretamente em uma variedade de cenários, melhorando a qualidade e a confiabilidade do software!

Observe que, no exemplo, a fixture sample_data fornece um dicionário com dados de teste. Ela é definida com o decorator @pytest.fixture, e os dados são retornados pela função da fixture. Os testes test_user_name e test_user_age utilizam a fixture sample_data como um argumento. O Pytest, automaticamente, chama a fixture antes da execução dos testes e fornece o valor retornado para as funções de teste. 

Assim, podemos notar que o uso de fixtures traz alguns benefícios, por exemplo:

Portanto, de maneira geral, as fixtures são uma maneira eficaz de gerenciar a configuração e a preparação do ambiente de testes, tornando o processo de teste mais organizado e eficiente.

Veja quanta coisa você aprendeu ao longo da nossa disciplina! Desde a análise de requisitos até a declaração de variáveis e a realização de testes, você adquiriu conhecimentos essenciais para garantir a confiabilidade e qualidade dos softwares que desenvolverá. Parabéns pelo seu comprometimento! Desenvolver sistemas é uma tarefa desafiadora que exige aprendizado contínuo e habilidades diversificadas. E, para encerrarmos com chave de ouro, convido você para uma última aventura prática. Vamos em frente?

Querido(a) aluno(a), a compreensão e aplicação de cenários de testes com Pytest são essenciais para você, futuro(a) Técnico(a) em Desenvolvimento de Sistemas, pois garante que o software funcione corretamente em uma variedade de condições e situações. Ao montar cenários de testes usando Pytest, é possível criar um conjunto de testes que valida a funcionalidade básica e a forma como o sistema se comporta em diferentes cenários de uso e, também, em condições extremas. 

Como visto na lição, as técnicas de parametrização e o uso de fixtures são fundamentais para configurar testes de forma eficiente e reutilizável, pois economizam tempo e esforço enquanto aumentam a cobertura e a precisão dos testes. 

Agora, o que acha de criar fixtures e parametrizações de testes usando o framework Pytest? Para isso, comece criando um diretório para o seu projeto de testes, em seguida, dentro dele, crie um arquivo de teste, por exemplo, test_example.py.

Na sequência, defina uma fixture, a qual será usada para configurar e fornecer dados ou estados para seus testes. A ideia é criar uma fixture simples que forneça um dicionário de exemplo. Veja na Figura 4:

Observe que, nesse exemplo, sample_data é transmitido automaticamente ao teste test_sample_data_key1, então é fornecido o dicionário necessário.

Feita a criação de fixtures, agora crie testes parametrizados! Sabemos que a parametrização permite testar uma função de teste com diferentes conjuntos de dados. Nesse sentido, crie um teste que verifica se uma operação matemática retorna o resultado esperado para vários pares de números. Observe isso acontecer na Figura 5:

Aqui, o decorator @pytest.mark.parametrize é usado para transmitir múltiplos conjuntos de valores ao teste test_addition.

Execute os testes para verificar se tudo está funcionando conforme o esperado. No terminal, navegue até o diretório onde seu arquivo de teste está localizado e execute: pytest

Verifique a saída do Pytest, a fim de garantir que todos os testes passaram. Caso haja falhas, revise o código dos testes e as fixtures para identificar e corrigir os problemas!

Chame seus colegas e professores para testar, com fixtures e parametrizações, outros códigos já criados ao longo da disciplina, ou proponha um caso de teste de um software específico! Você verá que esse passo a passo fornece uma visão prática de como criar e utilizar não só as fixtures, mas também a parametrização com Pytest, facilitando o desenvolvimento e a manutenção de testes automatizados que assegurem a qualidade e a funcionalidade do código.

Como esta é nossa última lição da disciplina, gostaria de aproveitar a oportunidade e lembrar a você que é fundamental continuar a treinar, atualizar-se e aprimorar suas habilidades, para manter-se competitivo(a) no mercado. A capacidade de adaptação e aprendizado contínuo será essencial na sua vida profissional!

Obrigado por sua participação e pelo privilégio de termos feito parte de sua jornada de aprendizado!