Se hai evitato di scrivere test perché ti sembrano un compito ingrato, questo tutorial pytest dovrebbe farti cambiare idea. Pytest rimuove la maggior parte della cerimonia: non ci sono classi da cui ereditare e nessun metodo di asserzione speciale da ricordare. Un test può essere composto solo da due righe.

Costruiremo un piccolo carrello della spesa e lo testeremo passo dopo passo. Abbiamo eseguito tutto su Python 3.13 con pytest 9.2 e l’output mostrato è reale, anche se abbiamo tagliato i percorsi dei file e i dettagli temporali che differiranno sul tuo computer.

Perchè Pytest?

Python viene fornito con unittest, che funziona bene, ma pytest è solitamente la scelta più conveniente. Ecco lo stesso assegno in ciascuno:

Pytest può anche eseguire i test unittest esistenti, quindi puoi passare gradualmente. Ha anche un ampio ecosistema di plugin, inclusi pytest-cov per la copertura e pytest-xdist per le corse parallele.

Installa pytest

Crea prima un ambiente virtuale, come spiegato nel nostro tutorial sull’ambiente virtuale Python, quindi installalo:

pip install pytest
pytest --version

# pytest 9.2.0

Creare una cartella di progetto contenente due file, cart.py e test_cart.py. Pytest trova i test automaticamente seguendo le regole di denominazione: file denominati test_*.py o *_test.py, funzioni che iniziano con test e classi che iniziano con Test. Se un test non viene ritirato, la prima cosa da verificare è una mancata corrispondenza dei nomi.

Il codice da testare

# cart.py
class Cart:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def add(self, name, price, qty=1):
        if qty < 1:
            raise ValueError("qty must be at least 1")
        self.items.append((name, price, qty))

    def total(self, discount=0):
        subtotal = sum(price * qty for _, price, qty in self.items)
        return round(subtotal * (1 - discount / 100), 2)

I tuoi primi test

# test_cart.py
from cart import Cart

def test_empty_cart_is_free():
    assert Cart().total() == 0

Questo è un test completo. Esegui pytest dalla cartella del progetto e segnala un test superato. Se ricevi un errore di importazione, eseguilo come python -m pytest, che aggiunge la cartella corrente al percorso di importazione.

Errori di lettura

È qui che pytest brilla davvero. Ecco un test con un valore atteso deliberatamente sbagliato:

def test_wrong_total():
    c = Cart()
    c.add("Keyboard", 1500)
    assert c.total() == 1400

E questo è ciò che è stato stampato quando lo abbiamo eseguito:

    def test_wrong_total():
        c = Cart()
        c.add("Keyboard", 1500)
>       assert c.total() == 1400
E       assert 1500.0 == 1400
E        +  where 1500.0 = total()

FAILED fail_example.py::test_wrong_total - assert 1500.0 == 1400
============================== 1 failed in 0.12s ==============================

La > indica la linea di guasto e le linee E mostrano i valori effettivi. Non è stato necessario aggiungere un messaggio personalizzato, perché pytest riscrive assert istruzioni in modo che possano riportare ciò che hanno confrontato. Fa lo stesso per elenchi e dizionari, indicando esattamente quali elementi differiscono.

Testare le eccezioni

Anche la gestione degli errori è un comportamento e merita test. pytest.raises passa solo se il blocco solleva l’eccezione prevista:

import pytest

def test_rejects_zero_qty():
    with pytest.raises(ValueError, match="at least 1"):
        Cart().add("Pen", 10, qty=0)

L’argomento opzionale match controlla il messaggio utilizzando un’espressione regolare, quindi un diverso ValueError non passerà per sbaglio. Per sapere come generare e gestire errori come questo, leggi la nostra guida alla Gestione delle eccezioni Python.

Attrezzature: configurazione riutilizzabile

La maggior parte dei test necessita prima di qualcosa di preparato. Un apparecchio è una funzione che lo fornisce. Decoralo con @pytest.fixture e qualsiasi test che lo nomina come argomento riceve il risultato:

@pytest.fixture
def cart():
    c = Cart()
    c.add("Keyboard", 1500)
    c.add("Mouse", 500, qty=2)
    return c

def test_total(cart):
    assert cart.total() == 2500

Ogni test riceve un nuovo carrello per impostazione predefinita, quindi i test non possono influenzarsi a vicenda. Pytest abbina il nome dell’argomento al nome del dispositivo e non chiami mai il dispositivo tu stesso. @pytest.fixture è un decoratore, che spiegheremo in Spiegazione dei decoratori Python.

Pulizia con resa

Usa yield invece di return quando hai bisogno di ripulire in seguito. Il codice dopo yield viene eseguito al termine del test, anche se fallisce:

@pytest.fixture
def temp_db():
    print("\nopen db")
    yield {"users": []}
    print("close db")

def test_db(temp_db):
    assert temp_db["users"] == []

L’esecuzione con -s per mostrare l’output stampato ha confermato che l’ordine era aperto, testato, quindi chiuso.

