テストカバレッジ
アプリケーションの単体テストを作成すると、作成したコードが期待どおりに機能することを確認できます。 Flaskは、アプリケーションへの要求をシミュレートし、応答データを返すテストクライアントを提供します。
できるだけ多くのコードをテストする必要があります。 関数内のコードは、関数が呼び出されたときにのみ実行され、if
ブロックなどのブランチ内のコードは、条件が満たされたときにのみ実行されます。 各関数が各ブランチをカバーするデータでテストされていることを確認する必要があります。
100 % cの超過に近づくほど、変更を加えても他の動作が予期せず変更されないという安心感が得られます。 ただし、100 % cの超過は、アプリケーションにバグがないことを保証するものではありません。 特に、ユーザーがブラウザーでアプリケーションをどのように操作するかはテストしません。 それにもかかわらず、テストカバレッジは開発中に使用する重要なツールです。
ノート
これはチュートリアルの後半で紹介されていますが、将来のプロジェクトでは、開発しながらテストする必要があります。
pytest と coverage を使用して、コードをテストおよび測定します。 両方をインストールします。
pip install pytest coverage
セットアップと備品
テストコードはtests
ディレクトリにあります。 このディレクトリは、 ' flaskr
パッケージの隣にあり、その中にはありません。 tests/conftest.py
ファイルには、各テストで使用されるフィクスチャと呼ばれるセットアップ関数が含まれています。 テストはtest_
で始まるPythonモジュールで行われ、これらのモジュールの各テスト関数もtest_
で始まります。
各テストは、新しい一時データベースファイルを作成し、テストで使用されるいくつかのデータを入力します。 そのデータを挿入するSQLファイルを記述します。
tests/data.sql
app
フィクスチャはファクトリを呼び出し、test_config
を渡して、ローカル開発構成を使用する代わりに、テスト用にアプリケーションとデータベースを構成します。
tests/conftest.py
tempfile.mkstemp()
は一時ファイルを作成して開き、ファイルオブジェクトとそのパスを返します。 DATABASE
パスはオーバーライドされるため、インスタンスフォルダーではなくこの一時パスを指します。 パスを設定した後、データベーステーブルが作成され、テストデータが挿入されます。 テストが終了すると、一時ファイルが閉じられて削除されます。
TESTING は、アプリがテストモードであることをFlaskに通知します。 Flaskは一部の内部動作を変更してテストを容易にし、他の拡張機能もフラグを使用してテストを容易にすることができます。
client
フィクスチャは、app
フィクスチャによって作成されたアプリケーションオブジェクトを使用してapp.test_client()
を呼び出します。 テストでは、クライアントを使用して、サーバーを実行せずにアプリケーションに要求を行います。
runner
フィクスチャはclient
に似ています。 app.test_cli_runner()
は、アプリケーションに登録されているクリックコマンドを呼び出すことができるランナーを作成します。
Pytestは、関数名をテスト関数の引数の名前と照合することにより、フィクスチャを使用します。 たとえば、次に作成するtest_hello
関数は、client
引数を取ります。 Pytestは、これをclient
フィクスチャ関数と照合して呼び出し、戻り値をテスト関数に渡します。
工場
工場自体についてテストすることはあまりありません。 ほとんどのコードはすでに各テストで実行されているため、何かが失敗した場合、他のテストが気付くでしょう。
変更できる唯一の動作は、テスト構成に合格することです。 構成が渡されない場合は、いくつかのデフォルト構成が存在する必要があります。そうでない場合は、構成がオーバーライドされます。
tests/test_factory.py
チュートリアルの冒頭でファクトリを作成するときに、例としてhello
ルートを追加しました。 「Hello、World!」が返されるため、テストは応答データが一致することを確認します。
データベース
アプリケーションコンテキスト内では、get_db
は呼び出されるたびに同じ接続を返す必要があります。 コンテキストの後、接続を閉じる必要があります。
tests/test_db.py
init-db
コマンドは、init_db
関数を呼び出して、メッセージを出力する必要があります。
tests/test_db.py
このテストでは、Pytestのmonkeypatch
フィクスチャを使用して、init_db
関数を呼び出されたことを記録する関数に置き換えます。 上記で記述したrunner
フィクスチャは、init-db
コマンドを名前で呼び出すために使用されます。
認証
ほとんどのビューでは、ユーザーはログインする必要があります。 テストでこれを行う最も簡単な方法は、クライアントを使用してlogin
ビューにPOST
要求を行うことです。 毎回それを書き出すのではなく、それを行うためのメソッドを備えたクラスを書き、フィクスチャを使用して各テストのクライアントに渡すことができます。
tests/conftest.py
auth
フィクスチャを使用すると、テストでauth.login()
を呼び出して、 [のテストデータの一部として挿入されたtest
ユーザーとしてログインできます。 X149X]フィクスチャ。
register
ビューはGET
で正常にレンダリングされるはずです。 有効なフォームデータがあるPOST
では、ログインURLにリダイレクトされ、ユーザーのデータがデータベースに存在する必要があります。 無効なデータはエラーメッセージを表示するはずです。
tests/test_auth.py
client.get()
はGET
リクエストを行い、Flaskから返されたResponse
オブジェクトを返します。 同様に、client.post()
はPOST
要求を行い、data
辞書をフォームデータに変換します。
ページが正常にレンダリングされることをテストするために、単純な要求が行われ、200 OK
status_code
がチェックされます。 レンダリングが失敗した場合、Flaskは500 Internal Server Error
