اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تست‌نویسی و ارتقای کیفیت کدهای پایتون با Pytest

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تست‌نویسی و ارتقای کیفیت کدهای پایتون با Pytest

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: تضمین کیفیت و تست خودکار نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم بنیادی تست نرم‌افزار و جایگاه آن در چرخه حیات توسعه
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای تست‌نویسی با پایتون
• 3. ساختار فایل‌ها و قراردادهای نام‌گذاری در تست‌های Pytest
• 4. نوشتن اولین تست‌های ساده و استفاده از دستور assert
• 5. اجرای تست‌ها و مدیریت خروجی‌ها در خط فرمان
• 6. استفاده از مارکرها برای دسته‌بندی و فیلتر کردن تست‌ها
• 7. مبانی کار با Fixtureها در Pytest برای مدیریت داده‌های تست
• 8. تزریق وابستگی‌ها با استفاده از Fixtureها در توابع تست
• 9. اشتراک‌گذاری Fixtureها در سطح ماژول و پروژه با استفاده از conftest
• 10. مدیریت چرخه حیات Fixtureها و تعیین Scope مناسب
• 11. تست کردن توابع با ورودی‌های مختلف با استفاده از Parametrization
• 12. اعتبارسنجی استثناها و خطاها در کدهای پایتون
• 13. استفاده از ماژول‌های داخلی پایتون برای شبیه‌سازی اشیاء با unittest.mock
• 14. کار با کتابخانه pytest-mock برای ساده‌سازی فرآیند Mocking
• 15. تست کردن کدهای غیرهمزمان و توابع async
• 16. تست کردن واسط‌های برنامه‌نویسی وب با استفاده از ابزارهای سازگار
• 17. مدیریت پیکربندی‌های مختلف تست با فایل pytest.ini
• 18. استفاده از پلاگین‌های کاربردی برای افزایش کارایی Pytest
• 19. تولید گزارش‌های پوشش کد با pytest-cov
• 20. تحلیل خروجی‌های پوشش کد برای شناسایی بخش‌های تست‌نشده
• 21. استفاده از مارکرهای سفارشی برای تست‌های طولانی‌مدت
• 22. مدیریت داده‌های تست با استفاده از فایل‌های ورودی خارجی
• 23. تکنیک‌های تست‌نویسی برای کلاس‌ها و متدهای شیءگرا
• 24. استفاده از ابزار pytest-xdist برای اجرای موازی تست‌ها
• 25. بررسی کارایی تست‌ها و شناسایی گلوگاه‌های زمانی با pytest-benchmark
• 26. اصول طراحی تست‌های نفوذپذیر و امن در سطح کد
• 27. تست کردن توابع کار با پایگاه‌داده با استفاده از Fixtureهای ایزوله
• 28. شبیه‌سازی تعامل با سرویس‌های جانبی در محیط تست
• 29. استفاده از Hookها برای سفارشی‌سازی رفتار اجرای تست
• 30. دیباگ کردن تست‌های پیچیده با ابزار pdb در محیط Pytest
• 31. راهکارهای مدیریت تست‌های وابسته به زمان و تاریخ
• 32. تست کردن کدهای تولیدکننده خروجی در کنسول
• 33. استفاده از فایل‌های موقت با استفاده از Fixtureهای داخلی tmp_path
• 34. تست کردن ابزارهای خط فرمان ساخته شده با پایتون
• 35. مدیریت نسخه‌های مختلف محیط‌های مجازی در تست‌ها
• 36. یکپارچه‌سازی تست‌های Pytest با سیستم‌های CI/CD
• 37. استانداردهای نوشتن تست‌های خوانا و قابل نگهداری
• 38. بهترین روش‌های سازماندهی ساختار دایرکتوری پروژه‌های بزرگ
• 39. مستندسازی تست‌ها و استفاده از docstringها در تست‌کیس‌ها
• 40. استفاده از ابزارهای تحلیل ایستا در کنار تست‌های واحد
• 41. بررسی اصول Clean Code در نوشتن کدهای تست
• 42. تکنیک‌های Refactoring کد بر اساس نتایج تست‌ها
• 43. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی Fixtureها
• 44. پیاده‌سازی تست‌های مبتنی بر Property با استفاده از hypothesis
• 45. استراتژی‌های انتخاب تست برای کاهش زمان اجرای چرخه توسعه
• 46. گزارش‌گیری خودکار از نتایج تست در محیط‌های عملیاتی
• 47. تکنیک‌های تست نرم‌افزارهای توزیع‌شده با پایتون
• 48. بررسی امنیت داده‌های تست و جلوگیری از نشت اطلاعات حساس
• 49. استفاده از Pytest برای آزمون‌های پذیرش سیستم
• 50. نقش تست‌های خودکار در افزایش پایداری سیستم‌های هوشمند