Тесты с pytest

Тест — это маленькая функция, которая проверяет вашу функцию. Вы меняете код, запускаете тесты и сразу видите, что сломалось. В пайплайнах данных это важно: ошибка в очистке тихо портит отчёты.

Подготовка

Создайте проект через uv (см. Окружения).

uv init --python 3.14 shop-tests
cd shop-tests
uv add --dev pytest

--dev значит: pytest нужен для разработки, не для работы программы.

Удалите main.py. Создайте файл cleaning.py:

def clean_amount(raw: str) -> float:
    """'1 200,50' -> 1200.5. Пустая строка -> ValueError."""
    text = raw.strip().replace(" ", "").replace(",", ".")
    if not text:
        raise ValueError("пустая сумма")
    return float(text)


def clean_user(raw: str) -> str:
    return raw.strip().lower()

Это функции очистки сырых данных из CSV. Мы будем их тестировать.

Первый тест

Правила pytest простые:

• Файл называется test_*.py.
• Функция называется test_*.
• Проверка делается словом assert.

Создайте test_cleaning.py:

from cleaning import clean_amount, clean_user


def test_clean_amount_simple():
    assert clean_amount("120.50") == 120.5


def test_clean_user_strips_and_lowers():
    assert clean_user("  Anna ") == "anna"

Запуск:

uv run pytest

Ответ:

collected 2 items

test_cleaning.py ..                                                      [100%]

============================== 2 passed in 0.01s ==============================

Каждая точка — один пройденный тест.

Когда тест падает

Если assert ложный, pytest покажет, что ожидали и что получили. Создайте для проверки файл test_fail.py и запустите uv run pytest test_fail.py:

from cleaning import clean_amount


def test_wrong():
    assert clean_amount("10,5") == 105

Ответ:

    def test_wrong():
>       assert clean_amount("10,5") == 105
E       AssertionError: assert 10.5 == 105
E        +  where 10.5 = clean_amount('10,5')

FAILED test_fail.py::test_wrong - AssertionError: assert 10.5 == 105

Читайте строки с E. Они говорят, в чём разница. Здесь ошибка в самом тесте, не в функции. Удалите test_fail.py, он больше не нужен.

parametrize: много случаев, один тест

Не копируйте тест пять раз. Дайте pytest таблицу случаев. Добавьте в test_cleaning.py импорт import pytest и этот тест:

import pytest

from cleaning import clean_amount


@pytest.mark.parametrize(
    "raw, expected",
    [
        ("120.50", 120.5),
        (" 35 ", 35.0),
        ("89,90", 89.9),
        ("1 200,50", 1200.5),
    ],
)
def test_clean_amount_formats(raw, expected):
    assert clean_amount(raw) == expected

Запуск с -v показывает каждый случай:

test_cleaning.py::test_clean_amount_formats[120.50-120.5] PASSED         [ 42%]
test_cleaning.py::test_clean_amount_formats[ 35 -35.0] PASSED            [ 57%]
test_cleaning.py::test_clean_amount_formats[89,90-89.9] PASSED           [ 71%]
test_cleaning.py::test_clean_amount_formats[1 200,50-1200.5] PASSED      [ 85%]

Нашли новый плохой формат в данных? Добавьте одну строку в таблицу.

Проверка ошибок: pytest.raises

Функция должна падать на пустой сумме. Это тоже поведение, его нужно проверить. Добавьте тест в test_cleaning.py:

def test_clean_amount_empty():
    with pytest.raises(ValueError):
        clean_amount("")

Тест проходит, если внутри блока случился ValueError. Если ошибки нет, тест падает.

Можно проверить текст ошибки: pytest.raises(ValueError, match="пустая").