コードを返します。
headers
には、レジスタビューがログインビューにリダイレクトされるときに、ログインURLを含むLocation
ヘッダーがあります。
data
には、応答の本文がバイト単位で含まれています。 ページに特定の値が表示されると予想される場合は、その値がdata
にあることを確認してください。 バイトはバイトと比較する必要があります。 Unicodeテキストを比較する場合は、代わりにget_data(as_text=True)
を使用してください。
pytest.mark.parametrize
は、異なる引数を使用して同じテスト関数を実行するようにPytestに指示します。 ここでは、同じコードを3回記述せずに、さまざまな無効な入力メッセージとエラーメッセージをテストするために使用します。
login
ビューのテストは、register
のテストと非常によく似ています。 データベース内のデータをテストするのではなく、セッションにログイン後にuser_id
を設定する必要があります。
tests/test_auth.py
with
ブロックでclient
を使用すると、応答が返された後、 session などのコンテキスト変数にアクセスできます。 通常、リクエストの外部でsession
にアクセスすると、エラーが発生します。
logout
のテストは、login
の反対です。 セッションには、ログアウト後にuser_id
を含めることはできません。
tests/test_auth.py
ブログ
すべてのブログビューは、前に作成したauth
フィクスチャを使用します。 auth.login()
を呼び出すと、クライアントからの後続の要求はtest
ユーザーとしてログインします。
index
ビューには、テストデータとともに追加された投稿に関する情報が表示されます。 作成者としてログインすると、投稿を編集するためのリンクが表示されます。
index
ビューのテスト中に、さらにいくつかの認証動作をテストすることもできます。 ログインしていない場合、各ページにはログインまたは登録するためのリンクが表示されます。 ログインすると、ログアウトするためのリンクがあります。
tests/test_blog.py
create
、update
、およびdelete
ビューにアクセスするには、ユーザーがログインしている必要があります。 update
およびdelete
にアクセスするには、ログインしたユーザーが投稿の作成者である必要があります。そうでない場合、403 Forbidden
ステータスが返されます。 指定されたid
を持つpost
が存在しない場合、update
およびdelete
は404 Not Found
を返す必要があります。
tests/test_blog.py
create
およびupdate
ビューは、GET
リクエストに対して200 OK
ステータスをレンダリングして返す必要があります。 POST
リクエストで有効なデータが送信されると、create
は新しい投稿データをデータベースに挿入し、update
は既存のデータを変更する必要があります。 両方のページに、無効なデータに関するエラーメッセージが表示されます。
tests/test_blog.py
delete
ビューはインデックスURLにリダイレクトされ、投稿はデータベースに存在しなくなります。
tests/test_blog.py
テストの実行
プロジェクトのsetup.cfg
ファイルには、必須ではありませんが、カバレッジを使用してテストを実行する際の冗長性を軽減する追加の構成を追加できます。
setup.cfg
[tool:pytest]
testpaths = tests
[coverage:run]
branch = True
source =
flaskr
テストを実行するには、pytest
コマンドを使用します。 それはあなたが書いたすべてのテスト関数を見つけて実行します。
pytest
========================= test session starts ==========================
platform linux -- Python 3.6.4, pytest-3.5.0, py-1.5.3, pluggy-0.6.0
rootdir: /home/user/Projects/flask-tutorial, inifile: setup.cfg
collected 23 items
tests/test_auth.py ........ [ 34%]
tests/test_blog.py ............ [ 86%]
tests/test_db.py .. [ 95%]
tests/test_factory.py .. [100%]
====================== 24 passed in 0.64 seconds =======================
いずれかのテストが失敗した場合、pytestは発生したエラーを表示します。 pytest -v
を実行して、ドットではなく各テスト関数のリストを取得できます。
テストのコードカバレッジを測定するには、coverage
コマンドを使用して、直接実行する代わりにpytestを実行します。
coverage run -m pytest
ターミナルで簡単なカバレッジレポートを表示できます。
coverage report
Name Stmts Miss Branch BrPart Cover
------------------------------------------------------
flaskr/__init__.py 21 0 2 0 100%
flaskr/auth.py 54 0 22 0 100%
flaskr/blog.py 54 0 16 0 100%
flaskr/db.py 24 0 4 0 100%
------------------------------------------------------
TOTAL 153 0 44 0 100%
HTMLレポートを使用すると、各ファイルでカバーされている行を確認できます。
coverage html
これにより、htmlcov
ディレクトリにファイルが生成されます。 ブラウザでhtmlcov/index.html
を開いて、レポートを表示します。
本番環境への展開に進みます。