Testing con Pytest y TDD

El testing es una de las prácticas más importantes en el desarrollo de software. Te da confianza de que tu código funciona y previene que los bugs lleguen a producción.

Por Qué Importa el Testing

• Detecta bugs temprano — más barato de arreglar en desarrollo que en producción
• Documenta el comportamiento — los tests muestran qué debe hacer el código
• Permite refactorizar — cambia código sin miedo a romper cosas
• Acelera el desarrollo — los tests automatizados son más rápidos que la revisión manual

Testing para Validación de IA

Con código generado por IA (Copilot, Claude, ChatGPT), el testing es crítico:

• La IA puede generar código que parece correcto pero tiene bugs sutiles
• Los tests validan que el código generado por IA realmente funciona
• Dale tus tests como criterios de aceptación — produce mejor código
• Los tests son la “práctica más impactante” para coding agéntico (Anthropic)

La Pirámide de Testing

        /  E2E  \          ← Pocos, lentos, caros
       /----------\
      / Integración \      ← Algunos, velocidad media
     /----------------\
    /   Tests Unitarios \  ← Muchos, rápidos, baratos
   /____________________\

Test-Driven Development (TDD)

TDD significa escribir tests antes de escribir código. El ciclo:

1. ROJO    → Escribe un test que falle
2. VERDE   → Escribe el mínimo código para pasar
3. REFACTOR → Limpia el código
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Beneficios de TDD:

• Te obliga a pensar en el diseño primero
• Consigues 100% de cobertura por defecto
• Iteraciones pequeñas y enfocadas
• Sirve como documentación viva

Conceptos Básicos de Pytest

Pytest es el framework de testing más popular para Python. Simple y potente.

Instalar

pip install pytest

Escribir un Test

# calculator.py
def add(a, b):
    return a + b

# test_calculator.py
from calculator import add

def test_add_positive():
    assert add(2, 3) == 5

def test_add_negative():
    assert add(-1, -1) == -2

def test_add_zero():
    assert add(0, 0) == 0

Ejecutar Tests

pytest                    # ejecutar todos los tests
pytest test_calculator.py # ejecutar archivo específico
pytest -v                 # salida detallada
pytest -k "test_add"      # ejecutar tests que coincidan con patrón

Funcionalidades Clave de Pytest

Fixtures — Setup Reutilizable

import pytest

@pytest.fixture
def database():
    db = create_test_db()
    yield db
    db.cleanup()

def test_insert(database):
    database.insert({"name": "Alice"})
    assert database.count() == 1

Parametrize — Múltiples Entradas

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

Markers — Categorizar Tests

@pytest.mark.slow
def test_heavy_computation():
    ...

# Ejecutar: pytest -m "not slow"

Mocking

from unittest.mock import patch

def test_api_call():
    with patch("module.requests.get") as mock_get:
        mock_get.return_value.status_code = 200
        result = fetch_data()
        assert result is not None

Estructura del Proyecto

project/
├── src/
│   └── calculator.py
├── tests/
│   ├── conftest.py        ← fixtures compartidos
│   ├── test_calculator.py
│   └── test_integration.py
├── pytest.ini             ← configuración de pytest
└── requirements.txt

Ejemplo de pytest.ini

[pytest]
testpaths = tests
markers =
    slow: marca tests como lentos
    integration: tests de integración
addopts = -v --tb=short

Resumen