Как ты борешься с flaky-тестами в PyTest? Когда допустим rerun

1️⃣ Как кратко ответить

Flaky-тесты в PyTest можно минимизировать, анализируя и устраняя причины нестабильности, такие как зависимости от внешних ресурсов или состояния окружения. Использование фикстур для изоляции тестов и стабилизации окружения также помогает. Rerun допустим, когда тесты зависят от нестабильных внешних факторов, которые невозможно устранить, но важно убедиться, что это не скрывает реальные проблемы.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Flaky-тесты — это тесты, которые иногда проходят, а иногда нет, без изменения кода. Они могут быть вызваны множеством факторов, включая нестабильные внешние зависимости, такие как сетевые запросы, состояние базы данных или проблемы с многопоточностью. Такие тесты могут подрывать доверие к системе тестирования и затруднять процесс разработки.

Причины возникновения flaky-тестов

1. Внешние зависимости: Тесты, которые зависят от внешних API или сервисов, могут быть нестабильными из-за сетевых задержек или недоступности сервиса.
2. Состояние окружения: Тесты, которые зависят от состояния системы, например, файловой системы или базы данных, могут быть нестабильными, если это состояние изменяется между запусками.
3. Параллелизм и многопоточность: Тесты, которые не изолированы друг от друга, могут влиять на результаты друг друга, особенно если они выполняются параллельно.

Подходы к решению проблемы

1. Изоляция тестов: Используйте фикстуры PyTest для создания изолированного окружения для каждого теста. Это может включать в себя создание временных файлов, использование моков для внешних API и очистку базы данных перед каждым тестом.

   import pytest
   import tempfile
   import os
   ​
   @pytest.fixture
   def temp_file():
       # Создаем временный файл
       fd, path = tempfile.mkstemp()
       os.close(fd)
       yield path
       # Удаляем файл после теста
       os.remove(path)
   ​
   def test_example(temp_file):
       # Используем временный файл в тесте
       with open(temp_file, 'w') as f:
           f.write('Hello, World!')
       with open(temp_file, 'r') as f:
           assert f.read() == 'Hello, World!'
   

2. Моки и стабы: Используйте библиотеки, такие как unittest.mock, для замены реальных вызовов API на моки, чтобы избежать зависимости от внешних сервисов.

   from unittest.mock import patch
   import requests
   ​
   def fetch_data():
       response = requests.get('https://api.example.com/data')
       return response.json()
   ​
   @patch('requests.get')
   def test_fetch_data(mock_get):
       # Настраиваем мок для возврата фиктивного ответа
       mock_get.return_value.json.return_value = {'key': 'value'}
       data = fetch_data()
       assert data == {'key': 'value'}
   

3. Параметризация и повторный запуск: PyTest позволяет повторно запускать тесты, которые могут быть нестабильными из-за внешних факторов. Это может быть полезно, если вы уверены, что нестабильность вызвана не проблемами в коде, а внешними условиями.

   import pytest
   ​
   @pytest.mark.flaky(reruns=3, reruns_delay=2)
   def test_flaky():
       # Тест, который может быть нестабильным
       assert some_external_condition()
   

Когда допустим rerun

Rerun тестов допустим, когда вы уверены, что нестабильность вызвана факторами, которые вы не можете контролировать, например, временными сбоями в сети или недоступностью внешних сервисов. Однако важно не злоупотреблять этой практикой, так как это может скрыть реальные проблемы в коде. Rerun следует использовать как временное решение, пока не будет найдено и устранено основное источника нестабильности.