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Pytestの使い方完全ガイド：Pythonテストを超効率化

はじめに：なぜテストが重要なのか、そしてなぜPytestなのか

ソフトウェア開発において、テストは品質保証の要です。機能が意図した通りに動作するか、変更が既存の機能を破壊しないかを確認することは、安定した信頼性の高いソフトウェアを開発するために不可欠です。Pythonも例外ではありません。Pythonで書かれたアプリケーション、ライブラリ、スクリプトは、適切なテストによってその品質が保証されます。

Pythonにはいくつかのテストフレームワークが存在します。標準ライブラリに含まれる unittest は、JavaのJUnitに影響を受けた歴史あるフレームワークであり、多くのPython開発者に利用されています。他にも、かつて人気を博した nose などがあります。しかし近年、Pythonコミュニティで最も広く利用され、活発に開発が進められているテストフレームワークは Pytest です。

なぜPytestはこれほどまでに支持されているのでしょうか？その理由はいくつかありますが、主なものを挙げると以下のようになります。

1. シンプルさ: テストコードを驚くほどシンプルに記述できます。特に、一般的なテストケースであれば、特別なクラスや継承なしに関数として書くことが可能です。
2. 強力なアサーション: 標準の assert 文をそのまま利用できます。Pytestは失敗時の詳細な情報（変数の中身など）を自動で表示してくれるため、デバッグが容易になります。
3. 豊富な機能: フィクスチャ（Fixture）によるテストのセットアップ/ティアダウン、パラメータ化テスト、マーカーによるテストの分類・実行制御、組み込みヘルパー（一時ディレクトリ、環境変数操作など）、豊富なプラグインエコシステムなど、テスト開発を効率化するための強力な機能が多数提供されています。
4. 優れたレポート: テスト結果が分かりやすく整形されて表示されます。失敗したテスト、スキップされたテストなどが一目でわかります。
5. 高い拡張性: プラグインシステムが非常に強力で、様々なニーズに応じた拡張が可能です。テストレポートの形式変更、並列実行、特定のフレームワーク（Django, Flaskなど）との統合などが容易に行えます。

この記事では、このPytestを使いこなし、Pythonプロジェクトにおけるテスト開発を効率化するための方法を、基礎から応用まで網羅的に解説します。Pytestを初めて使う方はもちろん、既に利用している方も、より効果的にPytestを活用するためのヒントを見つけられるでしょう。

Pytestの基本：インストールと最初のテスト

まず、Pytestを使い始めるために必要な手順と、最も基本的なテストの書き方、実行方法を見ていきましょう。

インストール

PytestはPythonのパッケージ管理ツール pip を使って簡単にインストールできます。

bash
pip install pytest

これで、コマンドラインから pytest コマンドが利用できるようになります。

基本的なテスト関数の書き方

Pytestでは、テストは通常、Pythonファイルの中にテスト関数として定義します。Pytestが自動的にテストを検出できるように、以下の命名規則に従う必要があります。

• テストファイル名: test_*.py または *_test.py
• テスト関数名: test_*
• テストクラス名: Test* (クラス内にテストメソッドを定義する場合)
• テストメソッド名: test_* (テストクラス内のメソッド)

最も簡単な例として、シンプルな関数をテストしてみましょう。例えば、数を加算する関数があるとします。

“`python

my_module.py

def add(x, y):
return x + y
“`

この関数をテストするためのファイルを作成します。ファイル名は命名規則に従って test_my_module.py としましょう。

“`python

test_my_module.py

from my_module import add

def test_add_positive_numbers():
assert add(2, 3) == 5

def test_add_negative_numbers():
assert add(-1, -1) == -2

def test_add_zero():
assert add(0, 0) == 0
“`

このコードでは、test_add_positive_numbers, test_add_negative_numbers, test_add_zero という3つのテスト関数を定義しています。各関数内で、テスト対象の関数 add を呼び出し、その結果が期待値と一致するかを assert 文で確認しています。

Pytestの大きな特徴は、このシンプルな assert 文をそのままテストのアサーションとして使える点です。unittest のように assertEqual, assertTrue などの特別なメソッドを覚える必要はありません。assert が失敗した場合、Pytestは失敗した式とその中の変数の値を自動で詳細に表示してくれます。

テストの実行方法

テストファイルを作成したら、Pytestコマンドを使ってテストを実行します。テストファイルがあるディレクトリで以下のコマンドを実行するだけです。

bash
pytest

Pytestは現在のディレクトリおよびサブディレクトリを再帰的にスキャンし、命名規則に一致するテストファイル、テストクラス、テスト関数を自動的に見つけて実行します。

上記の test_my_module.py を実行すると、以下のような出力が得られるはずです（具体的な表示はバージョンによって異なります）。

“`
============================= test session starts ==============================
platform linux — Python 3.x.y, pytest-7.x.y, pluggy-1.x.y
rootdir: /path/to/your/project
collected 3 items

test_my_module.py … [100%]

============================== 3 passed in 0.xxs ===============================
“`

出力には、テストセッションの情報、収集されたテストの数（collected 3 items）、各テストファイルの実行結果（test_my_module.py ...）、そして全体のサマリー（3 passed）が表示されています。各ドット（.）はテストが成功したことを示します。

