Visão Geral

O curso Automated Testing with Python and Pytest tem como objetivo capacitar os participantes a desenvolver, estruturar e executar testes automatizados utilizando o framework Pytest, uma das ferramentas mais populares e poderosas do ecossistema Python. O curso aborda desde os fundamentos de testes automatizados até a criação de suítes de testes avançadas, com foco em produtividade, boas práticas e integração contínua.

Objetivo

Após realizar este curso Automated Testing with Python and Pytest, você será capaz de:

• Criar e estruturar testes automatizados em Python usando o Pytest
• Escrever testes unitários, funcionais e de integração
• Utilizar fixtures, parametrização e mocks de forma eficiente
• Gerar relatórios e integrar testes a pipelines de CI/CD
• Adotar boas práticas e padrões para manutenção de testes automatizados

Publico Alvo

• Desenvolvedores Python, engenheiros de software, testadores automatizados, profissionais de QA e DevOps que desejam aprimorar suas habilidades em automação de testes e garantir a qualidade de suas aplicações.

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de programação em Python
• Noções de testes de software e versionamento de código
• Familiaridade com linha de comando e IDEs (VS Code, PyCharm, etc.)

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Automated Testing

1. Benefits and principles of automated testing
2. Types of tests: unit, integration, functional, and regression

Getting Started with Pytest

1. Installing and configuring Pytest
2. Writing and running simple tests
3. Understanding test discovery and naming conventions

Test Organization and Structure

1. Creating test suites and modules
2. Using conftest.py for shared configuration
3. Organizing large test projects

Fixtures and Test Data Management

1. Creating and reusing fixtures
2. Fixture scopes and teardown processes
3. Managing temporary files and resources

Assertions and Parametrization

1. Using built-in and custom assertions
2. Parametrizing tests for multiple inputs
3. Handling expected exceptions

Mocking and Monkeypatching

1. Mocking external dependencies
2. Using unittest.mock and Pytest monkeypatch
3. Testing APIs and external integrations

Advanced Pytest Features

1. Using markers and command-line options
2. Skipping and xfail tests
3. Custom plugins and configuration

Reporting and Test Results

1. Generating HTML and JUnit reports
2. Integrating with Allure and CI tools
3. Tracking test metrics and failures

Continuous Integration with Pytest

1. Integrating Pytest with GitHub Actions, Jenkins, or GitLab CI
2. Running automated test pipelines
3. Code coverage with pytest-cov

Best Practices and Troubleshooting

1. Writing maintainable and scalable tests
2. Debugging failed tests
3. Common pitfalls and how to avoid them