Ambito dell’apparecchiatura e conftest.py

Per impostazione predefinita, un dispositivo viene eseguito una volta per test. Per configurazioni costose, come un database o un browser, modificarne la durata con scope:

Metti le apparecchiature utilizzate da diversi file in un file chiamato conftest.py. Pytest lo carica automaticamente, quindi i test possono utilizzare le sue apparecchiature senza importazione. Fare attenzione, tuttavia, agli ambiti condivisi, perché una modifica apportata da un test può diffondersi in quello successivo.

Parametrizzare: un test, molti input

Invece di copiare un test per ogni valore, elenca i casi:

@pytest.mark.parametrize("discount, expected", [
    (0, 2500),
    (10, 2250),
    (100, 0),
])
def test_discount(cart, discount, expected):
    assert cart.total(discount) == expected

Ogni riga diventa il proprio test e puoi vederlo nell’output dettagliato della nostra esecuzione del file completo:

test_cart.py::test_total PASSED                        [ 16%]
test_cart.py::test_discount[0-2500] PASSED             [ 33%]
test_cart.py::test_discount[10-2250] PASSED            [ 50%]
test_cart.py::test_discount[100-0] PASSED              [ 66%]
test_cart.py::test_rejects_zero_qty PASSED             [ 83%]
test_cart.py::test_empty_cart_is_free PASSED           [100%]

============================== 6 passed in 0.05s ==============================

Se una riga fallisce, le altre continuano a essere eseguite e il nome indica esattamente quali valori hanno causato il problema. Si noti che abbiamo combinato la parametrizzazione con il dispositivo cart. Per scegliere i valori che potrebbero rilevare bug, utilizzare l’analisi dei valori limite.

Utili apparecchi da incasso

Pytest include diversi apparecchi già pronti. Questi due sono particolarmente utili ed entrambi sono stati superati nel nostro test:

def test_write_report(tmp_path):
    report = tmp_path / "report.txt"
    report.write_text("passed")
    assert report.read_text() == "passed"

def read_mode():
    return os.environ.get("APP_MODE", "dev")

def test_mode(monkeypatch):
    monkeypatch.setenv("APP_MODE", "staging")
    assert read_mode() == "staging"

tmp_path assegna a ciascun test una cartella temporanea univoca, in modo che i test non tocchino mai file reali. monkeypatch modifica le variabili o gli attributi di ambiente e annulla la modifica al termine del test. Un altro utile è capsys, che cattura l’output stampato in modo da poterlo controllare.

Marcatori: skip e xfail

I marcatori aggiungono etichette e comportamenti ai test:

@pytest.mark.skip(reason="payment sandbox is down")
def test_payment():
    assert False

@pytest.mark.xfail(reason="floating point")
def test_rounding():
    assert 0.1 + 0.2 == 0.3

skip non esegue affatto il test. xfail lo esegue ma prevede un errore, quindi un problema noto non interrompe la build. Con gli altri test aggiuntivi nello stesso file, la nostra esecuzione è riassunta come 3 passed, 1 skipped, 1 xfailed. A proposito, questo test di arrotondamento fallisce davvero: nell’aritmetica in virgola mobile, 0,1 + 0,2 non è esattamente 0,3. Utilizzare pytest.approx(0.3) quando si confrontano i decimali.

Puoi anche creare i tuoi marcatori, come @pytest.mark.slow, ed eseguire solo quelli con pytest -m slow, o lasciarli fuori con -m "not slow". Registra marcatori personalizzati nel file di configurazione per evitare avvisi.

Flag utili della riga di comando

Esecuzione di pytest in CI

I test sono più preziosi quando vengono eseguiti automaticamente a ogni modifica. Un lavoro minimo di GitHub Actions è simile al seguente:

steps:
  - uses: actions/checkout@v4
  - uses: actions/setup-python@v5
    with:
      python-version: "3.13"
  - run: pip install -r requirements.txt
  - run: python -m pytest

Pytest esce con un codice diverso da zero quando i test falliscono, che è ciò che interrompe la pipeline. Non abbiamo eseguito questo file del flusso di lavoro, quindi adattalo al tuo progetto. La nostra guida CI/CD di GitHub Actions spiega i dettagli. Pytest funziona bene anche per i test del browser, come mostrano il nostro tutorial Selenium Python e il tutorial sul modello oggetto pagina.

Considerazioni finali

Ora hai ciò di cui hai bisogno per la maggior parte delle suite di test Python: asserzioni semplici, dispositivi per l’installazione, parametrizzazione per variazioni e alcuni flag per la velocità. Inizia in piccolo. Scegli una funzione in cui hai corretto un bug di recente e scrivi prima un test per quel bug. Se non sei sicuro di cosa testare a ciascun livello, leggi informazioni su test unitario e test di integrazione.

Domande frequenti

Continua a imparare