もしテストが失敗した場合、例えば test_add_positive_numbers を以下のように変更してみましょう。

“`python

test_my_module.py (わざと失敗させる)

from my_module import add

def test_add_positive_numbers():
assert add(2, 3) == 6 # 期待値を間違える

…他のテスト関数は省略

“`

再度 pytest を実行すると、出力はこのようになります。

“`
============================= test session starts ==============================
platform linux — Python 3.x.y, pytest-7.x.y, pluggy-1.x.y
rootdir: /path/to/your/project
collected 3 items

test_my_module.py F.. [100%]

=================================== FAILURES ===================================
____ test_add_positive_numbers _______

def test_add_positive_numbers():

  assert add(2, 3) == 6

E assert 5 == 6
E + where 5 = add(2, 3)

test_my_module.py:6: AssertionError
=========================== short test summary info ============================
FAILED test_my_module.py::test_add_positive_numbers – assert 5 == 6
============================== 1 failed, 2 passed in 0.xxs ===============================
“`

失敗したテストは F で表示され、その後に詳細なエラーレポートが表示されます。assert 5 == 6 という失敗したアサーションと、where 5 = add(2, 3) のように、失敗時の変数や関数の戻り値が具体的に示されるため、問題の原因を素早く特定できます。これはPytestの非常に便利な機能の一つです。

エラー（テスト実行中に例外が発生した場合）は E で表示されます。

特定のテストを実行する

pytest コマンドには様々なオプションがあり、特定のテストだけを実行することも可能です。

• 特定のファイル: pytest test_my_module.py
• 特定のディレクトリ: pytest tests/unit
• 特定のテスト関数: pytest test_my_module.py::test_add_negative_numbers
• 特定のテストクラス: pytest test_my_module.py::TestCalculator (後述するテストクラスの場合)
• 名前の部分一致: pytest -k "negative and add" (名前に “negative” かつ “add” を含むテストを実行)
• 特定のマーカー: pytest -m slow (後述するマーカー機能を利用)

これらのオプションを組み合わせることで、必要なテストだけを効率的に実行し、開発サイクルを高速化できます。

実践的な機能：Pytestを使いこなす

Pytestが提供する強力な機能の中でも、特にテスト効率化に貢献する「フィクスチャ」「パラメータ化」「マーカー」について詳しく見ていきましょう。

フィクスチャ (Fixtures)

テストを書いていると、複数のテストで共通のセットアップ処理（データベース接続、一時ファイルの作成、モックオブジェクトの生成など）やティアダウン処理（リソースの解放）が必要になることがよくあります。Pytestのフィクスチャは、これらの共通処理をエレガントかつ再利用可能な形で実現するための仕組みです。

フィクスチャは、@pytest.fixture デコレータを使って関数として定義します。このフィクスチャ関数は、テスト関数や他のフィクスチャが引数として指定することで利用できます。

簡単な例として、テストの前後で何かメッセージを表示するフィクスチャを考えてみましょう。

“`python

test_example.py

import pytest

@pytest.fixture
def my_fixture():
print(“\n— Setup: Setting up test —“) # テスト実行前に実行
yield “fixture_data” # テスト関数に渡される値
print(“\n— Teardown: Cleaning up test —“) # テスト実行後に実行

def test_using_fixture(my_fixture):
print(f”Test received data: {my_fixture}”)
assert my_fixture == “fixture_data”

def test_another_using_fixture(my_fixture):
print(f”Another test received data: {my_fixture}”)
assert my_fixture.startswith(“fixture_”)
“`

この例では、my_fixture というフィクスチャを定義しています。このフィクスチャ関数は、yield を使って2つの部分に分かれています。yield の前のコードはテスト実行前のセットアップとして実行され、yield の後のコードはテスト実行後のティアダウンとして実行されます。yield で返された値は、そのフィクスチャを引数として受け取ったテスト関数内で利用できます。

test_using_fixture と test_another_using_fixture は、それぞれ引数として my_fixture を指定しています。これにより、Pytestはこれらのテストを実行する前に my_fixture フィクスチャを実行し、その戻り値を引数としてテスト関数に渡します。

実行結果（-s オプションでprint出力を表示）は以下のようになります。

bash
pytest -s test_example.py

“`
============================= test session starts ==============================
…
collected 2 items

test_example.py
— Setup: Setting up test —
Test received data: fixture_data
— Teardown: Cleaning up test —
.
— Setup: Setting up test —
Another test received data: fixture_data
— Teardown: Cleaning up test —
.

============================== 2 passed in 0.xxs ===============================
“`

各テストの実行前後にフィクスチャのセットアップとティアダウンが実行されていることがわかります。

フィクスチャのスコープ

フィクスチャは、その実行頻度を制御するためのスコープを持っています。スコープは @pytest.fixture デコレータの scope 引数で指定します。

• "function" (デフォルト): 各テスト関数の実行ごとにフィクスチャが実行されます。最も粒度の細かいスコープです。
• "class": 同じテストクラス内のすべてのテストメソッドに対して、クラスの実行開始時に一度だけフィクスチャが実行され、クラスの終了時にティアダウンが実行されます。
• "module": 同じテストモジュール（ファイル）内のすべてのテストに対して、モジュールの実行開始時に一度だけフィクスチャが実行され、モジュールの終了時にティアダウンが実行されます。
• "package": 同じテストパッケージ内のすべてのテストに対して、パッケージの実行開始時に一度だけフィクスチャが実行され、パッケージの終了時にティアダウンが実行されます。(Pytest 7.1以降)
• "session": Pytestテストセッション全体の開始時に一度だけフィクスチャが実行され、セッションの終了時にティアダウンが実行されます。最も粒度の粗いスコープで、実行コストの高いセットアップ（例: アプリケーション全体の初期化）に適しています。

