Как поднимаешь тестовые данные: через API, через БД, через фикстуры? Что выбираешь и почему?

1️⃣ Как кратко ответить

Выбор способа поднятия тестовых данных зависит от контекста тестирования. Через API удобно тестировать интеграции и бизнес-логику, через БД — для проверки данных и их связей, а фикстуры полезны для изолированных юнит-тестов. Предпочтение отдаю тому методу, который лучше всего соответствует целям теста и обеспечивает стабильность и повторяемость.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Тестовые данные — это данные, которые используются для выполнения тестов, чтобы проверить корректность работы программного обеспечения. Способы их поднятия могут варьироваться в зависимости от целей тестирования и архитектуры приложения. Рассмотрим три основных подхода: через API, через БД и через фикстуры.

1. Поднятие тестовых данных через API

API (Application Programming Interface) позволяет взаимодействовать с приложением через его интерфейсы. Использование API для поднятия тестовых данных подходит, когда необходимо протестировать интеграцию между компонентами или проверить бизнес-логику приложения.

• Преимущества:

  • Позволяет тестировать приложение в условиях, близких к реальным.
  • Удобно для тестирования интеграций и взаимодействий между сервисами.
  • Обеспечивает актуальность данных, так как они проходят через все уровни приложения.

• Пример:

  import requests
  ​
  # Отправляем POST-запрос для создания тестового пользователя
  response = requests.post('http://example.com/api/users', json={'name': 'Test User', 'email': 'test@example.com'})
  # Проверяем, что пользователь успешно создан
  assert response.status_code == 201
  

2. Поднятие тестовых данных через БД

Работа напрямую с базой данных позволяет быстро и эффективно подготавливать данные для тестов, особенно когда необходимо протестировать сложные запросы или связи между таблицами.

• Преимущества:

  • Быстрая подготовка больших объемов данных.
  • Полный контроль над данными и их состоянием.
  • Удобно для тестирования сложных SQL-запросов и транзакций.

• Пример:

  import sqlite3
  ​
  # Подключаемся к базе данных
  conn = sqlite3.connect('test.db')
  cursor = conn.cursor()
  ​
  # Вставляем тестовые данные в таблицу users
  cursor.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Test User', 'test@example.com')")
  conn.commit()
  ​
  # Проверяем, что данные успешно вставлены
  cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE email='test@example.com'")
  assert cursor.fetchone() is not None
  ​
  # Закрываем соединение
  conn.close()
  

3. Поднятие тестовых данных через фикстуры

Фикстуры — это заранее подготовленные данные или состояния, которые используются для изолированных тестов, таких как юнит-тесты. Они позволяют создать предсказуемую и стабильную среду для тестирования.

• Преимущества:

  • Обеспечивают изоляцию тестов, что делает их более стабильными и предсказуемыми.
  • Удобны для тестирования отдельных функций или методов.
  • Легко поддерживать и обновлять.

• Пример:

  import pytest
  ​
  # Определяем фикстуру для создания тестового пользователя
  @pytest.fixture
  def test_user():
      return {'name': 'Test User', 'email': 'test@example.com'}
  ​
  # Используем фикстуру в тесте
  def test_user_creation(test_user):
      # Проверяем, что данные пользователя корректны
      assert test_user['name'] == 'Test User'
      assert test_user['email'] == 'test@example.com'
  

Выбор метода зависит от конкретных требований теста. Если необходимо протестировать интеграцию и бизнес-логику, лучше использовать API. Для проверки данных и их связей в базе данных — прямое взаимодействие с БД. Для изолированных юнит-тестов, где важна стабильность и предсказуемость, подойдут фикстуры.