Pythonでテスト 連載(2) ユニットテストの書き方

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こんにちは。技術開発部データサイエンティストチームの西岡です。

前回の連載ではなぜユニットテストを書くのかについて述べました。
今回は実際にPythonのunittestモジュールを使用しながら、テストの書き方を説明しようと思います。

Pythonのユニットテストの話ではありますが、ユニットテストの思想自体は他言語でも通用するものでもありますし、Pythonの使用者以外の方も自身のよく使われる言語のユニットテストフレームワークと照らし合わせながら読んでいただければと思います。

なお、ここではPython3を使用しています。

テストケース

calc.pyはテスト対象のスクリプト、test_calc.pyはテストスクリプトです。

calc.py

tests/test_calc.py

ディレクトリ構造は以下のようであるとします。

test_calc.pyでは、calc.pyのadd_three関数にある入力を渡し、その出力が期待通りであるかをテストしています。 これをテストケースと呼びます。

unittestには

  • unittest.TestCaseクラスを継承したクラスにテストメソッドを記述
  • テストメソッドはtest_*で始める

というルールがありますが、これさえ守ればコマンドラインからテストを実行することができます。

この例ではもちろん5+3≠7なので、

上のようにテストが失敗します。 テストが通ったときは下のような表示になります。

テストフィクスチャ

ここで、Rectangleという長方形を表すクラスがあるとします。 Rectangleクラスには、

  • 長方形の幅・高さを取得するgetメソッド
  • 長方形の幅・高さを設定するsetメソッド
  • 長方形の面積を取得するareaメソッド

があり、インスタンスの使用が終わるとfinalizeメソッドで幅と高さをNoneにしなければならないものとします。

階層構造

rect.py

tests/test_rect.py

という感じになるかと思います。

しかし、これではrec = rect.Rectangle(5, 3)rec.finalize()を全テストメソッドで書かなければならず、非常に手間です。

unittestでは、このようなテストに伴って発生する初期化処理・終了処理をまとめるためにsetUp・tearDownメソッドを使用します。

tests/test_rect.py

これにより初期化・終了処理をまとめることができ、すっきりしたテストコードになります。

ただし、setUpとtearDownによってインスタンスの生成が1回にまとまったわけではないことに注意が必要です(以下の実行結果を参照)。

これはテストが以前におこなわれた何らかの実行に依存しないようにするためです。

テストの書き方

テスト対象の関数が複数のことをおこなう場合

テストの書き方は、テスト対象のコードにより大きく書き方が変わります。

以下の関数をどうテストすればよいかを考えてみましょう。

このcalc_average_bmi関数では、全員のBMIの平均を返します(BMIが何かについては、こちらのサイトを参照)。

この関数をテストする際に問題が起こりうる箇所は2つあります。

  • 返される平均の値が正しくないとき、BMI計算が間違っているのか平均計算が間違っているのか特定できない

  • 引数に空の配列が渡された時、平均計算においてZeroDivisionErrorになる

  • person.height == 0のときにBMI計算においてZeroDivisionErrorになる

下2つの「引数に空の配列が渡される」「身長が0である」といった例外はcatchすれば済みますが、そもそもcalc_average_bmi関数は

  • 平均計算
  • BMI計算

の2つのことをやっているため、関数自身はどんどん読みづらく、肥大化していきます。

そこで、BMI計算と平均計算を分離しましょう。

bmi.py

test_bmi.py

と分離すれば、bmi計算と平均計算は各々のメソッドで完結し、calc_average_bmiはほぼユニットテストを書く必要もないほど単純なコードになりました。

ここでは省きましたが、身長の単位がセンチメートルかメートルかもこのメソッドの中でテストすることができます。

メソッドに1つのことだけをさせるように変更すれば、テストもその1つのことだけを確認すればよくなるため、テストが非常に書きやすくなり、またテスト漏れも防ぐことができます。

プログラムをテスタブルにするため、テストが書きやすいようにプロダクションコードの設計から見直すことが重要です。

外部サービスのテスト

ここでいう外部サービスとは、データベースやWeb APIなどです。

git commit時のテストで毎回データベースを丸々スキャンするようなクエリを流すわけにもいきませんし、外部APIは(あまり無いかとは思いますが)落ちている可能性もあるので、外部サービスとの連携テストにはモックオブジェクトを使用するのが一般的です。

今回はモックを使用したテストについては述べませんが、いずれ取り上げてみたいと思います。

まとめ

テスタブルなコードを書くことでバグを減らし、より高速な開発をおこなっていきましょう。

Pythonでテスト 連載(1) なぜユニットテストを書くのか?