Тестируем функцию очистки строки

Добавьте в cleaning.py функцию. Она чистит одну строку заказа. Плохую строку она возвращает как None.

def clean_order(row: dict) -> dict | None:
    """Чистит одну строку заказа. Возвращает None, если строка плохая."""
    try:
        amount = clean_amount(row["amount"])
    except ValueError:
        return None
    if amount < 0:
        return None
    return {
        "order_id": int(row["order_id"]),
        "user": clean_user(row["user"]),
        "amount": amount,
    }

fixture: общие данные для тестов

Если несколько тестов начинают с одних данных, вынесите их в fixture. Pytest сам передаст результат в тест по имени аргумента.

Создайте test_orders.py:

import pytest

from cleaning import clean_order


@pytest.fixture
def raw_row():
    return {"order_id": "1", "user": " Anna ", "amount": "1 200,50"}


def test_clean_order_ok(raw_row):
    assert clean_order(raw_row) == {"order_id": 1, "user": "anna", "amount": 1200.5}


def test_clean_order_empty_amount_returns_none(raw_row):
    raw_row["amount"] = ""
    assert clean_order(raw_row) is None


def test_clean_order_negative_returns_none(raw_row):
    raw_row["amount"] = "-5"
    assert clean_order(raw_row) is None

Каждый тест получает свежую копию raw_row. Изменение в одном тесте не влияет на другой.

tmp_path: тесты с файлами

Тест не должен трогать реальные файлы. Pytest даёт tmp_path — временную папку для каждого теста. Она удаляется сама.

Создайте io_utils.py:

import csv
from pathlib import Path

from cleaning import clean_order


def load_clean_orders(path: Path) -> list[dict]:
    with open(path, encoding="utf-8", newline="") as f:
        cleaned = (clean_order(row) for row in csv.DictReader(f))
        return [order for order in cleaned if order is not None]

Добавьте тест в test_orders.py:

from io_utils import load_clean_orders


def test_load_clean_orders(tmp_path):
    csv_file = tmp_path / "orders.csv"
    csv_file.write_text(
        "order_id,user,amount\n"
        "1,Anna,120.50\n"
        "2,Boris,\n"
        "3,Clara,89 90\n",
        encoding="utf-8",
    )

    result = load_clean_orders(csv_file)

    assert [o["order_id"] for o in result] == [1, 3]

Запустите все тесты:

uv run pytest

Ответ:

test_cleaning.py .......                                                 [ 63%]
test_orders.py ....                                                      [100%]

============================== 11 passed in 0.02s ==============================

Полезные команды:

Команда	Что делает
uv run pytest -v	Показывает каждый тест
uv run pytest -k empty	Запускает тесты с empty в имени
uv run pytest -x	Останавливается на первой ошибке
uv run pytest test_orders.py	Запускает один файл

Как писать хорошие тесты

• Один тест проверяет одну вещь.
• Имя теста говорит, что проверяется: test_clean_order_negative_returns_none.
• Проверяйте края: пустая строка, пробелы, None, отрицательное число.
• Каждый баг в данных — новый тест. Баг не вернётся.
• Тестируйте функции без побочных эффектов. Чистую функцию тестировать проще всего.

Где это в работе

• Функции очистки и трансформации данных (clean_*, parse_*) — главная цель тестов.
• Тесты запускаются в CI при каждом pull request.
• tmp_path нужен для проверки чтения и записи файлов без реальных данных.
• Перед рефакторингом пайплайна тесты показывают, что результат не изменился.

Задания

Все тесты ниже пишите в файл test_exercises.py. Решайте сами, без AI.

В начале файла нужны импорты:

import csv

import pytest

from cleaning import clean_amount, clean_order, clean_user, normalize_channel
from io_utils import write_clean_csv

Функции normalize_channel и write_clean_csv появятся в заданиях 4 и 6. Пока их нет, уберите их из импорта.

Задание 1. Простой assert

Напишите два теста для clean_user: " BORIS " даёт "boris", пустая строка даёт пустую строку.

Решение

def test_clean_user_upper():
    assert clean_user(" BORIS ") == "boris"


def test_clean_user_empty():
    assert clean_user("") == ""

Проверка: запустите uv run pytest -k clean_user_upper.

