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pytest: Python-Testautomatisierung

Webinar - GFU Cyrus AG

Die Teilnehmenden erlernen den Aufbau einer strukturierten Testumgebung mit pytest. Ziel ist es, wiederverwendbare Fixtures zu erstellen, Edge-Cases durch Parametrisierung effizient abzudecken und Plugins gezielt einzusetzen, um die Testgeschwindigkeit und die Aussagekraft von Testberichten signifikant zu steigern.
Termin Ort Preis*
31.08.2026- 01.09.2026 online 1.713,60 €
31.08.2026- 01.09.2026 Köln 1.713,60 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 1. Grundlagen und Test Discovery
    • Konventionen: Wie pytest Tests findet (Dateinamen, Klassen, Funktionen).
    • Assertions: Warum einfache assert-Statements in pytest mächtiger sind als self.assert....
    • CLI-Tricks: Gezieltes Ausführen von Tests mit -k, -m und -x.

  • 2. Das Fixture-System: Setup und Teardown
    • Dependency Injection: Ressourcen (DB-Verbindungen, API-Clients) sauber bereitstellen.
    • Scopes: Lebensdauer von Fixtures steuern (function, class, module, session).
    • Autouse & Yield: Automatisches Setup und sauberes Aufräumen nach dem Test.

  • 3. Parametrisierung: DRY (Don't Repeat Yourself)
    • @pytest.mark.parametrize: Den gleichen Test mit verschiedenen Datensätzen ausführen.
    • Indirekte Parametrisierung: Fixtures dynamisch über Test-Parameter steuern.
    • Kombinatorik: Massives Testen von Grenzwerten mit minimalem Code-Overhead.

  • 4. Marks und Metadata
    • Built-in Marks: skip, xfail (erwartetes Scheitern) und skipif.
    • Custom Marks: Logische Gruppierung von Tests (z.B. @pytest.mark.slow).
    • Filtern: Ausführen von spezifischen Test-Suites basierend auf Markierungen.

  • 5. Konfiguration und die conftest.py
    • Zentralisierung: Fixtures und Hooks projektweit zur Verfügung stellen.
    • pytest.ini & pyproject.toml: Standard-Verhalten und CLI-Optionen festlegen.
    • Hooks: Den Test-Lifecycle erweitern (z.B. für benutzerdefinierte Reports).

  • 6. Mocking und Monkeypatching
    • pytest-mock: Das mocker-Fixture zur Isolation von Systemkomponenten.
    • Monkeypatch: Temporäres Ändern von Umgebungsvariablen oder Modul-Attributen.
    • Abhängigkeiten: Externe APIs und Datenbanken für deterministische Tests simulieren.

  • 7. Testing in modernen Umgebungen
    • pytest-asyncio: Asynchrone Funktionen (async/await) korrekt testen.
    • Integrationstests: Zusammenspiel von Microservices und Datenbanken validieren.
    • API-Testing: Kombination von pytest mit requests oder httpx.

  • 8. Performance und Plugins
    • pytest-xdist: Parallele Testausführung zur massiven Zeitersparnis.
    • pytest-cov: Messung und Visualisierung der Testabdeckung (Coverage).
    • Weitere Plugins: pytest-html für grafische Reports, pytest-ordering uvm.

  • 9. Praxis-Workshop: The Bulletproof App
    • Workshop: Refactoring einer ungetesteten Applikation hin zu 90% Coverage.
    • Refactoring-Task: Komplexe unittest-Strukturen in elegantes pytest transformieren.
    • CI-Challenge: Integration der Test-Suite in eine GitHub Action mit Coverage-Report.
    • Final Roadmap: Aufbau eines Test-Standards für zukünftige Projekte.




Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
  • Python-Entwickler: Zur Verbesserung der Code-Qualität durch Unit- und Integration-Tests.
  • QA-Engineers & Tester: Zur Automatisierung komplexer Test-Szenarien.
  • DevOps Engineers: Zur Integration von Test-Metriken in CI-Pipelines.
  • Data Scientists: Zur Absicherung von Daten-Pipelines und Analyse-Logik.



Seminarkennung:
R102495
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