Testy

Ta strona zawiera informacje na temat testowania aplikacji Trass Recommendation.

Przegląd testów

Projekt wykorzystuje framework pytest do testowania różnych aspektów aplikacji. W naszym projekcie mamy następujące kategorie testów:

• Testy danych tras - weryfikują operacje na danych dotyczących szlaków turystycznych
• Testy danych pogodowych - sprawdzają poprawność przetwarzania i filtrowania danych pogodowych
• Testy filtrowania danych pogodowych - specjalizowane testy dla algorytmów filtrowania w oparciu o preferencje

Testy zostały zorganizowane w następujących plikach:

• tests/test_trail_data.py - testy dla modułu obsługującego dane tras
• tests/test_weather_data.py - testy dla modułu obsługującego dane pogodowe
• tests/test_weather_filter.py - testy filtrowania danych pogodowych według preferencji

Instalacja zależności testowych

Przed uruchomieniem testów, upewnij się, że zainstalowałeś wszystkie wymagane zależności deweloperskie:

pip install -e ".[dev]"

Ten polecenie zainstaluje:

• pytest - framework do testowania
• pytest-cov - narzędzie do analizy pokrycia kodu testami
• inne niezbędne narzędzia testowe

Uruchamianie testów

Uruchamianie wszystkich testów

Aby uruchomić wszystkie testy, użyj polecenia:

pytest

Uruchamianie określonych testów

Możesz uruchomić tylko określone testy, podając ścieżkę do modułu, klasy lub funkcji testowej:

# Uruchomienie testów z określonego modułu
pytest tests/test_trail_data.py

# Uruchomienie konkretnej klasy testowej
pytest tests/test_trail_data.py::TestTrailData

# Uruchomienie określonej funkcji testowej
pytest tests/test_trail_data.py::TestTrailData::test_filter_by_region

Analiza pokrycia kodu

Aby sprawdzić, jaka część kodu jest pokryta testami, użyj opcji --cov:

# Podstawowa analiza pokrycia
pytest --cov=src

# Bardziej szczegółowa analiza z raportem HTML
pytest --cov=src --cov-report=html

Po uruchomieniu drugiego polecenia, raport HTML zostanie wygenerowany w katalogu htmlcov. Możesz otworzyć plik index.html w przeglądarce, aby zobaczyć szczegółowy raport.

Fixtures

W projekcie wykorzystywane są następujące fixtures:

Fixtures ogólne (conftest.py)

• ensure_test_data_dir - tworzy katalog na dane testowe, jeśli nie istnieje
• temp_file - tworzy tymczasowy plik do testów i usuwa go po zakończeniu
• sample_date - dostarcza przykładową datę do testów

Fixtures dla danych tras (test_trail_data.py)

• sample_trails - dostarcza przykładowe obiekty TrailRecord do testów
• sample_csv_file - tworzy tymczasowy plik CSV z danymi tras
• sample_json_file - tworzy tymczasowy plik JSON z danymi tras
• trail_data - dostarcza instancję klasy TrailData

Fixtures dla danych pogodowych (test_weather_data.py)

• sample_records - dostarcza przykładowe obiekty WeatherRecord
• weather_data - dostarcza instancję klasy WeatherData z załadowanymi przykładowymi danymi
• temp_csv_file - tworzy tymczasowy plik CSV z danymi pogodowymi
• temp_json_file - tworzy tymczasowy plik JSON z danymi pogodowymi

Przykłady testów

Test wczytywania danych tras z pliku CSV

def test_load_from_csv(trail_data, sample_csv_file, sample_trails):
    """Test wczytywania danych z pliku CSV."""
    trail_data.load_from_csv(sample_csv_file)
    
    # Sprawdzenie liczby wczytanych tras
    assert len(trail_data.trails) == 3
    
    # Sprawdzenie poprawności wczytanych danych
    trail = trail_data.trails[0]
    assert trail.id == "T001"
    assert trail.name == "Dolina Kościeliska"
    assert trail.region == "TATRY"
    assert trail.length_km == 7.8
    assert trail.elevation_gain == 320.0
    assert trail.difficulty == 2
    assert trail.terrain_type == "szlak pieszy"
    assert trail.tags == ["dolina", "łatwa", "rodzinna"]

Test filtrowania danych pogodowych według preferencji

def test_combined_filters(weather_data):
    """Test kombinacji wszystkich filtrów preferencji."""
    # Filtrowanie
    min_temp = 15.0
    max_precip = 10.0
    min_sunshine = 8.0
    filtered = filter_by_preferences(
        weather_data.records,
        min_temp=min_temp,
        max_precip=max_precip,
        min_sunshine=min_sunshine
    )
    
    # Sprawdzenie
    expected_count = 0
    for record in weather_data.records:
        if (record.min_temp >= min_temp and 
            record.precipitation <= max_precip and 
            record.sunshine_hours >= min_sunshine):
            expected_count += 1
            
    assert len(filtered) == expected_count
    for record in filtered:
        assert record.min_temp >= min_temp
        assert record.precipitation <= max_precip
        assert record.sunshine_hours >= min_sunshine