基礎から学ぶPython入門 90日コース | 実践開発－ Day 79：テスト

Day 79：テスト ― 「コードがちゃんと動くか、自分以外にも証明してみる」
テストとは ― 「動いている“つもり”を、ちゃんと確認すること」
1. なぜテストが必要なのか
2. テストを書くメリット
pytestとは ― 「Pythonテストの定番ツール」
1. pytestの立ち位置
2. pytestのインストール
テスト対象のコードを用意する ― 「小さな関数から始める」
1. 例：足し算と割り算の関数
テストケースとは ― 「こういう入力なら、こういう結果になるはず」
1. テストケースの考え方
正常系と異常系 ― 「うまくいくとき」と「わざと失敗させるとき」
1. 正常系（ハッピーなパターン）
2. 異常系（わざと失敗させるパターン）
pytestでテストを書く ― 「コードに対して、もうひとつの目を用意する」
1. テストファイルを作る
2. テストを実行する
正常系・異常系をもう少し深掘りする
1. 正常系テストで意識したいこと
2. 異常系テストで意識したいこと
Day 79ミニテンプレート ― pytest一周セット
Day 79のまとめ ― 「テストは、未来の自分への“お守り”」

Day 79：テスト ― 「コードがちゃんと動くか、自分以外にも証明してみる」

Day 79では、実践開発で欠かせないテーマ、

テストとは
pytest
テストケース
正常系
異常系

をじっくり扱っていきます。

「テスト」と聞くと、ちょっと堅苦しいイメージがあるかもしれませんが、開発の世界ではむしろ、

「未来の自分を助けてくれる、優しい仕組み」

という側面がとても大きいです。

テストとは ― 「動いている“つもり”を、ちゃんと確認すること」

なぜテストが必要なのか

コードを書いているとき、こんな経験はありませんか。

さっきまで動いていたのに、急に動かなくなった
ちょっと修正したら、別のところが壊れた
「ここは大丈夫だろう」と思っていた部分が、実はバグだらけだった

人間の頭だけで「ちゃんと動いているはず」と信じるのは、どうしても限界があります。

そこで登場するのが テスト です。

テストは一言で言うと、

「コードが期待通りに動くかどうかを、機械的にチェックする仕組み」

です。

入力を与える
出力を確認する
期待した結果と違えば「おかしい」と教えてくれる

という、冷静な相棒 のような存在です。

テストを書くメリット

テストを書くと、こんな良いことがあります。

ちょっと修正しても、「他のところが壊れていないか」をすぐ確認できる
バグを早めに見つけられる
チーム開発で、「この機能はこう動くべき」という共通認識を持てる
自分のコードに対して、少し誇りが持てる

特に、Day 75までで作ってきたようなAPIやCLIアプリは、テストがあるかどうかで 安心感がまるで違う ようになってきます。

pytestとは ― 「Pythonテストの定番ツール」

pytestの立ち位置

Pythonの世界には、いくつかテストフレームワークがありますが、その中でもよく使われるのが、

pytest

です。

特徴をざっくり挙げると、

インストールが簡単
書き方がシンプル（関数ベースで書ける）
実行コマンドも分かりやすい（pytest だけ）
テストの自動検出（test_*.py や *_test.py を探してくれる）

という、初心者にも優しいツールです。

pytestのインストール

まずはインストールから。

bash

pip install pytest

これで、pytest コマンドが使えるようになります。

テスト対象のコードを用意する ― 「小さな関数から始める」

例：足し算と割り算の関数

テストの練習用に、シンプルな関数をいくつか用意してみましょう。

bash

mkdir day79_test_basic
cd day79_test_basic

bash

cat << 'EOF' > calc.py
def add(a: int, b: int) -> int:
    """
    2つの整数を足し算して返します。
    正常系では、単純に a + b の結果が返ります。
    """
    return a + b


def divide(a: int, b: int) -> float:
    """
    2つの整数を割り算して返します。
    b が 0 の場合は ZeroDivisionError を送出します。
    """
    return a / b
EOF

