Testabdeckung in Python messen

Wir wissen nun, warum man testet, welche Tests es gibt und wie man mit dem unittest-Modul in Python Tests schreibt. Ganz nebenbei haben wir den testgetriebenen Ansatz (TDD) und diesen sogar bei unserem FizzBuzz-Beispielprojekt angewandt. Allerdings haben wir nicht immer den Luxus, mit einem brandneuen Projekt zu beginnen, so dass wir eventuell nicht wissen, welche Stellen im Code mit Tests gesichert sind und welche nicht. Vielleicht haben wir auch den Fall, dass wir nicht durchgehend testgetrieben entwickelt haben und nun im Nachhinein wissen möchten, welche Stellen nicht von Tests abgedeckt sind. Hier hilft das Modul „coverage“ weiter.

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Testen in Python: Komponententests mithilfe des unittest-Moduls schreiben

Wir sind uns einig, dass das Testen wichtig ist, aber wie läuft das ganz konkret, wenn wir Software in Python entwickeln und diese testen möchten? Sehen wir uns an, was wir dafür brauchen.

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Verschiedene Softwaretestverfahren: Explorative, manuelle, automatische Tests sowie Unit- und Integrationstests

Softwaretests sind nicht umsonst ein großes Gebiet, denn dahinter stecken Erfahrungen, Wissen, Konzepte und – wie könnte es anders sein – auch ein Haufen Arbeit. Hier wollen wir kurz in die einzelnen Bereiche des Softwaretests hineinblicken und uns für unsere Python-Projekte die notwendigen Kenntnisse anschaffen.

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Entwicklungsumgebung (IDE) Visual Studio Code für die Python-Entwicklung einrichten

Microsofts kostenlose Entwicklungsumgebung (IDE) Visual Studio Code hat sich recht schnell zu einem der beliebtesten Tools für die Entwicklung in Python gemausert. Wir wollen uns die IDE hier so einrichten, dass die Python-Entwicklung gut von der Hand geht. Im Folgenden beschreibe ich, was meiner Meinung nach zu einer produktiven Visual-Studio-Code-Einrichtung für eine reibungslose Python-Entwicklung gehört.

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