Unittest y Pytest: Garantizando la Calidad del Código

Escribir código es solo la mitad del trabajo; la otra mitad es asegurar que funcione correctamente. Las pruebas automatizadas te permiten verificar que tu lógica es correcta y que los nuevos cambios no rompen funcionalidades que ya existían.

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1. El Módulo unittest

Es el marco de pruebas que viene integrado en la biblioteca estándar de Python. Sigue una filosofía orientada a objetos inspirada en JUnit de Java.

• Estructura: Creas una clase que hereda de unittest.TestCase.
• Aserciones: Utilizas métodos como assertEqual, assertTrue o assertRaises para validar los resultados.
• Ciclo de vida: Permite configurar un estado inicial antes de cada prueba usando el método setUp().

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2. Pytest: La Alternativa Moderna

Aunque unittest es potente, Pytest es la herramienta favorita de la comunidad hoy en día por su simplicidad y potencia.

Ventajas de Pytest:

1. Menos código: No necesitas clases; solo funciones que empiecen con el nombre test_.
2. Aserciones simples: Usas el comando estándar de Python assert en lugar de métodos especiales.
3. Fixtures: Un sistema elegante para gestionar datos de prueba y recursos.

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¿Cómo se ve una prueba?

Imagina que tienes una función sumar(a, b). Una prueba automatizada simplemente preguntaría: "¿Es cierto que sumar(2, 3) es igual a 5?". Si la respuesta es sí, la prueba pasa; si no, el sistema te avisa exactamente dónde falló la lógica.

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Reto: Tu Primera Prueba Unitaria

Vamos a escribir una prueba básica utilizando la lógica de unittest para validar una función matemática.

Instrucciones:

1. Importa el módulo unittest.
2. Crea una clase llamada TestMatematicas que herede de unittest.TestCase.
3. Dentro de la clase, crea un método llamado test_suma.
4. Dentro del método, usa self.assertEqual(2 + 2, 4) para validar el cálculo.

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