Pytest対Unittest：Pythonテストフレームワークの比較

テストケースの作成はソフトウェア開発において非常に重要な部分であり、最も人気があり広く使用されているPythonのテストフレームワークの2つは、pytestとunittestです。これらはテスト作成のアプローチが異なり、この記事では、それらの違いと比較について見ていきます。各フレームワークの長所と短所、そしてそれぞれをいつ使用するのが最適かについてのヒントを紹介します。

1. はじめに

1.1. unittestとは？

Pythonのunittestは、Python標準ライブラリの一部である単体テストフレームワークです。unittestは開発者がテストケースを自動化し、コードが期待通りに機能していることを確認するのに役立ちます。unittestはxUnitアーキテクチャに基づいており、テスト駆動開発（TDD）で一般的に使用されます。

単体テストとは、開発者がソフトウェアの単一の機能単位をテストするために作成したコードのことです。コードが期待通りに動作することを検証する自動化されたプロセスです。単体テストは、極端なケースをチェックし、コードがさまざまなシナリオで動作することを確認するために記述されます。

たとえば、円の面積を計算する関数があるとします。unittestを使用して、関数が正しく機能することを検証できます。必要なオブジェクトを作成するためのsetUp()メソッドを持つテストクラスを作成し、テストを作成できます。

ファイル test_circle_area.py

import unittest





class TestCircleArea(unittest.TestCase):

    def setUp(self):

        self.radius = 5



    def test_area(self):

        result = self.radius**2*3.14

        self.assertEqual(result, 78.5)

テスト実行

python -m unittest test_circle_area.py

この例では、TestCircleAreaというテストクラスと、必要なオブジェクトを作成するためのsetUpメソッドを作成します。次に、assertEqual()メソッドを使用して結果が78.5と等しいかどうかをチェックするtest_area()メソッドを定義します。等しければテストはパスします。そうでなければテストは失敗します。

1.2. Pytestとは？

Pytestは、Pythonの人気のあるテストフレームワークです。シンプルで、スケーラブルで、強力であることを目指して設計されています。テストの編成と実行、結果の収集と表示のためのツールを提供することにより、テストの記述と実行を容易にするフレームワークです。Pytestは、テスト検出、フィクスチャ、アサーションなど、多くの機能をサポートしています。

Pytestを使用する例として、2つの数値を加算する関数をテストすることが挙げられます。以下はサンプルコードのスニペットです。

ファイル test_add.py

def add(x, y):

    return x + y



def test_add():

    assert add(2, 3) == 5

テスト実行

pytest test_add.py

上記のコードは、Pytestフレームワークを使用してadd()関数をテストしています。アサーションがパスすれば、テストもパスします。アサーションが失敗すれば、テストも失敗します。Pytestは、発生したエラーを含め、テストの結果を報告します。

2. unittestの利点

2.1. 使いやすさ

Pythonのunittestは使いやすく、シンプルで分かりやすい構文と構造を持っています。他のフレームワークよりもシンプルかつ迅速にテストを作成できます。

2.2. 強固さ

Pythonのunittestは、複雑なテストシナリオを処理できる堅牢なフレームワークです。拡張可能であり、さまざまな種類のアプリケーションをテストするために使用できます。

2.3. 包括性

Pythonのunittestは、テストのための包括的な機能セットを提供します。テスト検出、アサーション、テストフィクスチャ、モックをサポートしています。

2.4. 柔軟性

Pythonのunittestは非常に柔軟性が高く、幅広いアプリケーションをテストするために使用できます。他のフレームワークやライブラリと統合して、強力なテストスイートを作成できます。

2.5. スケーラビリティ

Pythonのunittestは非常にスケーラブルであり、大規模なアプリケーションをテストするために使用できます。大規模で複雑なプロジェクトを最小限の労力で処理できるように設計されています。

3. Pytestの利点

3.1. 使いやすさ

Pythonのpytestは、単体テストの記述と実行を容易にするシンプルで直感的なAPIを持っています。「設定より規約」のアプローチに従っているため、最小限の設定と構成で済みます。

3.2. 包括的なアサーションライブラリ

Pythonのpytestは、コードの動作をテストするための包括的なアサーションセットを提供します。関数の出力のチェックや変数の値の検証など、一般的な状況に対する組み込みのアサーションも含まれています。

3.3. 柔軟なフィクスチャ

Pythonのpytestは、開発者がテストのリソースを簡単にセットアップおよびティアダウンできるようにする強力なフィクスチャシステムを提供します。フィクスチャは、データベース、モックオブジェクト、またはテストに必要なその他のあらゆるリソースのセットアップに使用できます。