適切なスコープを選択することで、テスト実行の効率を向上させることができます。例えば、データベース接続のようなコストのかかる処理は、各テスト関数ごとに実行するのではなく、モジュールやセッションスコープのフィクスチャとして一度だけ実行するようにすることで、テスト全体の実行時間を短縮できます。

フィクスチャのパラメータ化

フィクスチャは params 引数を使ってパラメータ化することもできます。これにより、異なる入力データを使って同じフィクスチャのインスタンスを複数生成し、それらを利用するテストを繰り返し実行できます。

“`python
import pytest

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def param_fixture(request):
print(f”\n— Fixture setup with param: {request.param} —“)
yield request.param * 10
print(f”\n— Fixture teardown with param: {request.param} —“)

def test_using_param_fixture(param_fixture):
print(f”Test received data from param fixture: {param_fixture}”)
assert param_fixture in [10, 20, 30]
“`

この例では、param_fixture がパラメータ [1, 2, 3] を持ちます。このフィクスチャを利用する test_using_param_fixture は、パラメータごとに3回実行されます。フィクスチャ関数内で現在のパラメータにアクセスするには、request.param を使用します。

実行結果（-s オプション付き）は以下のようになります。

bash
pytest -s test_example.py

“`
============================= test session starts ==============================
…
collected 3 items

test_example.py
— Fixture setup with param: 1 —
Test received data from param fixture: 10
— Fixture teardown with param: 1 —
.— Fixture setup with param: 2 —
Test received data from param fixture: 20
— Fixture teardown with param: 2 —
.— Fixture setup with param: 3 —
Test received data from param fixture: 30
— Fixture teardown with param: 3 —
.

============================== 3 passed in 0.xxs ===============================
“`

フィクスチャが各パラメータに対して個別に実行されていることがわかります。これは、複数のテストケースで同じセットアップ処理が必要だが、セットアップのバリエーションを変えたい場合に非常に便利です。

オートユースフィクスチャ

フィクスチャの中には、明示的にテスト関数や他のフィクスチャの引数として指定しなくても、特定のスコープ内で常に実行したいものがあるかもしれません。このような場合は、フィクスチャに autouse=True を指定します。

“`python
import pytest

@pytest.fixture(scope=”module”, autouse=True)
def setup_module_data():
print(“\n Setting up module data (autouse) “)
# モジュール全体の共通セットアップ処理
yield
print(“\n Cleaning up module data (autouse) “)

def test_one():
print(“— Running test_one —“)
assert True

def test_two():
print(“— Running test_two —“)
assert True
“`

この例では、setup_module_data はモジュールスコープで autouse=True に設定されています。このフィクスチャは、同じファイル内のどのテスト関数からも明示的に参照されていませんが、モジュール内のテスト実行開始時に自動的に実行されます。

組み込みフィクスチャ

Pytestには、一時ディレクトリの作成 (tmp_path) や環境変数の操作 (monkeypatch) など、便利な組み込みフィクスチャが多数用意されています。これらをテスト関数の引数として指定するだけで利用できます。

• tmp_path: テストごとにユニークな一時ディレクトリへのパス（pathlib.Path オブジェクト）を提供します。テスト終了後に自動でクリーンアップされます。一時ファイルやディレクトリを扱うテストに最適です。
• monkeypatch: 環境変数、属性、辞書の値などを一時的に変更（パッチ）できます。テスト終了後に元の状態に戻されます。外部依存（環境変数、設定ファイル、ネットワークリクエストなど）を持つコードのテストに便利です。
• capsys / capfd: 標準出力/エラーをキャプチャします。関数やスクリプトが print で出力する内容をテストできます。
• mocker (pytest-mock プラグイン): モックオブジェクトを作成します。Python標準の unittest.mock ライブラリよりもPytestと親和性が高く、より簡潔にモックを扱えます。

これらの組み込みフィクスチャを活用することで、テストのセットアップコードを減らし、より簡潔で堅牢なテストを書くことができます。

フィクスチャの組み合わせ

フィクスチャは他のフィクスチャを利用することができます。フィクスチャ関数が他のフィクスチャを引数として受け取るように定義すれば、Pytestは依存関係を解決して適切な順序でフィクスチャを実行します。

“`python
import pytest

@pytest.fixture
def db_connection():
print(“\n— Setting up DB connection —“)
conn = “fake_db_connection” # 仮の接続オブジェクト
yield conn
print(“\n— Closing DB connection —“)

@pytest.fixture
def user_service(db_connection): # db_connectionフィクスチャに依存
print(“\n— Setting up User Service —“)
service = f”user_service_with_{db_connection}”
yield service
print(“\n— Cleaning up User Service —“)

def test_get_user(user_service): # user_serviceフィクスチャに依存
print(f”Testing user service: {user_service}”)
assert “fake_db_connection” in user_service
“`

