Unit Testing Python

Unit Testing adalah metode pengujian perangkat lunak di mana unit-unit individu dari kode sumber (seperti fungsi, metode, atau class) diuji untuk menentukan apakah mereka berfungsi dengan benar.

"Tapi kode saya sudah jalan!" Mungkin jalan sekarang, tapi bagaimana jika 6 bulan lagi Anda mengubah satu baris kode dan merusak fitur lainnya? Unit test adalah jaring pengaman Anda.

Di Python, ada dua framework testing utama: unittest (bawaan) dan pytest (pihak ketiga, tapi sangat populer).

1. Menggunakan `unittest` (Bawaan)

unittest terinspirasi dari JUnit (Java). Ia menggunakan pendekatan berbasis Class.

Misalkan kita punya fungsi sederhana:

# hitung.py
def tambah(x, y):
    return x + y

def bagi(x, y):
    if y == 0:
        raise ValueError("Tidak bisa bagi nol")
    return x / y

Kita buat file test-nya:

# test_hitung.py
import unittest
from hitung import tambah, bagi

class TestHitung(unittest.TestCase):
    
    def test_tambah(self):
        self.assertEqual(tambah(3, 4), 7)
        self.assertEqual(tambah(-1, 1), 0)
        
    def test_bagi(self):
        self.assertEqual(bagi(10, 2), 5)
        
        # Test exception
        with self.assertRaises(ValueError):
            bagi(10, 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Jalankan dengan: python test_hitung.py

2. Menggunakan `pytest` (Rekomendasi Modern)

pytest jauh lebih ringkas, powerful, dan "Pythonic". Ia menggunakan fungsi biasa (bukan class) dan keyword assert standar.

Instalasi:

pip install pytest

Menulis test dengan pytest:

# test_hitung_pytest.py
import pytest
from hitung import tambah, bagi

def test_tambah():
    assert tambah(3, 4) == 7
    assert tambah(-1, 1) == 0

def test_bagi():
    assert bagi(10, 2) == 5

def test_bagi_nol():
    with pytest.raises(ValueError):
        bagi(10, 0)

Jalankan dengan cukup mengetik: pytest di terminal. Pytest akan otomatis mencari file yang diawali test_.

3. Konsep Mocking

Mocking adalah teknik mengganti bagian dari sistem yang sedang diuji dengan objek tiruan (mock objects). Ini berguna ketika kode Anda bergantung pada sistem luar seperti API, Database, atau File System.

Contoh: Kita ingin menguji fungsi yang melakukan request API, tapi kita tidak ingin benar-benar melakukan request (karena lama dan butuh internet).

Menggunakan unittest.mock:

from unittest.mock import Mock, patch
import requests

# Fungsi yang mau diuji
def ambil_data_user(url):
    resp = requests.get(url)
    if resp.status_code == 200:
        return resp.json()
    return None

# Test dengan Mock
@patch('requests.get')
def test_ambil_data_user(mock_get):
    # Setup mock
    mock_response = Mock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {"id": 1, "name": "Budi"}
    
    # Masukkan mock response ke mock_get
    mock_get.return_value = mock_response
    
    # Jalankan fungsi
    hasil = ambil_data_user("http://fakeurl.com")
    
    # Assert
    assert hasil["name"] == "Budi"
    # Pastikan requests.get benar-benar dipanggil dengan URL yang benar
    mock_get.assert_called_with("http://fakeurl.com")

4. Code Coverage

Seberapa banyak kode Anda yang sudah dites? Coverage tool bisa memberitahu Anda baris mana yang belum tersentuh oleh test.

Install:

pip install pytest-cov

Jalankan:

pytest --cov=my_project

Kesimpulan

Unit Test wajib untuk aplikasi serius.
pytest lebih disukai karena sintaksnya yang bersih.
Mocking digunakan untuk mengisolasi unit dari dependensi eksternal.
Biasakan menulis test sebelum kode (TDD - Test Driven Development) atau minimal bersamaan dengan kode.

Edit tutorial ini

Design Patterns

Memory Management

Materi Tutorial