¿Qué aporta una buena suite de tests en un proyecto Python?

Los tests reducen riesgo de cambio y detectan rupturas de comportamiento antes de llegar a producción.

Python

Testing con Pytest: validar comportamiento y prevenir regresiones

Aprende a escribir tests útiles con Pytest, estructurar casos de prueba y detectar errores antes de producción.

¿Cuánto sabes de Python?

📘 Teoría

1) Anatomía de un test con Pytest

Un test debe ser claro: preparar, ejecutar, verificar.

Pytest detecta funciones que empiezan por `test_` dentro de archivos `test_*.py` o `*_test.py`.

El patrón básico Arrange-Act-Assert facilita lectura y mantenimiento de pruebas.

Un buen nombre de test describe el comportamiento esperado, no el detalle interno de implementación.

Test mínimo con assert

def suma(a: int, b: int) -> int:
    return a + b


def test_suma_basica() -> None:
    assert suma(2, 3) == 5

2) Casos límite y errores esperados

No pruebes solo el caso feliz; prueba bordes y fallos previsibles.

Muchos bugs aparecen en límites: cero, negativos, strings vacíos, colecciones vacías o entradas fuera de rango.

`pytest.raises(...)` permite verificar que una función lanza la excepción correcta cuando debe fallar.

Probar errores esperados evita que futuros cambios oculten validaciones críticas.

Caso feliz

Comportamiento normal esperado.

Error esperado

Validar excepción cuando la entrada es inválida.

3) Estrategia de tests en proyectos reales

Prioriza lo crítico para negocio y lo que más cambia.

Empieza por funciones puras y reglas de negocio, porque son fáciles de testear y muy valiosas.

Después cubre integraciones clave (API, base de datos) con tests controlados y entornos aislados.

Mantén tests rápidos y deterministas; pruebas inestables erosionan confianza del equipo.

Nombra tests por comportamiento esperado.
Incluye casos límite y de error.
Evita dependencias externas no controladas.
Haz que el fallo del test explique claramente qué se rompió.

Ejecución básica

pytest -q

1 1) Anatomía de un test con Pytest 2 2) Casos límite y errores esperados 3 3) Estrategia de tests en proyectos reales

🧪 Aprende probando

Ejemplo Ejemplo: testear cálculo de IVA Caso feliz y validación de entrada inválida en una función de negocio pequeña.

⌄

🏁 Retos

Reto Reto: añade un test con nombre correcto Crea prueba para verificar suma básica siguiendo convención de Pytest.

⌄

🧰 Recursos

Enlaces útiles

Pytest Documentation Python docs - unittest (referencia base) Pytest Good Practices

Test

Comprueba tus conocimientos con un test sobre Python.

Test de Python

Recursos del curso 25

📘 Glosario 🎬 Vídeos 🔗 Enlaces

‹

Lección 16

Entornos virtuales y pip: aislar dependencias sin romper proyectos

Lección 18

Logging y debugging en Python: observar sistemas sin adivinar

›