この例では、user_service フィクスチャが db_connection フィクスチャに依存しています。test_get_user 関数が user_service を利用すると、Pytestはまず db_connection を実行し、次にその結果を使って user_service を実行し、最後に test_get_user を実行します。ティアダウンは逆の順序で実行されます。このように依存関係を定義することで、複雑なテスト環境のセットアップをモジュール化し、管理しやすくなります。

フィクスチャはPytestの最も強力な機能の一つです。これを使いこなすことで、テストの重複コードを排除し、セットアップ/ティアダウン処理を中央集権的に管理し、テストを読みやすく、メンテナンスしやすくすることができます。

パラメータ化テスト (Parameterized Tests)

同じテストロジックを異なる入力データセットで何度も実行したい場合があります。例えば、ある関数が様々な種類の入力に対して正しく振る舞うかを確認したい、あるいは異なるエッジケースを網羅したい、といったケースです。このような場合、パラメータ化テストが非常に有効です。

Pytestでは、@pytest.mark.parametrize マーカーを使ってテスト関数やテストメソッドをパラメータ化できます。

“`python
import pytest

def is_palindrome(s):
s = “”.join(filter(str.isalnum, s)).lower()
return s == s[::-1]

@pytest.mark.parametrize(“input_string, expected_output”, [
(“madam”, True),
(“racecar”, True),
(“hello”, False),
(“A man, a plan, a canal: Panama”, True), # スペースと記号を無視
(“”, True), # 空文字列
(“a”, True), # 1文字
])
def test_is_palindrome(input_string, expected_output):
assert is_palindrome(input_string) == expected_output
“`

この例では、@pytest.mark.parametrize マーカーが test_is_palindrome 関数に適用されています。

• 第一引数 ("input_string, expected_output") は、パラメータとして受け取る引数の名前をカンマ区切りで指定します。
• 第二引数は、各テストケースに対応する値のリストです。リストの各要素はタプルまたはリストであり、第一引数で指定された順序で各引数に値が割り当てられます。

このマーカーにより、test_is_palindrome 関数は6回実行されます。1回目の実行では input_string="madam", expected_output=True、2回目は input_string="racecar", expected_output=True、… となります。

Pytestの実行結果では、各パラメータセットに対応するテストが個別のテストケースとして表示されます。

bash
pytest test_palindrome.py

“`
============================= test session starts ==============================
…
collected 6 items

test_palindrome.py::test_is_palindrome[madam-True] PASSED [ 16%]
test_palindrome.py::test_is_palindrome[racecar-True] PASSED [ 33%]
test_palindrome.py::test_is_palindrome[hello-False] PASSED [ 50%]
test_palindrome.py::test_is_palindrome[A man, a plan, a canal: Panama-True] PASSED [ 66%]
test_palindrome.py::test_is_palindrome[-True] PASSED [ 83%]
test_palindrome.py::test_is_palindrome[a-True] PASSED [100%]

============================== 6 passed in 0.xxs ===============================
“`

角括弧 [] の中には、パラメータの値を簡潔にまとめたものが表示されます。デフォルトの表示が見にくい場合は、ids 引数を使って各テストケースに分かりやすい名前を付けることができます。

python
@pytest.mark.parametrize("input_string, expected_output", [
("madam", True),
("racecar", True),
("hello", False),
("A man, a plan, a canal: Panama", True),
("", True),
("a", True),
], ids=["odd length palindrome", "even length palindrome", "not palindrome", "palindrome with spaces and punctuation", "empty string", "single character"])
def test_is_palindrome(input_string, expected_output):
assert is_palindrome(input_string) == expected_output

ids に指定したリストの要素が、それぞれのパラメータセットに対応するテストケース名として使われます。

パラメータ化テストは、テストコードの重複を劇的に減らし、テスト対象の様々な側面を効率的にテストするための強力なツールです。テストデータとテストロジックを分離できるため、テストの可読性とメンテナンス性も向上します。

マーカー (Markers)

マーカーは、テストにメタデータを付与するための仕組みです。これにより、テストを特定のカテゴリに分類したり、条件に基づいてスキップしたり、予想される失敗を示したりすることができます。マーカーは @pytest.mark.<marker_name> の形式でテスト関数やテストクラスに適用します。

Pytestにはいくつかの組み込みマーカーがあります。

• @pytest.mark.skip: 常にそのテストをスキップします。
• @pytest.mark.skipif(condition, reason): 指定された条件 (condition) が真の場合にテストをスキップします。reason はスキップ理由を説明する文字列です。
• @pytest.mark.xfail(condition, reason, raises): そのテストが失敗することを予想します。テストが実際に失敗した場合でも、テストスイート全体としては失敗とはみなされず、「XFAIL」（Expected Fail）として報告されます。成功した場合は「XPASS」（Expected Pass）として報告され、これは意図しない成功であるため、将来的に失敗する可能性を示唆します。condition で条件付きにしたり、raises で特定の例外発生を期待することも可能です。

例：

“`python
import pytest
import sys

@pytest.mark.skip(reason=”This feature is temporarily disabled”)
def test_feature_x():
assert False # このテストは実行されない

@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 8), reason=”Requires Python 3.8 or later”)
def test_new_feature():
assert True # Python 3.8未満ではスキップ

