🚀 DÍA 6/30: Generando datos falsos en segundos.

¿Necesitas probar tu API en FastAPI pero no tienes datos? Genera datos aleatorios con NumPy para simular bases de datos enormes.

import numpy as np

# 🎲 3 edades aleatorias entre 18 y 65

edades = np.random.randint(18, 65, size=3)

print(edades)

📌 GUARDA este truco para tu entorno de testing.

Día 29 — Testing: asegurando que tu código funciona correctamente

Escribir tests automatizados es lo que diferencia el código de producción del código amateur. Un test verifica de forma automática que una función o clase se comporta exactamente como se espera, permitiendo detectar errores antes de que lleguen a producción.

El módulo unittest, incluido en la librería estándar, permite definir clases de pruebas con métodos que comienzan por test_, dentro de los cuales se usan aserciones como assertEqual() para comprobar que el resultado obtenido coincide con el esperado. La alternativa externa más popular es pytest, más concisa y con un ecosistema de extensiones muy amplio.

Código de ejemplo:

import unittest

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

class TestSuma(unittest.TestCase):
    def test_numeros_positivos(self):
        self.assertEqual(suma(2, 3), 5)

    def test_numeros_negativos(self):
        self.assertEqual(suma(-1, -1), -2)

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

🧪 Python Nivel 2 – Parte 15: Introducción a Testing con unittest

 

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué es el testing y por qué es esencial
✅ Cómo crear tests automatizados con unittest
✅ Qué es un test case y cómo definirlo
✅ Cómo comprobar que el código funciona correctamente
✅ Qué hacer cuando un test falla

---

🧱 ¿Qué es unittest?

unittest es el módulo estándar de Python para pruebas automatizadas.
Permite crear clases de test que validan que tus funciones y métodos se comporten correctamente.

---

📦 Estructura básica de un test:

import unittest

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

class TestSuma(unittest.TestCase):
    def test_suma_positivos(self):
        self.assertEqual(suma(2, 3), 5)

    def test_suma_negativos(self):
        self.assertEqual(suma(-2, -3), -5)

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

---

✅ ¿Qué hace cada parte?

• import unittest: importa el framework

• class TestX(unittest.TestCase): define un grupo de tests

• self.assertEqual(...): compara resultado esperado con resultado real

• unittest.main(): ejecuta todos los tests definidos

---

🧪 Otros métodos de validación

self.assertNotEqual(a, b)
self.assertTrue(condición)
self.assertFalse(condición)
self.assertIn(valor, lista)
self.assertRaises(ErrorEsperado, funcion, args)

---

💡 ¿Cuándo hacer testing?

✔️ Al desarrollar funciones críticas
✔️ Cuando mantienes proyectos grandes
✔️ Al trabajar en equipo
✔️ Para prevenir errores en producción

---

🧑‍💻 Ejemplo real con clase Usuario

class Usuario:
    def __init__(self, nombre):
        self.nombre = nombre

    def saludo(self):
        return f"Hola, {self.nombre}"

class TestUsuario(unittest.TestCase):
    def test_saludo(self):
        u = Usuario("Ana")
        self.assertEqual(u.saludo(), "Hola, Ana")

---

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ A automatizar pruebas con unittest
✔️ A validar comportamientos de funciones y clases
✔️ A escribir código más confiable y profesional
✔️ A detectar errores antes de que lleguen al usuario

---

📂 Código de ejemplo en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video paso a paso en YouTube:
https://youtu.be/-2Dj28lOn8E