Dieser dreitägige Kurs bietet eine Einführung und einen tiefen Einblick in das Testen von Python-Code. Der Kurs richtet sich an Programmierer mit Vorkenntnissen in Python, die ein besseres Verständnis für das Testen des eigenen Codes gegen Fehler und Regressionen sowie für die Verbesserung der Testabdeckung bestehender Codebasen entwickeln wollen. Die Teilnehmer erhalten instruktive Problemstellungen, die sie mit den neu erlernten Techniken lösen sollen.

-Warum sollte ich meinen Code testen?

-Wie können Tests helfen, Probleme zu lokalisieren?

-Was macht einen guten Test aus und wie kann ich ihn schreiben?

-Wie kann ich Code mit externen Abhängigkeiten testen?

-Wie kann ich sie vermeiden?

-Wie kann ich vermeiden, (zu viel) Testcode zu schreiben?

-Wie kann ich meine Testsuite auch in Zukunft wartbar halten?

-Wann und warum sollte ich "unittest", "pytest" oder "doctest" verwenden?

Was lernst Du am ersten Tag?

Du lernst wie Du Dein erstes Unit Testing Programm in Python schreiben kannst. Wir steigen langsam ein und schauen uns das Soll/Ist Prinzip von Testing Frameworks an. Du lernst wie die Test Struktur aussehen soll, wie Du Deine Test-Methoden benennen solltest und wie Du die Testdaten ausfindig machen kannst. Dafür eignen sich die Äquivalenz-Klassen sowie Randwerte Techniken. Du meisterst die Syntax und Semantik von Unit Test und PyTest. Nach diesem Tag kannst Du bereits gute Unit Tests für Deinen Python Code schreiben und anwenden.

Was lernst Du am am zweiten Tag?

Am zweiten Tag lernst Du weitere fortgeschrittene Techniken mit Pytest, Unit Test und doctest. Du lernst z.B. wie Du Datenbank und fremde APIs testen kannst, in dem den Code von denen simulierst. Dafür gibt es die Test Double Technik. Test Double ist ein Sammelbegriff für 5 Techniken: Dummy, Fake, Stub, Spy und Mock. Du lernst wie Du diese Techniken mit den Python Test Frameworks anwenden kannst. 

Was lernst Du am am dritten Tag?

am letzten Unit Testing Schulung mit Java geht es darum, wie Du gute Tests schreibst. Hier lernst Du die SOLID Prinzipen für Testable Design. Danach schauen wir uns die Test-Driven-Development (TDD)Technik an. TDD realisiert die "Test First: Test code vor Production code" Methode. 

TDD verlangsamt zwar am Anfang die Entwicklungsgeschwindigkeit, holt aber später massiv nach an Geschwindigkeit und ist durchaus vorteilhafter ist, als die Tests nachträglich zu schreiben. Denn Clean Code basiert weitgehend auch darauf, dass man Unit Tests vor Production Code schreibt und sich daher grundlegende Gedanken über den Production Code machen muss! Du lernst auch die wichtigen Regeln zum Schreiben von aussagekräftigen und guten Tests und die Best-Practice dazu. Dadurch erkennst Du die sogenannte "Test-Smells". 

Test-Smells ist ein Begriff für schlechte Tests, welche eher Nachteile als Vorteile bringen. Hier gibt es ein langes Katalog dafür, welches die Test-Smells in 3 Kategorien unterteilt und bei jeder Kategorie gibt es etliche Test-Smells Fälle. Wir sehen uns die allerwichtigste Test-Smells Fälle an. 

ZERTIFIKAT

Selbstverständlich erhältst Du als Teilnehmer am Python Unit Test Kurs für Programmierer ein Zertifikat. Voraussetzung dafür ist die komplette Teilnahme an allen Kurseinheiten und Programmier-Aufgaben und die erfolgreiche Programmierung eines kleinen Abschlussprojektes. Das allerdings wird Dir nach diesem intensiven Unit Testing Kurs mehr Freude als Stress bereiten.

Die Agenda ist aufgrund der zahlreichen Fachbegriffe in englischer Sprache verfasst. Beschreibungen sowie Kursmaterial erhaltest Du auf Deutsch. Den Kurs kannst Du wahlweise in deutscher oder englischer Sprache buchen.

Alle Seminarinhalte werden individuell an die Wünsche unserer Teilnehmer angepasst. Sie können je nach Wissensstand variieren und werden gemeinsam mit dem Seminarleiter an Tag 1 definiert. Bei diesem Python Unit-Test-Seminar hast Du die Wahl aus folgenden Themen:

Test Driven Development

• Motivation
• RED
• GREEN
• REFACTORING
• Baby Steps
• TDD Advantages

Testable Design

• SOLID Principle
• Single Responsibility
• Open Close
• Liskov Substitution
• Interface Segregation
• Dependency Inversion

Clean Test

• Clean Test Rules
• Test Readability
• Test Maintainability
• Test Trustworthiness
• Test Smells Catalog