@pytest.mark.xfail(reason=”Known issue #123″)
def test_buggy_feature():
# 既知のバグにより失敗するテスト
assert 1 + 1 == 3
“`

これらのテストを実行すると、スキップされたテストとXFAILのテストがレポートに含まれます。

bash
pytest -v test_markers.py

“`
============================= test session starts ==============================
…
collected 3 items

test_markers.py::test_feature_x SKIPPED (This feature is temporarily disabled) [ 33%]
test_markers.py::test_new_feature PASSED [ 66%]
test_markers.py::test_buggy_feature XFAIL (Known issue #123) [100%]

====================== 1 passed, 1 skipped, 1 xfailed in 0.xxs ======================
“`

カスタムマーカー

組み込みマーカーだけでなく、独自のカスタムマーカーを定義して、テストを自由に分類することができます。例えば、テストを「unit」「integration」「slow」「database」などのカテゴリに分類したい場合です。

“`python
import pytest

@pytest.mark.unit
def test_addition_unit():
assert 2 + 2 == 4

@pytest.mark.integration
@pytest.mark.slow
def test_database_integration():
# データベース接続を含む遅いテスト
assert True

@pytest.mark.unit
def test_subtraction_unit():
assert 5 – 3 == 2
“`

カスタムマーカーを定義したら、そのマーカーを持つテストだけを実行することができます。-m オプションを使用します。

• pytest -m unit: unit マーカーを持つテストを実行
• pytest -m "unit and slow": unit と slow の両方のマーカーを持つテストを実行
• pytest -m "unit or integration": unit または integration マーカーを持つテストを実行
• pytest -m "not slow": slow マーカーを持たないテストを実行

Pytestはデフォルトでは未知のマーカーに出会うと警告を出します。この警告をなくすには、設定ファイル (pytest.ini, pyproject.toml, または setup.cfg) で使用するカスタムマーカーを登録する必要があります。

pytest.ini:

ini
[pytest]
markers =
unit: marks tests as unit tests.
integration: marks tests as integration tests.
slow: marks tests as slow tests.

マーカーはテストスイートが大きくなるにつれて、テストの管理と選択的実行に不可欠なツールとなります。

テストクラス (Test Classes)

複数のテストが共通のセットアップ処理を必要とする場合や、論理的に関連するテストをまとめたい場合に、テスト関数をクラスの中にグループ化することができます。Pytestでは、Test* の命名規則に従うクラス内の test_* という名前のメソッドがテストとして実行されます。

“`python
import pytest

class TestCalculator:
def setup_method(self, method):
# 各テストメソッド実行前に呼ばれる
print(f”\nSetting up for method: {method.name}”)
self.calculator = Calculator() # テスト対象オブジェクトの生成

def teardown_method(self, method):
    # 各テストメソッド実行後に呼ばれる
    print(f"\nCleaning up after method: {method.__name__}")
    self.calculator = None

def test_add(self):
    assert self.calculator.add(2, 3) == 5

def test_subtract(self):
    assert self.calculator.subtract(5, 2) == 3

仮のCalculatorクラス

class Calculator:
def add(self, a, b):
return a + b
def subtract(self, a, b):
return a – b
“`

この例では、TestCalculator クラス内に test_add と test_subtract というテストメソッドが定義されています。Pytestはこれらのメソッドをテストとして実行します。

クラスを使う場合、セットアップとティアダウンはフィクスチャを使うのがPytestの推奨する方法です。クラス内のメソッドで利用できるフィクスチャは、scope="class" とすることでクラス全体で一度だけ実行させたり、スコープを指定せずに各メソッドごとに実行させたりできます。また、組み込みの setup_method, teardown_method (または setup, teardown) メソッドも利用可能ですが、フィクスチャの方がより柔軟で再利用性が高いため、一般的にはフィクスチャが推奨されます。

フィクスチャを使ったクラスの例：

“`python
import pytest

class TestCalculatorWithFixture:
@pytest.fixture(autouse=True)
def calculator_fixture(self):
print(“\n— Setting up calculator instance —“)
self.calculator = Calculator()
yield
print(“\n— Cleaning up calculator instance —“)
self.calculator = None

def test_add(self):
    assert self.calculator.add(2, 3) == 5

def test_subtract(self):
    assert self.calculator.subtract(5, 2) == 3

“`

calculator_fixture は autouse=True なので、クラス内の各テストメソッド実行前に自動的に実行され、self.calculator に Calculator のインスタンスを設定します。

テストクラスは、関連するテストを論理的にまとめるのに役立ちますが、必須ではありません。シンプルなテストであればテスト関数として書く方がより簡潔になります。

高度な機能と設定

Pytestはそのままでも強力ですが、設定ファイルやプラグインを活用することで、さらにテスト環境をカスタマイズし、効率化を進めることができます。

コンフィグレーションファイル (pytest.ini, pyproject.toml, setup.cfg)

Pytestの動作を設定ファイルでカスタマイズできます。主な設定ファイルは pytest.ini、pyproject.toml、setup.cfg のいずれかです。Pytestはこれらのファイルを特定の順序で検索し、設定を読み込みます。プロジェクトのルートディレクトリに配置するのが一般的です。

