Python入門

Pythonテストの書き方：pytestとunittestを使いこなす

Pythonでテストを書く方法を初心者向けに解説。pytestとunittestの基本的な使い方、TDDの流れ、自動テストの実践例を紹介。

PythonテストpytestunittestTDD自動テスト2026/5/25

はじめに

Pythonでプログラムを書く際、テストは品質を保証するために欠かせません。本記事では、Pythonの標準ライブラリunittestと、よりシンプルで強力なpytestを使ったテストの書き方を解説します。また、テスト駆動開発（TDD）の基本的な流れも紹介します。

テストの基本構造

テストは、特定の関数やメソッドが期待通り動作するかを確認するコードです。テストフレームワークを使うことで、自動化・効率化できます。

unittestの基本

unittestはPython標準ライブラリです。テストはunittest.TestCaseを継承したクラスにメソッドとして記述します。

import unittest

def add(a, b):
    return a + b


class TestAdd(unittest.TestCase):
    def test_add_positive(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)


def test_add_negative(self):
        self.assertEqual(add(-1, -2), -3)


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

assertEqualの他に、assertTrue、assertFalse、assertRaisesなどがあります。

pytestの基本

pytestはサードパーティのフレームワークで、より簡潔に書けます。

<h1>test_sample.py</h1>
def add(a, b):
    return a + b

def test_add_positive():
    assert add(1, 2) == 3


def test_add_negative():
    assert add(-1, -2) == -3

pytestはtest_で始まる関数や、Testで始まるクラスを自動で見つけて実行します。アサーションはPythonのassert文を使うだけです。

テストの実行方法

unittestの実行

コマンドラインから直接ファイルを実行するか、python -m unittestで実行します。

python -m unittest test_module.py

pytestの実行

pytestコマンドを使います。

pytest test_sample.py

pytestは詳細なレポートを出力し、失敗箇所をわかりやすく表示します。

TDD（テスト駆動開発）の流れ

TDDは「Red-Green-Refactor」のサイクルで進めます。

  • Red: 失敗するテストを書く。
  • Green: テストが通る最小限のコードを書く。
  • Refactor: コードを改善する。

    • 例：FizzBuzz関数

    <h1>1. Red: テストを書く</h1>
def test_fizzbuzz_returns_fizz_for_multiple_of_3():
    assert fizzbuzz(3) == "Fizz"

    def test_fizzbuzz_returns_buzz_for_multiple_of_5():
    assert fizzbuzz(5) == "Buzz"
    

    def test_fizzbuzz_returns_fizzbuzz_for_multiple_of_15():
    assert fizzbuzz(15) == "FizzBuzz"
    

    def test_fizzbuzz_returns_number_otherwise():
    assert fizzbuzz(1) == "1"


    <h1>2. Green: 最小限の実装</h1>
def fizzbuzz(n):
    if n % 15 == 0:
        return "FizzBuzz"
    if n % 3 == 0:
        return "Fizz"
    if n % 5 == 0:
        return "Buzz"
    return str(n)
  • Refactor: 必要に応じてコードを整理します。

    • テストのベストプラクティス

  • テストは独立させる: テスト同士が影響し合わないようにする。
  • 1テストに1アサーション: テストの目的を明確にする。
  • テスト名は説明的に: 何をテストしているか分かる名前をつける。
  • fixtureを活用する: 共通の準備コードをまとめる。

    • pytestのfixture

    import pytest

    @pytest.fixture
def sample_data():
    return {"name": "Alice", "age": 30}
    

    def test_sample_data(sample_data):
    assert sample_data["name"] == "Alice"

    unittestのsetUp/tearDown

    import unittest

    class TestSample(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.data = {"name": "Alice", "age": 30}
    

    def test_sample(self):
        self.assertEqual(self.data["name"], "Alice")

    自動テストの実践例

    実際のプロジェクトでは、テストを自動化して継続的に実行します。GitHub ActionsやJenkinsなどのCIツールと組み合わせます。

    GitHub Actionsの例

    name: Python Tests

    on: [push]
    

    jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.10'
    - name: Install dependencies
      run: |
        pip install pytest
    - name: Run tests
      run: pytest

    まとめ

    Pythonでのテストは、unittestとpytestの2つの選択肢があります。初心者にはシンプルなpytestがおすすめです。TDDのサイクルを取り入れることで、バグの少ないコードを効率的に書けるようになります。ぜひ、テストを書く習慣をつけてください。

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