pytest

Praktik terbaik untuk menulis dan mengatur pengujian dengan pytest termasuk fixtures, parametrize, dan plugin.

npx skills add https://github.com/microsoft/debugpy --skill pytest

Skill: pytest

Best practices for writing and organizing tests with pytest including fixtures, parametrize, and plugins.

When to Use

Apply this skill when writing and organizing tests with pytest — fixtures, parametrize, markers, plugins, and test structure.

Test Organization

  • Place tests in a tests/ directory mirroring the source structure.
  • Name test files test_<module>.py and test functions test_<behavior>().
  • Group related tests in classes only when they share fixtures/setup.

Fixtures

  • Define fixtures at the narrowest scope needed (function > class > module > session).
  • Use conftest.py for shared fixtures; put it at the appropriate directory level.
  • Prefer factory fixtures over complex fixture inheritance.
  • Use yield fixtures for setup/teardown; prefer tmp_path over tempfile.

Parametrize

  • Use @pytest.mark.parametrize for data-driven tests with multiple inputs.
  • Give test IDs (ids=...) for readable test output.
  • Combine parametrize with fixtures for cross-product testing.

Assertions

  • Use plain assert statements — pytest rewrites them for clear failure messages.
  • Use pytest.raises(ExceptionType, match=...) for exception testing.
  • Use pytest.approx() for floating-point comparisons.

Plugins

  • Common plugins: pytest-cov, pytest-mock, pytest-asyncio, pytest-xdist, pytest-timeout.
  • Use pytest-mock's mocker fixture over raw unittest.mock.patch.

Pitfalls

  • Don't use session-scoped fixtures for mutable state.
  • Don't assert on implementation details — test observable behavior.
  • Avoid test interdependence; each test should be runnable in isolation.

Lebih banyak skill dari microsoft

oss-growth
microsoft
Persona peretas pertumbuhan OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Bangun agen Azure AI Foundry menggunakan Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Gunakan saat membuat agen persisten dengan AzureAIAgentsProvider, menggunakan alat yang dihosting (code interpreter, file search, web search), mengintegrasikan server MCP, mengelola utas percakapan, atau mengimplementasikan respons streaming. Mencakup alat fungsi, keluaran terstruktur, dan agen multi-alat.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Siapkan AI Runway di AKS — dari klaster kosong hingga model berjalan. Mencakup verifikasi klaster, instalasi controller, penilaian GPU, penyiapan penyedia, dan deployment pertama. KAPAN: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Panduan untuk instrumentasi aplikasi web dengan Azure Application Insights. Menyediakan pola telemetri, pengaturan SDK, dan referensi konfigurasi. KAPAN: cara menginstrumentasi aplikasi, SDK App Insights, pola telemetri, apa itu App Insights, panduan Application Insights, contoh instrumentasi, praktik terbaik APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentasi aplikasi browser/web dengan Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Digunakan untuk Real User Monitoring (RUM) — tampilan halaman, klik, dependensi AJAX/fetch, pengecualian, peristiwa kustom, dan jejak agen GenAI sisi browser yang dikorelasikan dengan jejak OpenTelemetry backend. Mencakup pengaturan SDK Loader Script dan npm, ekstensi kerangka kerja (React, React Native, Angular), Click Analytics, inisialisasi telemetri, dan konvensi semantik OTel GenAI untuk span agen/alat/model yang dipancarkan dari browser.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Bangun aplikasi deteksi anomali dengan Azure AI Anomaly Detector SDK untuk Java. Gunakan saat mengimplementasikan deteksi anomali univariat/multivariat, analisis deret waktu, atau pemantauan bertenaga AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementasikan Pemahaman Bahasa Percakapan (CLU) menggunakan SDK Python azure-ai-language-conversations. Gunakan saat bekerja dengan ConversationAnalysisClient untuk menganalisis maksud dan entitas percakapan, membangun fitur NLP, atau mengintegrasikan pemahaman bahasa ke dalam aplikasi.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 untuk Python. Gunakan untuk ruang kerja ML, pekerjaan, model, kumpulan data, komputasi, dan pipeline. Pemicu: "azure-ai-ml", "MLClient", "ruang kerja", "registri model", "pekerjaan pelatihan", "kumpulan data".
development