よく使う設定項目には以下のようなものがあります。

• addopts: pytest コマンド実行時に常に適用したいデフォルトオプションを指定します。例えば、-v (詳細出力) や -x (最初の失敗で終了) などを設定しておくと便利です。
  ini
[pytest]
addopts = -v -x --strict-markers
• testpaths: テストを検索するディレクトリを指定します。デフォルトはカレントディレクトリです。
  ini
[pytest]
testpaths = tests unit_tests integration_tests
• markers: カスタムマーカーを登録し、説明を付けます。これにより、未知のマーカー警告を防ぎ、--markers オプションで利用可能なマーカーリストを表示できるようになります。
  ini
[pytest]
markers =
slow: marks tests as slow
external: marks tests that depend on external services
• filterwarnings: 特定の警告を表示したり無視したりします。
  ini
[pytest]
filterwarnings =
ignore::DeprecationWarning
error::RuntimeWarning
• python_files, python_classes, python_functions: テストを検出するための命名パターンを変更します。

設定ファイルを活用することで、チーム全体で一貫したテスト実行オプションを共有したり、特定の開発環境に合わせた設定を行ったりできます。

プラグイン (Plugins)

Pytestのエコシステムは非常に豊かであり、多くの便利なプラグインが公開されています。これらのプラグインをインストールするだけで、テスト機能を大幅に拡張できます。pip install <plugin_name> でインストールし、Pytestは自動的にインストール済みのプラグインを検出してロードします。

人気のあるプラグインの例：

• pytest-cov: テストカバレッジ（テストがコードのどの部分を実行したか）を測定します。
• pytest-xdist: テストを複数のCPUやリモートホストで並列実行します。
• pytest-mock: unittest.mock をPytestのフィクスチャとして利用可能にし、モックをより扱いやすくします。
• pytest-html: テスト結果をHTML形式のレポートとして出力します。
• pytest-django / pytest-flask: それぞれDjangoやFlaskフレームワークとPytestを統合し、フレームワーク特有のテスト機能（例えば、テスト用データベース、クライアント、ユーザー認証など）をフィクスチャとして提供します。
• pytest-sugar: より見やすく、進捗状況がリアルタイムに更新されるテスト出力に置き換えます。
• pytest-bdd: Behave (Behavior-Driven Development) スタイルの機能ファイル（Gherkinシンタックス）とPytestテストを連携させます。

例えば、pytest-cov をインストールすると、pytest --cov=my_module のようにカバレッジ計測を実行できるようになります。

プラグインはPytestの最大の強みの一つであり、特定のニーズに合わせてテスト環境を柔軟にカスタマイズできる基盤となっています。

テストカバレッジ (Test Coverage)

テストがコードのどの程度を網羅しているかを知ることは、テストスイートの有効性を評価する上で重要です。Pytestでは pytest-cov プラグインを使って簡単にテストカバレッジを計測できます。

まず pytest-cov をインストールします。

bash
pip install pytest-cov

次に、Pytestを実行する際に --cov オプションを指定します。対象となるモジュールやパッケージを指定できます。

bash
pytest --cov=my_module tests/

実行後、以下のようなカバレッジレポートがターミナルに表示されます。

“`
———- coverage: report ———-
Name Stmts Miss Cover

---

my_module.py 5 0 100%

TOTAL 5 0 100%
“`

• Stmts: ステートメントの総数
• Miss: テストで実行されなかったステートメント数
• Cover: カバレッジ率 (%)

より詳細なHTMLレポートを生成するには、--cov-report html オプションを追加します。

bash
pytest --cov=my_module --cov-report html tests/

これにより、htmlcov ディレクトリが生成され、ブラウザで htmlcov/index.html を開くと、コードのどの行が実行されなかったか（赤くハイライトされることが多い）を視覚的に確認できます。

カバレッジ目標を設定し、それを満たさない場合にテストを失敗させることも可能です。pytest.ini に [coverage:run] や [coverage:report] セクションを追加したり、--cov-fail-under=N オプションを使用したりします。

カバレッジ率100%が常に目標であるとは限りませんが、カバレッジレポートはテストが不十分な領域を特定するのに役立ち、テストの品質向上につながります。

並列実行 (Parallel Execution)

テストスイートが大きくなるにつれて、テストの実行時間が長くなることがあります。開発サイクルを速く保つためには、テストを並列で実行できると効果的です。pytest-xdist プラグインは、この並列実行を可能にします。

まず pytest-xdist をインストールします。

bash
pip install pytest-xdist

テストを並列実行するには、-n オプションを使用します。

• pytest -n auto: CPUコア数に応じて自動的にプロセス数を決定します。
• pytest -n <num>: 指定した数のプロセスでテストを実行します。

bash
pytest -n auto tests/

pytest-xdist は、テスト収集後にテストをプロセスに分散して実行します。並列実行はテスト時間を短縮する強力な手段ですが、テストが互いに独立している必要があります。グローバルな状態を変更したり、共有リソース（例: 同じファイルに書き込む）に依存したりするテストは、並列実行時に予期しない失敗を引き起こす可能性があります。フィクスチャのスコープを適切に設定し、テスト間の依存関係を排除することが重要です。

