Instalar pytest: testing automatizado

1# Instalar pytest
2pip install pytest==8.2.2
3
4# Verificar
5pytest --version
6# pytest 8.2.2
7
8# Ejecutar tests (busca archivos test_*.py automáticamente)
9pytest

pytest: el framework de testing más popular de Python

1# archivo: test_limpieza.py
2
3def test_suma_basica():
4    """Verifica que 2 + 2 = 4. Obvio, pero demuestra la estructura."""
5    resultado = 2 + 2
6    assert resultado == 4
7
8def test_string_upper():
9    """Verifica que .upper() funciona."""
10    assert "hola".upper() == "HOLA"
11
12def test_lista_vacia():
13    """Verifica que una lista vacía es falsy."""
14    assert not []

Un test = una función test_* con asserts. Así de simple.

1import pytest
2
3def test_division_por_cero():
4    """Verifica que dividir por cero lanza ZeroDivisionError."""
5    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
6        1 / 0                     # <- el test pasa PORQUE salta el error
7
8def test_valor_negativo_lanza_error():
9    """Verifica que nuestra función rechaza entradas inválidas."""
10    with pytest.raises(ValueError):
11        calcular_descuento(-10, 20)

pytest.raises: el test pasa si la excepción se lanza. Si la función no revienta, el test FALLA.

1# Ejecutar los tests
2$ pytest test_limpieza.py -v
3
4test_limpieza.py::test_suma_basica PASSED
5test_limpieza.py::test_string_upper PASSED
6test_limpieza.py::test_lista_vacia PASSED
7
8====== 3 passed in 0.02s ======

pytest -v muestra cada test y su resultado

1# archivo: limpieza.py
2import pandas as pd
3
4def limpiar_emails(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
5    """Normaliza emails: strip, lower, elimina nulos."""
6    df = df.copy()
7    df['email'] = df['email'].str.strip().str.lower()
8    df = df.dropna(subset=['email'])
9    return df.reset_index(drop=True)
10
11def calcular_ticket_medio(df: pd.DataFrame) -> float:
12    """Calcula el ticket medio de un DataFrame de pedidos."""
13    if df.empty or 'importe' not in df.columns:
14        return 0.0
15    return df['importe'].mean()

Funciones de datos que vamos a testear

1# archivo: test_limpieza.py
2import pandas as pd
3from limpieza import limpiar_emails, calcular_ticket_medio
4
5def test_limpiar_emails_normaliza():
6    """Los emails se normalizan a minúsculas sin espacios."""
7    df = pd.DataFrame({'email': [' Ana@Mail.COM ', ' CARLOS@gmail.com ']})
8    resultado = limpiar_emails(df)
9    assert resultado['email'].tolist() == ['ana@mail.com', 'carlos@gmail.com']
10
11def test_limpiar_emails_elimina_nulos():
12    """Las filas con email nulo se eliminan."""
13    df = pd.DataFrame({'email': ['ana@mail.com', None, 'carlos@mail.com']})
14    resultado = limpiar_emails(df)
15    assert len(resultado) == 2
16    assert resultado['email'].isnull().sum() == 0
17
18def test_ticket_medio_basico():
19    """Calcula correctamente la media."""
20    df = pd.DataFrame({'importe': [100, 200, 300]})
21    assert calcular_ticket_medio(df) == 200.0
22
23def test_ticket_medio_dataframe_vacio():
24    """DataFrame vacío retorna 0."""
25    df = pd.DataFrame()
26    assert calcular_ticket_medio(df) == 0.0

Tests para funciones de datos: prueban el happy path Y los edge cases

1# archivo: conftest.py (pytest lo detecta automáticamente)
2import pandas as pd
3import pytest
4
5@pytest.fixture
6def df_pedidos():
7    """DataFrame de pedidos para tests."""
8    return pd.DataFrame({
9        'pedido_id': [1, 2, 3, 4, 5],
10        'cliente': ['Ana', 'Carlos', 'Ana', 'Pedro', 'Carlos'],
11        'importe': [150.0, 200.0, 75.0, 300.0, 125.0],
12        'fecha': pd.to_datetime(['2024-01-15', '2024-01-16', '2024-01-17', '2024-01-18', '2024-01-19'])
13    })
14
15@pytest.fixture
16def df_pedidos_con_nulos():
17    """DataFrame con datos sucios para probar limpieza."""
18    return pd.DataFrame({
19        'pedido_id': [1, 2, 3, None, 5],
20        'cliente': ['Ana', None, 'Lucía', 'Pedro', 'María'],
21        'importe': [150.0, None, 75.0, 300.0, -50.0],
22        'fecha': ['2024-01-15', 'fecha_invalida', '2024-01-17', None, '2024-01-19']
23    })

Fixtures en conftest.py: datos de prueba que se reutilizan en todos los tests

1# archivo: test_pipeline.py
2import pandas as pd
3
4def test_total_ventas(df_pedidos):
5    """La fixture df_pedidos se inyecta automáticamente."""
6    total = df_pedidos['importe'].sum()
7    assert total == 850.0
8
9def test_clientes_unicos(df_pedidos):
10    """Verifica el número de clientes únicos."""
11    unicos = df_pedidos['cliente'].nunique()
12    assert unicos == 3
13
14def test_limpieza_nulos(df_pedidos_con_nulos):
15    """Verifica que la limpieza maneja el DataFrame sucio."""
16    assert df_pedidos_con_nulos['importe'].isnull().sum() == 1

Los tests reciben fixtures como parámetros: pytest las inyecta automáticamente