add(a, b)：足し算
divide(a, b)：割り算（0割りは例外）

という、テストしやすい関数です。

テストケースとは ― 「こういう入力なら、こういう結果になるはず」

テストケースの考え方

テストケースは、一言で言うと、

「特定の入力に対して、期待される結果を定義したもの」

です。

例えば、add(a, b) なら、

入力：a = 1, b = 2
- 期待結果：3
入力：a = -1, b = 5
- 期待結果：4

などがテストケースになります。

divide(a, b) なら、

入力：a = 10, b = 2 → 期待結果：5.0
入力：a = 10, b = 0 → 期待結果：ZeroDivisionError が発生

というように、

「正常に動くパターン」と「エラーになるパターン」

の両方を考えることが大事です。

正常系と異常系 ― 「うまくいくとき」と「わざと失敗させるとき」

正常系（ハッピーなパターン）

正常系 は、

「想定通りの入力を与えたときに、期待通りの結果が返ってくるか」

を確認するテストです。

例えば add(a, b) なら、

add(1, 2) → 3
add(-1, 5) → 4

などが正常系です。

divide(a, b) なら、

divide(10, 2) → 5.0
divide(9, 3) → 3.0

などですね。

異常系（わざと失敗させるパターン）

異常系 は、

「おかしな入力や、境界的な入力を与えたときに、正しくエラーになるか」

を確認するテストです。

例えば divide(a, b) なら、

divide(10, 0) → ZeroDivisionError が発生するはず

この「エラーがちゃんと発生するか」をテストするのが、異常系です。

異常系のテストは、

セキュリティ的にも重要（変な入力で壊れないか）
信頼性にも重要（予期しない動きにならないか）

という、かなり大事な役割を持っています。

pytestでテストを書く ― 「コードに対して、もうひとつの目を用意する」

テストファイルを作る

pytestでは、 test_*.py という名前のファイルにテストを書くのが一般的です。

calc.py に対するテストを、test_calc.py に書いてみましょう。

bash

cat << 'EOF' > test_calc.py
from calc import add, divide
import pytest


def test_add_normal():
    """
    add 関数の正常系テストです。
    いくつかの入力に対して、期待通りの結果が返るか確認します。
    """
    # 1 + 2 = 3 になるはず
    assert add(1, 2) == 3

    # -1 + 5 = 4 になるはず
    assert add(-1, 5) == 4

    # 0 + 0 = 0 になるはず
    assert add(0, 0) == 0


def test_divide_normal():
    """
    divide 関数の正常系テストです。
    割り算が正しく行われるか確認します。
    """
    # 10 / 2 = 5.0 になるはず
    assert divide(10, 2) == 5.0

    # 9 / 3 = 3.0 になるはず
    assert divide(9, 3) == 3.0


def test_divide_zero_error():
    """
    divide 関数の異常系テストです。
    0で割ったときに ZeroDivisionError が発生するか確認します。
    """
    # divide(10, 0) を呼ぶと ZeroDivisionError が発生するはず
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        divide(10, 0)
EOF

ここでのポイントを整理すると、

テスト関数名は test_ から始める（pytestが自動で見つけてくれる）
assert を使って「期待値」と「実際の値」を比較する
異常系では pytest.raises() を使って「例外が発生すること」を確認する

というところです。

テストを実行する

テストファイルができたら、フォルダ内で pytest を実行してみます。

bash

pytest

うまくいけば、こんな感じの出力になります。

============================= test session starts =============================
collected 3 items

test_calc.py ...                                                        [100%]

============================== 3 passed in 0.03s =============================

collected 3 items：3つのテスト関数が見つかった
...：3つとも成功（passed）
3 passed：すべてのテストが通った

という、気持ちのいい結果です。

もしどこかにバグがあれば、 F（failed）やエラーメッセージが表示されます。

正常系・異常系をもう少し深掘りする

正常系テストで意識したいこと

正常系テストでは、

代表的な入力 をテストする
境界値（ギリギリの値）もできればテストする

ことが大事です。

例えば、add(a, b) なら、

小さい値
大きい値
正と負の組み合わせ

などを試しておくと、「この関数は、だいたいどんな入力でもちゃんと動くな」と安心しやすくなります。

異常系テストで意識したいこと

異常系テストでは、

明らかにおかしい入力（例：0割り、負の値、空文字など）
仕様上禁止されている入力

に対して、

正しく例外が出るか
変な値を返さないか
アプリ全体がクラッシュしないか

を確認します。

異常系テストは、「攻撃的な入力」や「予期しない使われ方」に対する防御にもつながるので、セキュリティの観点からもとても重要です。

Day 79ミニテンプレート ― pytest一周セット

最後に、今日の内容をひとまとめにした 「pytest一周練習テンプレート」 を載せておきます。

1. テスト対象のコードを用意する

bash

mkdir day79_test_basic
cd day79_test_basic

bash

cat << 'EOF' > calc.py
def add(a: int, b: int) -> int:
    """
    2つの整数を足し算して返します。
    """
    return a + b


def divide(a: int, b: int) -> float:
    """
    2つの整数を割り算して返します。
    b が 0 の場合は ZeroDivisionError を送出します。
    """
    return a / b
EOF

2. pytest をインストールする

bash

pip install pytest

3. テストファイルを作る（正常系＋異常系）

bash

cat << 'EOF' > test_calc.py
from calc import add, divide
import pytest


def test_add_normal():
    assert add(1, 2) == 3
    assert add(-1, 5) == 4
    assert add(0, 0) == 0


def test_divide_normal():
    assert divide(10, 2) == 5.0
    assert divide(9, 3) == 3.0


def test_divide_zero_error():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        divide(10, 0)
EOF