3.4. テストパラメーター化

Pythonのpytestを使用すると、開発者はテストを簡単にパラメーター化できます。これにより、同じテストを異なる入力で実行したり、単一のテストで異なるシナリオをテストしたりすることが容易になります。

3.5. 並列実行

Pythonのpytestは、テストを並列に実行することをサポートしており、完全なテストスイートの実行に必要な時間を大幅に短縮できます。

4. unittestとPytestの比較

4.1. 構文

Pythonのunittestとpytestの主な違いは、構文と提供される機能です。Pythonのunittestは、クラスベースのテストとアサーションステートメントを使用した従来のxUnitスタイルの設定を使用しますが、pytestはより簡潔な構文を提供し、記述と読み取りが容易になります。

たとえば、数値が偶数か奇数かをチェックする関数をテストしたいとします。Pythonのunittestでは、次のようなコードを書きます。

import unittest





def is_even(number):

    return number % 2 == 0





class TestIsEven(unittest.TestCase):

    def test_is_even_with_even_number(self):

        self.assertTrue(is_even(4))

        

    def test_is_even_with_odd_number(self):

        self.assertFalse(is_even(3))

        

if __name__ == '__main__':

    unittest.main()

pytestでは、このテストはよりシンプルで、少ないコード行数で記述できます。

import pytest





def is_even(number):

    return number % 2 == 0





@pytest.mark.parametrize("num, expected", [

    (4, True),

    (3, False)

])

def test_is_even(num, expected):

    assert is_even(num) == expected

全体として、Pythonのunittestは学習が容易なため、初心者にとって良い選択肢ですが、経験豊富な開発者は、簡潔な構文と追加の機能のためにpytestを好むかもしれません。

4.2. テストの構成

Pytestは、テストがテストモジュールに編成されるモジュール方式のテスト編成を使用します。これにより、テストを論理的なグループに編成しやすくなり、個々のテストまたはテストモジュールを実行できます。

一方、Unittestは、クラスベースのアプローチを使用してテストを編成します。つまり、テストはクラスに編成され、さらにテストメソッドに分割できます。この編成により、テスト間で共通のセットアップコードとティアダウンコードを共有しやすくなりますが、個々のテストまたはテストモジュールの実行を困難にする可能性があります。

4.3. エラー報告

Pytestは、unittestよりも詳細なエラーを報告し、より多くの情報を提供します。この追加の詳細により、開発者はエラーの原因を迅速に特定し、対処することができます。Pytestは、より正確で簡潔なエラーのレポートを提供するため、開発者が迅速にデバッグして対処しやすくなります。

エラー報告に関しては、unittestはより基本的なアプローチを取ります。そのエラーメッセージははるかに一般的であり、pytestほど多くの詳細を提供しません。これにより、エラーの原因を特定して対処することがより困難になります。

4.4. フィクスチャ

pytestでは、フィクスチャを使用して、テストの実行前にテストデータを設定し、テストの実行後にクリーンアップします。フィクスチャは、依存関係をテストに挿入したり、モックオブジェクトをテストに挿入するためにも使用できます。unittestでは、フィクスチャを使用して、テストの実行前後に環境を設定およびティアダウンします。

4.5. パフォーマンス

Pytestはunittestよりも柔軟性が高く、機能も豊富です。組み込みのアサーションステートメント、テストパラメーター化、自動テスト検出などがあります。これにより、少ないコードでより包括的なテストを作成できるため、実行に必要な時間が短縮されます。

Pytestは、サードパーティのプラグインもより良くサポートしており、テスト実行速度をさらに向上させることができます。これらのプラグインを使用して、特定のテストの実行速度を向上させたり、コードカバレッジやプロファイリングなどの機能を追加したりできます。

5. まとめ

Pytestとunittestはどちらも、コードをテストするための優れたツールです。どちらも人気があり、よくサポートされており、強力なコミュニティを持っています。それらの主な違いは、pytestの方がより簡単で、より高度なテスト機能をサポートしており、使いやすくなっていることです。Unittestはより冗長で、より多くの設定とメンテナンスが必要であり、柔軟性が低くなっています。

ほとんどの開発者にとって、使いやすさと高度な機能のためにpytestをお勧めします。ただし、レガシーのunittestコードを保守する必要がある場合は、unittestを使用する必要があります。最終的には、開発者の好みとプロジェクトのニーズによって異なります。

当社のブログ投稿で、Pythonのunittestについてさらに学ぶことができます。

参考文献

PytestとUnittestの比較