Тестирование на Python: Pytest

Курс даёт практическую базу по тестированию на Python с использованием фреймворка Pytest. Студент учится писать модульные и интеграционные тесты, использовать фикстуры и параметризацию, работать с mock‑объектами и измерять покрытие кода. Курс подходит Python‑разработчикам и QA‑автоматизаторам, которые хотят встроить тестирование в свой ежедневный рабочий процесс.

  • 16 часов
  • 6 модулей
  • 11 уроков

Практический курс по тестированию на Python с использованием Pytest: от основ до фикстур, параметризации и покрытия кода.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Зачем тесты и обзор Pytest

2 урока

Понимаем роль тестов в разработке, различие типов тестов и место Pytest в Python‑экосистеме.

Базовый синтаксис тестов на Pytest

2 урока

Осваиваем структуру тестов, правила именования, проверки через assert и работу с простыми сценариями.

Фикстуры в Pytest

2 урока

Изучаем фикстуры, область их действия (scope) и подход к подготовке данных и окружения.

Параметризация и маркировка тестов

2 урока

Делаем тесты гибкими: параметризуем входные данные и используем маркировку для группировки.

Mock и тестирование внешних зависимостей

1 урок

Учимся изолировать код от внешних сервисов и ресурсов с помощью mock/monkeypatch.

Покрытие кода, структура тестового набора и best practices

2 урока

Измеряем покрытие, приводим тесты в порядок и закрепляем лучшие практики использования Pytest.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение