Python Testing mit pytest

Python-Code systematisch und wartbar testen

01 Intro

Automatisierte Tests gehören zu professioneller Softwareentwicklung. pytest bietet dafür einen schlanken Einstieg, unterstützt aber ebenso umfangreiche Testsuiten mit Fixtures, Parametrisierung, Mocking und einer klaren Strukturierung der Tests.

Der Kurs vermittelt den praktischen Einsatz von pytest von den ersten Unit Tests bis zum Aufbau wartbarer Testsuiten. Im Mittelpunkt stehen aussagekräftige Tests, sinnvolle Teststrukturen und der gezielte Umgang mit Abhängigkeiten.

Kurs-ID

PY-004

Dauer

3 Tage

Format

Präsenz · Live Online · Inhouse

Vorkenntnisse

Sichere Python-Grundkenntnisse

02 Trainingsprogramm

Inhalte

Einstieg in pytest

Aufgaben automatisierter Tests
Installation und Projektaufbau
Test Discovery
Aufbau eines pytest-Tests
Assertions
Testergebnisse verstehen

Gute Tests schreiben

Arrange – Act – Assert
kleine und fokussierte Tests
aussagekräftige Testnamen
positive und negative Testfälle
Exceptions testen
typische Fehler in Unit Tests

Fixtures

wiederverwendbare Testvorbereitung
Fixture Injection
Setup und Teardown
Fixture Scopes
Abhängigkeiten zwischen Fixtures
eingebaute pytest-Fixtures

Parametrisierung

@pytest.mark.parametrize
mehrere Testdaten
Kombination von Parametern
lesbare Test-IDs
parametrisierte Fixtures
datengetriebene Tests

Tests strukturieren

Tests nach Modulen und Funktionen organisieren
Testklassen sinnvoll einsetzen
gemeinsame Fixtures
Marker
Tests auswählen und gruppieren
Struktur größerer Testsuiten

Abhängigkeiten isolieren

warum Abhängigkeiten Tests erschweren
Test Doubles
Stubs, Fakes und Mocks
unittest.mock
Mock und MagicMock
wann Mocking sinnvoll ist – und wann nicht

Dateien, Daten und externe Ressourcen testen

temporäre Dateien und Verzeichnisse
tmp_path
Konfigurationen testen
Umgebungsvariablen
Testdaten bereitstellen
externe Ressourcen kontrolliert einbinden

Fehler und Exceptions testen

erwartete Exceptions
pytest.raises
Fehlermeldungen überprüfen
Warnings testen
Fehlerpfade gezielt abdecken

Testqualität und Coverage

was Code Coverage aussagt
was Coverage nicht aussagt
Coverage mit pytest
fehlende Testfälle erkennen
Branch Coverage
Coverage als Hilfsmittel statt Zielgröße

Tests diagnostizieren

ausführliche pytest-Ausgaben
fehlgeschlagene Assertions analysieren
Output und Logging untersuchen
Debugging fehlgeschlagener Tests
einzelne Tests gezielt ausführen
typische Ursachen instabiler Tests

Wartbare Testsuiten

Duplikation in Tests vermeiden
Testhilfsfunktionen und Fixtures
Testdaten sinnvoll organisieren
Tests voneinander unabhängig halten
schnelle und langsame Tests unterscheiden
Tests als ausführbare Dokumentation

pytest im Entwicklungsprozess

Tests lokal ausführen
automatisierte Testläufe
Exit Codes
Reports und Testergebnisse
grundlegende Einbindung in CI/CD
sinnvolle Testauswahl für unterschiedliche Teststufen

03 Durchführung

Rahmen und Organisation

Dauer

3 Tage

Durchführung

Präsenz oder Live Online, vorzugsweise als Inhouse-Schulung

Schwerpunkt

Inhouse-Schulungen für Unternehmen und Teams

Sprache

Deutsch, englische Fachbegriffe und Dokumentation

Unterlagen

Kursunterlagen, Beispiele und Übungsaufgaben

Technik

Eigener Rechner mit aktueller Python-Version und Entwicklungsumgebung

Inhouse-Schulungen

Die Schwerpunkte können an vorhandene Kenntnisse, eingesetzte Technologien und konkrete Anforderungen des Teams angepasst werden.

04 Zielgruppe

Für wen ist der Kurs gedacht?

Der Kurs richtet sich an Python-Entwicklerinnen und -Entwickler, die ihren Code automatisiert testen und mit pytest zuverlässige und wartbare Testsuiten aufbauen möchten.

Er eignet sich sowohl für Teilnehmer, die bisher nur einzelne Tests geschrieben haben, als auch für Entwickler, die pytest bereits einsetzen und ihre Tests systematischer strukturieren möchten.

Die Teilnehmer sollten mit folgenden Themen sicher umgehen können:

grundlegende Python-Syntax
Datenstrukturen
Funktionen
Module und Packages
Exceptions
grundlegende objektorientierte Programmierung

Testerfahrung

Erfahrung mit automatisierten Tests oder pytest ist nicht erforderlich.

05 Lernziele

Was Sie nach dem Kurs können

Nach dem Kurs können die Teilnehmer:

automatisierte Tests mit pytest erstellen und ausführen
aussagekräftige und fokussierte Testfälle entwickeln
Fixtures zur Vorbereitung und Wiederverwendung von Testkontexten einsetzen
Tests und Fixtures parametrisieren
Testsuiten sinnvoll strukturieren
externe Abhängigkeiten mit geeigneten Test Doubles isolieren
Mocking und monkeypatch gezielt einsetzen
Fehler- und Ausnahmefälle systematisch testen
Coverage-Ergebnisse sinnvoll interpretieren
fehlgeschlagene Tests systematisch analysieren
wartbare und voneinander unabhängige Tests entwickeln
pytest in einen automatisierten Entwicklungsprozess integrieren

06 FAQ

Häufige Fragen

Ist der Kurs nur für Unit Tests gedacht?

Nein. Unit Tests bilden einen Schwerpunkt, pytest eignet sich aber ebenso für Integrations- und andere automatisierte Tests. Der Kurs behandelt deshalb auch die Strukturierung unterschiedlicher Testebenen.

Muss ich pytest bereits kennen?

Nein. Der Kurs beginnt mit den grundlegenden Mechanismen und führt anschließend zu Fixtures, Parametrisierung, Mocking und größeren Testsuiten.

Wird auch Mocking behandelt?

Ja. Dabei geht es nicht nur um die Bedienung von unittest.mock, sondern auch darum, wann ein Mock sinnvoll ist und wann andere Test Doubles oder echte Komponenten die bessere Lösung sind.

Wird Test Driven Development behandelt?

TDD kann anhand einzelner Übungen demonstriert werden, ist aber nicht der Schwerpunkt des Kurses. Im Mittelpunkt steht der systematische Einsatz von pytest.

Wird CI/CD behandelt?

Die grundlegende Integration automatisierter pytest-Läufe wird behandelt. Aufbau und Architektur vollständiger CI/CD-Pipelines sind nicht Schwerpunkt dieses Kurses.

Kann der Kurs an unseren vorhandenen Python-Code angepasst werden?

Ja. Bei Inhouse-Schulungen können Beispiele, Übungen und Schwerpunkte an die vorhandene Codebasis, Teststrategie und Entwicklungsumgebung angepasst werden.

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