標準出力/エラーのキャプチャ

Pytestはデフォルトで、テスト実行中に発生した標準出力（print 文など）や標準エラー出力をキャプチャし、テストが失敗した場合にのみ表示します。テストが成功した場合は、出力は非表示になります。これは、テスト結果の出力がノイズで埋め尽くされるのを防ぐための便利な機能です。

テスト中の print 文の出力を常に表示したい場合は、-s または --capture=no オプションを指定してPytestを実行します。

bash
pytest -s tests/

これはデバッグ時に特に役立ちます。

テストの組織化 (Structuring Tests)

プロジェクトが成長するにつれて、テストファイルや関連リソースをどのように配置し、整理するかが重要になります。適切な組織化は、テストスイートの管理、ナビゲーション、スケーラビリティに影響します。

テストファイルの配置

一般的なPythonプロジェクトでは、テストコードをプロジェクトのルートディレクトリにある専用のディレクトリ（通常は tests）内に配置するのが推奨されるプラクティスです。

my_project/
├── my_project/
│ ├── __init__.py
│ └── my_module.py
└── tests/
├── __init__.py
├── test_my_module.py
└── integration/
├── __init__.py
└── test_integration.py

このように tests ディレクトリをトップレベルに置き、その中に様々なテストファイルやサブディレクトリを配置します。サブディレクトリを使って、ユニットテスト、結合テスト、システムテストなど、テストの種類ごとにさらに整理することもできます。

各テストディレクトリには、空の __init__.py ファイルを置くことで、そのディレクトリをPythonパッケージとして扱えるようにするのが一般的です。これにより、テストファイル内で相対インポートを使用したり、conftest.py のスコープをパッケージレベルに広げたりすることができます。

Pytestはデフォルトで tests ディレクトリおよびそのサブディレクトリをスキャンするため、特別な設定なしでテストを検出できます。pytest.ini の testpaths 設定で、テストを検索する場所を明示的に指定することも可能です。

conftest.py の使い方

conftest.py ファイルは、Pytestにおける特別なファイルです。テストディレクトリ内に配置された conftest.py は、そのディレクトリおよびそのサブディレクトリ内のテストによって自動的に検出・ロードされます。conftest.py の主な用途は以下の通りです。

1. ローカルプラグイン: プロジェクト固有のフィクスチャ、フック関数、その他のテストユーティリティを定義します。
2. 共有フィクスチャ: 複数のテストファイルで共有されるフィクスチャを定義します。フィクスチャは conftest.py に定義することで、それをインポートすることなく、同じディレクトリ階層内のテストファイルから直接利用できるようになります。これは非常に便利な機能です。

例：tests/conftest.py

“`python

tests/conftest.py

import pytest

@pytest.fixture(scope=”session”)
def setup_session():
print(“\n>>> Setting up test session <<<“)
# セッション全体のセットアップ
yield
print(“\n>>> Cleaning up test session <<<“)

@pytest.fixture(scope=”module”)
def shared_module_data():
print(“\n— Setting up shared module data —“)
data = {“key”: “value”}
yield data
print(“\n— Cleaning up shared module data —“)

他のテストファイル (tests/test_something.py)

import pytest

def test_using_shared_data(shared_module_data): # conftest.pyで定義されたフィクスチャ
print(f”Using shared data: {shared_module_data}”)
assert shared_module_data[“key”] == “value”
“`

conftest.py に定義された setup_session フィクスチャ（セッションスコープ）と shared_module_data フィクスチャ（モジュールスコープ）は、同じ tests ディレクトリ内の test_something.py からインポートせずに利用できます。Pytestはフィクスチャの名前を見て、適切な conftest.py からロードします。

conftest.py は、フィクスチャの定義場所としても、プロジェクト固有のテストカスタマイズを行うローカルプラグインとしても機能する、テストスイート組織化の重要な要素です。conftest.py は配置されたディレクトリよりも上の階層にある conftest.py ファイルや、サイト全体の conftest.py ファイルの設定も継承します。

開発ワークフローにおけるPytest

Pytestは単にテストを実行するだけでなく、開発ワークフロー全体に組み込むことでその真価を発揮します。

継続的インテグレーション (CI) とPytest

CI/CDパイプラインにおいて、自動化されたテスト実行は必須です。Pytestは主要なCIサービス（GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCIなど）と容易に統合できます。CI環境でPytestを実行する際の一般的なステップは以下の通りです。

1. ソースコードのチェックアウト
2. Python環境のセットアップ（適切なバージョンを使用）
3. 依存関係のインストール（pip install -r requirements.txt に pytest や必要なプラグインを含める）
4. Pytestの実行（pytest コマンド）
5. 必要に応じて、テストレポートやカバレッジレポートの生成と公開

CIサービス上でPytestを実行する場合、非対話環境での実行となるため、標準入力を求めるテストは適切に処理する必要があります。また、CI環境で実行されるテストは、開発者のローカル環境と同じようにセットアップされ、可能な限り外部サービスへの依存を排除することが望ましいです（モックやテスト用データベースの利用など）。

GitフックとPytest

Gitフック（特に pre-commit フック）を利用して、コミット前に自動的にテストを実行することも可能です。これにより、壊れたコードがリポジトリにコミットされるのを防ぐことができます。pre-commit ツールを使えば、様々な品質チェック（linter, formatter, type checkerなど）と一緒にPytest実行を簡単に設定できます。

