Zrozumiesz cykl TDD - Nauczysz się świadomie pracować w rytmie Red–Green–Refactor, dzięki czemu zaczniesz tworzyć kod małymi krokami, szybciej wychwycisz błędy i łatwiej utrzymasz porządek w projekcie.
Napiszesz testy w Pythonie - Przećwiczysz budowę testów jednostkowych w unittest i pytest, więc samodzielnie napiszesz testy z asercjami, obsługą wyjątków i czytelną strukturą gotową do użycia w projekcie.
Zaczniesz od testu, nie od kodu - Przepracujesz pierwsze iteracje TDD od pustego zadania do działającego rozwiązania, co pomoże Ci lepiej definiować oczekiwane zachowanie programu jeszcze przed implementacją logiki.
Sprawdzisz funkcje i klasy - Dowiesz się, jak testować zarówno proste funkcje, jak i zachowania klas oraz metod, dzięki czemu zaczniesz projektować kod bardziej przewidywalny, modularny i łatwiejszy do rozwijania.
Uporządkujesz scenariusze testowe - Nauczysz się używać setUp, tearDown i parametryzacji testów, więc szybciej przygotujesz powtarzalne scenariusze, ograniczysz duplikację i zwiększysz czytelność większych zestawów testów.
Odizolujesz zewnętrzne zależności - Poznasz mockowanie i stubowanie kodu współpracującego z API, bazą danych czy plikami, dzięki czemu przetestujesz logikę aplikacji bez ciągłego polegania na niestabilnym otoczeniu.
Unikniesz typowych pułapek - Zobaczysz, kiedy wybierać testy jednostkowe, a kiedy integracyjne, jak nie przesadzić z rozbudową testów i jak pisać je tak, aby wspierały rozwój kodu zamiast go spowalniać.
Zastosujesz TDD w projekcie - Podczas pracy nad prostą aplikacją przećwiczysz pełny proces TDD w praktyce, dzięki czemu po szkoleniu łatwiej przeniesiesz testowe podejście do własnych zadań zawodowych.
TDD zostaje osadzone w kontekście codziennej pracy programistycznej i porównane z tradycyjnym podejściem do tworzenia kodu. Uczestnicy poznają logikę cyklu Red-Green-Refactor, powody stosowania tej metody oraz najczęstsze błędne wyobrażenia związane z jej użyciem.
unittest i pytest wyznaczają podstawowy warsztat pracy z testami automatycznymi w Pythonie. Sekcja pokazuje budowę prostego testu jednostkowego, różnice między tymi narzędziami oraz zastosowanie typowych asercji, takich jak assertEqual, assertTrue czy assertRaises.
Pisanie pierwszego testu przed kodem porządkuje sposób rozwijania funkcjonalności i wymusza precyzyjne określenie oczekiwanego efektu. Uczestnicy ćwiczą tworzenie minimalnej implementacji, refaktoryzację po uzyskaniu zielonego testu oraz powtarzanie tego cyklu dla kolejnych zmian.
Testowanie funkcji i klas wymaga innego podejścia niż praca z pojedynczymi, prostymi przypadkami. Omawiane jest budowanie testów bottom-up dla funkcji, sprawdzanie zachowań obiektów w klasach i metodach oraz przygotowanie setupów i teardownów dla środowiska testowego.
Gdy testowany kod zależy od API, bazy danych lub plików, potrzebne są techniki pozwalające kontrolować otoczenie testu. W tej części pojawiają się mocki i stuby z unittest.mock, parametryzacja w pytest oraz zasady organizacji większych zestawów testów.
Dobre praktyki w TDD wymagają nie tylko pisania testów wcześnie, ale też trafnego określania ich zakresu. Uczestnicy analizują, kiedy stosować testy jednostkowe, a kiedy integracyjne, jak traktować testy jako formę dokumentacji oraz jak unikać zbędnie rozbudowanych scenariuszy.
Dobór między testami jednostkowymi a integracyjnymi jest omawiany z perspektywy jakości kodu i kosztu utrzymania projektu. Sekcja porządkuje też rolę testów jako dokumentacji, wskazuje typowe pułapki TDD oraz sposoby ograniczania overengineeringu w warstwie testowej.
Na przykładzie prostej aplikacji, takiej jak system zadań lub mini API, uczestnicy przechodzą przez pełny proces pracy w TDD. Każda zmiana zaczyna się od testu, a dalszy rozwój funkcji i refaktoryzacja są prowadzone z wykorzystaniem istniejącego zestawu testów.
Podstawy Pythona - Powinieneś znać podstawową składnię Pythona, w tym funkcje, instrukcje warunkowe, pętle i pracę na danych, aby swobodnie śledzić przykłady i pisać własny kod.
Praca z klasami - Powinieneś rozumieć, czym są klasy, obiekty i metody w Pythonie, ponieważ podczas szkolenia będziesz testować zachowanie obiektów i rozwijać prostsze struktury kodu.
Uruchamianie kodu - Powinieneś umieć samodzielnie uruchomić skrypt Pythona z terminala lub w swoim środowisku, aby bez problemu wykonywać testy i sprawdzać wyniki kolejnych iteracji.
Podstawy pracy w projekcie - Przyda Ci się doświadczenie w czytaniu prostego kodu i poruszaniu się po strukturze projektu, ponieważ będziesz pracować na plikach testów oraz kodzie rozwijanym krok po kroku.
