Python Academy · Lezione

Parametrizzazione e copertura dei test

Esegua i test con più input utilizzando @pytest.mark.parametrize.

Parametrizzazione e copertura dei test è una lezione Python Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

@pytest.mark.parametrize

Esegua lo stesso test con più input usando @pytest.mark.parametrize. Ogni tupla è un caso di test separato.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (1, 2, 3),
    (0, 0, 0),
    (-1, 1, 0),
    (10, -5, 5),
])
def test_add(a, b, expected):
    assert a + b == expected

Parametro singolo

Per un singolo argomento, passi direttamente un elenco di valori.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("n", [1, 2, 3, 4, 5])
def test_positive(n):
    assert n > 0

ID di test denominati

Fornisca un elenco ids per assegnare un'etichetta a ogni set di parametri e ottenere un output più chiaro.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("value,result", [
    (2, True),
    (3, False),
], ids=["even", "odd"])
def test_is_even(value, result):
    assert (value % 2 == 0) == result

Sovrapposizione dei decorator parametrize

Sovrapponga due decorator parametrize per ottenere il prodotto cartesiano degli input.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("x", [1, 2])
@pytest.mark.parametrize("y", [10, 20])
def test_product(x, y):
    assert x * y > 0   # 4 test cases: (1,10),(1,20),(2,10),(2,20)

pytest-cov: installazione

Installi pytest-cov per misurare quali righe del codice vengono eseguite dai test.

# pip install pytest-cov

# Basic usage:
# pytest --cov=mypackage

# HTML report:
# pytest --cov=mypackage --cov-report=html

Lettura dell'output della coverage

La coverage mostra quali righe, rami o istruzioni non sono stati raggiunti durante i test.

# Name          Stmts   Miss  Cover
# -------       -----   ----  -----
# mypackage/utils.py  20       3    85%
#
# Missing: lines 45, 67, 88

Coverage dei rami

Utilizzi --cov-branch per verificare se entrambi i rami delle istruzioni condizionali vengono testati.

# pytest --cov=mypackage --cov-branch

def is_positive(n):
    if n > 0:        # branch 1: True
        return True
    return False     # branch 2: False

Fallimento con coverage bassa

Utilizzi --cov-fail-under=N per interrompere la build se la coverage scende al di sotto di N percento.

# pytest --cov=mypackage --cov-fail-under=80
# FAIL Required test coverage of 80% not reached. Total: 72%

Configurazione di .coveragerc

Configuri le esclusioni della coverage in .coveragerc per saltare il codice standard.

# .coveragerc
[run]
omit =
    */migrations/*
    */tests/*
    setup.py

[report]
exclude_lines =
    pragma: no cover
    if TYPE_CHECKING:

Che cosa significa una buona coverage

Una coverage elevata non garantisce test corretti. Punti ad asserzioni significative, non solo all'esecuzione delle righe. Per la maggior parte dei progetti, un obiettivo pratico è l'80-90%.

# A covered but useless test:
def test_nothing():
    is_positive(5)   # no assert — 100% coverage, zero confidence

# A meaningful test:
def test_positive():
    assert is_positive(5) is True
    assert is_positive(-1) is False

Combinare parametrize e coverage

I test parametrizzati migliorano naturalmente la coverage perché esercitano più percorsi del codice con una sola definizione di test.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("n,expected", [
    (5, True), (-1, False), (0, False)
])
def test_is_positive(n, expected):
    assert is_positive(n) == expected

Verifica rapida

Che cosa fa --cov-fail-under=90 durante un'esecuzione di pytest?

Riepilogo

Utilizzi @pytest.mark.parametrize per testare più input in modo ordinato. Misuri la coverage del codice con pytest-cov, tenga traccia dei rami con --cov-branch e imponga valori minimi con --cov-fail-under.

Domande Frequenti

La lezione «Parametrizzazione e copertura dei test» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Parametrizzazione e copertura dei test» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Parametrizzazione e copertura dei test»?

Esegua i test con più input utilizzando @pytest.mark.parametrize. Eserciti Python Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Python Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Parametrizzazione e copertura dei test»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python Academy?

Sì. Ogni lezione Python Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

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