.pre-commit-config.yaml の例：

yaml
repos:
- repo: local
hooks:
- id: pytest
name: pytest
entry: pytest
language: system
types: [python]
stages: [commit]

この設定により、Pythonファイルの変更を含むコミットを行うたびに pytest コマンドが実行され、テストが失敗すればコミットは中断されます。

テスト駆動開発 (TDD) におけるPytestの活用

TDD（Test-Driven Development）は、「失敗するテストを先に書き、そのテストを通すために最小限のコードを実装し、最後にリファクタリングする」という開発手法です。Pytestのシンプルさと高速な実行は、TDDの短いフィードバックサイクルと非常に相性が良いです。

TDDでPytestを使う場合：

1. 次に実装したい機能の、まずは失敗するテストを書く。
2. pytest を実行し、テストが意図通りに失敗することを確認する。
3. テストを通すために、必要最小限のコードを実装する。
4. 再度 pytest を実行し、テストが成功することを確認する。
5. コードをリファクタリングする（テストを壊さないように注意しながら）。
6. 再度 pytest を実行し、リファクタリングによってテストが壊れていないことを確認する。

このサイクルを繰り返すことで、堅牢な設計と高いカバレッジを持つコードを効率的に開発できます。

他のテストフレームワークとの比較

Pytest以外のPythonテストフレームワークについても触れておきましょう。

unittest

Python標準ライブラリに含まれる unittest は、JavaのJUnitに強く影響を受けており、クラスベースのテスト定義が中心です。

• メリット: Pythonのインストールに含まれているため、追加インストール不要。JUnitに慣れている開発者には馴染みやすい。
• デメリット: テストコードが冗長になりがち（クラス定義、特定の継承、setUp/tearDown メソッド、assertEqual などの専用アサーションメソッドが必要）。アサーション失敗時のレポートがPytestほど詳細ではない。フィクスチャシステムがPytestほど柔軟ではない。

Pytestは unittest スタイルのテストも検出・実行できるため、既存の unittest ベースのテストスイートをPytestに移行する際も段階的に進めることができます。

nose

かつてPytestと並ぶ人気を誇ったフレームワークですが、現在は開発がアクティブではありません。Pytestと多くの機能（テスト検出、シンプルアサーションなど）を共有していましたが、Pytestの方がより強力なフィクスチャシステム、豊富なプラグインエコシステム、活発な開発を持っています。新しいプロジェクトでテストフレームワークを選択する場合、noseよりもPytestを選ぶのが一般的です。

トラブルシューティングとヒント

Pytestをより効果的に利用するためのヒントや、遭遇しやすい問題への対処法です。

• デバッグ: テスト中に問題が発生した場合、pytest --pdb オプションを付けて実行すると、失敗したテストやエラーが発生した箇所でpdb (Python debugger) が起動します。これにより、変数の値を確認したり、ステップ実行したりできます。
• 遅いテストの特定: テストスイート全体の実行が遅い場合、pytest --durations=N オプションを使うと、実行時間が長い上位 N 個のテストが表示されます。例えば、pytest --durations=10 とすると、最も遅い10個のテストが表示され、最適化の対象を特定できます。
• テストの独立性: 各テストは互いに独立しているべきです。あるテストの成功/失敗が他のテストの結果に影響を与えないように設計します。フィクスチャを適切に利用して、テスト間の状態の共有を避けることが重要です。
• 分かりやすいテスト名: テスト関数やテストメソッドの名前は、そのテストが何をテストしているのか、どのような条件を検証しているのかが明確にわかるようにつけます。例えば test_add_positive_numbers_returns_sum のように、より具体的な名前を付けると良いでしょう。
• テスト範囲: 単体テスト（ユニットテスト）は個々の関数やメソッドを独立してテストし、結合テストは複数のコンポーネント間の連携をテストします。適切な粒度でテストを書き分け、テストの種類に応じてフィクスチャやマーカーを活用します。

まとめ

この記事では、PythonのテストフレームワークであるPytestについて、その基本的な使い方から、フィクスチャ、パラメータ化、マーカーといった強力な機能、さらに設定ファイル、プラグイン、テスト組織化、開発ワークフローへの組み込みまで、幅広く解説しました。

Pytestは、そのシンプルさ、強力なアサーション、柔軟なフィクスチャシステム、豊富なプラグインエコシステムにより、Pythonにおけるテスト開発を劇的に効率化します。テストコードの記述量を減らし、再利用性を高め、複雑なテスト環境のセットアップを容易にし、テストの実行と管理を効率化します。

高品質なソフトウェア開発においてテストは欠かせません。Pytestを使いこなすことは、Python開発者にとって強力な武器となります。ぜひ、この記事で学んだ知識を活かして、Pytestを日々の開発に積極的に取り入れてみてください。最初は基本的なテスト関数から始め、徐々にフィクスチャ、パラメータ化、マーカーといった機能を活用していくことで、テスト開発の効率と品質が向上していくのを実感できるはずです。

さらに深く学びたい場合は、Pytestの公式ドキュメントが非常に充実しており、詳細な情報や応用例が多数掲載されています。テスト文化を醸成し、継続的なテストの実施を通じて、より信頼性の高いPythonアプリケーションを開発していきましょう。

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