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Testing de software y de datos

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Hay varias librer铆as de Python para pruebas automatizadas, algunas de las m谩s populares son:

  1. unittest: Es una librer铆a est谩ndar de Python para pruebas unitarias. Proporciona una estructura com煤n para escribir pruebas y comparar resultados esperados con resultados actuales.

  2. pytest: Es una librer铆a popular para pruebas automatizadas que se centra en hacer las pruebas f谩ciles de leer y escribir. Incluye caracter铆sticas como la detecci贸n autom谩tica de pruebas y la capacidad de ejecutar varias pruebas al mismo tiempo.

  3. nose: Es una librer铆a de pruebas automatizadas que se enfoca en encontrar y ejecutar autom谩ticamente todas las pruebas en un paquete de Python.

  4. doctest: Es una librer铆a de Python que permite incluir pruebas en comentarios en el c贸digo fuente. Las pruebas se ejecutan autom谩ticamente cuando se importa el m贸dulo.

  5. behave: Es una librer铆a de pruebas automatizadas BDD (Test driven development) para Python. Esta librer铆a utiliza Gherkin lenguaje para escribir pruebas.

**Testing unitario: **Sirve para hacer los test de cada una de las funciones por separado
Test de integracion:Es para comprobar que las funciones funcionan correctamente en conjunto
**Test end 2 end: **Es para comprovar que la funcion funciona en produccion

Comparto un blog donde encontr茅 algo de evaluaci贸n de Data Quality con Python y al final utiliza un scrip de Python para automatizar controles de datos.
https://servian.dev/data-quality-and-testing-frameworks-316c09436ab2
No es la consigna en s铆, pero me gusto mucho porque va de algo simple a algo avanzado.

Mi resumen de la clase:

La colaboraci贸n es muy importante, el testing es muy necesario para cada vez que realicemos algo, estemos considerando lo importante. Para estos hacemos funciones que revisan lo que hacemos y que al meter cierto valor, sale lo que esperamos. Las pruebas unitarias ser谩n de gran ayuda para esto.

El testing de software: va de pruebas unitarias, de integraci贸n y las pruebas E2E con caracter铆sticas visibles para probar que lo que hacemos tenga calidad.

Buena explicacion.

Algunas herramientas para testing en Python

  • Unittest: Es una librer铆a que ya viene incluida con el lenguaje, es muy sencilla de usar y tiene compatibilidad con el resto librer铆as, pero carece de funcionalidades y un sistema de plugins.
  • Pytest: Es una herramienta muy potente debido a la gran cantidad de plugins y comunidad que tiene, adem谩s iniciar con ella no es tan dif铆cil, pero tiene la desventaja de que es dif铆cil profundizar en la herramienta y algunos plugins pueden estar desactualizados.
  • Hypothesis: Es una librer铆a que se caracteriza por la filosof铆a 鈥減roperty based testing鈥, que se basa en generar escenarios pseudo-aleatorios para ejecutar nuestros test, esto permite aumentar la confiabilidad de los tests, las desventajas son que el hacer pruebas m谩s complejas toma bastante tiempo y la curva de aprendizaje es elevada.

Estas me parecieron interesantes, aunque dentro de este link hay mas herramientas: https://openwebinars.net/blog/herramientas-de-testing-en-python/

unittest: Es una librer铆a est谩ndar de Python que proporciona un marco completo para escribir y ejecutar pruebas unitarias.

pytest: Es una librer铆a de c贸digo abierto que ofrece una interfaz f谩cil de usar y poderosa para escribir y ejecutar pruebas unitarias.

doctest: Es una librer铆a est谩ndar de Python que permite escribir pruebas en forma de documentaci贸n y verificar su salida autom谩ticamente.

nose: Es una librer铆a de c贸digo abierto que proporciona una manera f谩cil de encontrar y ejecutar pruebas unitarias.

Estas son solo algunas de las muchas opciones disponibles, la elecci贸n de la librer铆a depende de las necesidades y preferencias del desarrollador.

Fuente: ChatGpt