1 passed, 12 deselected in 0.01s

В этом ответе число deselected зависит от того, сколько тестов уже в файле. Главное: 1 passed.

Задание 2. parametrize

Перепишите проверки clean_user в один параметризованный тест с тремя случаями: " BORIS ", "Anna", "".

Решение

@pytest.mark.parametrize(
    "raw, expected",
    [(" BORIS ", "boris"), ("Anna", "anna"), ("", "")],
)
def test_clean_user_param(raw, expected):
    assert clean_user(raw) == expected

Проверка: uv run pytest -k clean_user_param.

3 passed

Задание 3. Ошибка в тесте

Проверьте, что clean_amount("abc") вызывает ValueError с текстом could not convert.

Решение

def test_clean_amount_text():
    with pytest.raises(ValueError, match="could not convert"):
        clean_amount("abc")

Проверка: uv run pytest -k clean_amount_text.

1 passed

Задание 4. Новая функция и тесты

Добавьте в cleaning.py функцию normalize_channel(raw). Она убирает пробелы, делает нижний регистр. Значения web и app оставляет, всё остальное заменяет на "other". Напишите параметризованный тест на 4 случая: web, " APP ", email, пустая строка.

Решение

В cleaning.py:

def normalize_channel(raw: str) -> str:
    value = raw.strip().lower()
    return value if value in {"web", "app"} else "other"

В test_exercises.py:

@pytest.mark.parametrize(
    "raw, expected",
    [("web", "web"), (" APP ", "app"), ("email", "other"), ("", "other")],
)
def test_normalize_channel(raw, expected):
    assert normalize_channel(raw) == expected

Проверка: uv run pytest -k normalize_channel.

4 passed

Задание 5. Fixture со списком

Сделайте fixture sample_rows с тремя строками: хорошая (Anna, 100), с пустой суммой, с суммой -1. Напишите тест: после clean_order остаётся одна строка и её user равен "anna".

Решение

@pytest.fixture
def sample_rows():
    return [
        {"order_id": "1", "user": "Anna", "amount": "100"},
        {"order_id": "2", "user": "Boris", "amount": ""},
        {"order_id": "3", "user": "Clara", "amount": "-1"},
    ]


def test_bad_rows_are_dropped(sample_rows):
    cleaned = [clean_order(r) for r in sample_rows]
    good = [o for o in cleaned if o is not None]
    assert len(good) == 1
    assert good[0]["user"] == "anna"

Проверка: uv run pytest -k bad_rows.

1 passed

Задание 6. tmp_path

Добавьте в io_utils.py функцию write_clean_csv(orders, path). Она пишет заказы в CSV с колонками order_id,user,amount. Напишите тест: запишите один заказ во временный файл, прочитайте его через DictReader и сравните.

Решение

В io_utils.py:

def write_clean_csv(orders: list[dict], path: Path) -> None:
    with open(path, "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["order_id", "user", "amount"])
        writer.writeheader()
        writer.writerows(orders)

В test_exercises.py:

def test_write_clean_csv(tmp_path):
    orders = [{"order_id": 1, "user": "anna", "amount": 100.0}]
    path = tmp_path / "clean.csv"

    write_clean_csv(orders, path)

    with open(path, encoding="utf-8", newline="") as f:
        rows = list(csv.DictReader(f))
    assert rows == [{"order_id": "1", "user": "anna", "amount": "100.0"}]

Проверка: uv run pytest -k write_clean_csv.

1 passed

Когда все задания готовы, uv run pytest показывает 23 passed, если вы сохранили все тесты урока.

Что запомнить

• Тест — функция test_* с assert. Запуск: uv run pytest.
• parametrize заменяет копирование тестов таблицей случаев.
• pytest.raises проверяет, что функция падает там, где должна.
• fixture даёт общие данные, tmp_path — временные файлы.
• Каждый найденный баг в данных превращайте в тест.

Дальше: Python Crash Course, глава 11.

Следующий урок: Логирование.