Curso Python. Volumen XIX: Framework Django. Parte XIII

Curso Python. Volumen XIX: Framework Django. Parte XIII

Javier Ceballos Fernández

Bienvenidos un día más al curso de Python, en este capítulo vamos a crear nuestra primera prueba automática que implementaremos en la aplicación que estamos creando con el framework Django. Estas pruebas automáticas nos ayudarán a asegurarnos que nuestra aplicación funciona de manera correcta. Así que pongámonos manos a la obra.

Escribiendo nuestra primera prueba:

Buscando un error

Cuando hemos estado construyendo la aplicación de las encuestas, dejamos un error de manera intencionada, ese error se encuentra en el método “Pregunta.was_published_recently()” ya que nos devuelve “True” si una Pregunta fue publicada el día anterior (lo que es correcto), pero también si el campo “fecha_publi” es en el futuro (lo que es incorrecto).

Esto lo podemos comprobar desde el “Administrador”. Para ellos creamos una pregunta cuya fecha es en el futuro y veremos que el listado de preguntas nos dice que fue publicada recientemente. También podemos comprobarlo usando la consola Python:

>>>import datetime
>>>from django.utils import timezone
>>>from polls.models import Pregunta
>>># create a Question instance with pub_date 30 days in the future
>>>future_question = Pregunta(fecha_publi=timezone.now() + datetime.timedelta(days=30))
>>># was it published recently?
>>>future_question.was_published_recently()
True

Dado que las preguntas que se publicarán en el futuro no son ‘recientes’, esto es incorrecto y tenemos que corregirlo.

Creamos un test que exponga el bug

Lo que acabamos de hacer en la consola de Python para verificar el problema es exactamente lo que podemos hacer en una prueba automática. Así que vamos a crear una prueba que haga lo expuesto anteriormente.

El lugar donde se crean las pruebas es en el archivo tests.py, el programa que se encarga de ejecutar las pruebas busca los archivos que empiecen por test. Vamos a agregar el siguiente código en el archivo tests.py en la aplicación polls:

polls/tests.py

import datetime
from django.utils import timezone
from django.test import TestCase
from .models import Pregunta

class QuestionMethodTests(TestCase):
def test_was_published_recently_with_future_question(self):
"""
was_published_recently() debera devolver False si la pregunta tiene como fecha_publi una fecha superior a la actual
fecha_publi es una fecha futura.
"""
time = timezone.now() + datetime.timedelta(days=30)
future_question = Pregunta(fecha_publi=time)
self.assertEqual(future_question.was_published_recently(), False)

Lo que hemos realizado en este código es crear una subclase de “django.test.TestCase” con un método que crea una instancia de “Pregunta” con un valor de fecha_publi en el futuro. Luego comprobamos la salida de “was_published_recently()”, la cual debería ser False.

Ejecutar las pruebas automáticas

Para la ejecución de las pruebas automáticas, nos podemos dirigir a la consola de Windows y lanzar la ejecución de la prueba:

$ Python manage.py test polls

El resultado de la ejecución anterior será algo parecido a:

Creating test database for alias 'default'...
F
====================================================
FAIL: test_was_published_recently_with_future_question (polls.tests.QuestionMethodTests)
----------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/path/to/mysite/polls/tests.py", line 16, in test_was_published_recently_with_future_question
self.assertEqual(future_question.was_published_recently(), False)
AssertionError: True != False
-----------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s
FAILED (failures=1)
Destroying test database for alias 'default'...

Vamos a explicar que es lo que ha ocurrido en la prueba.

“Python manage.py test polls” buscó pruebas en la aplicación polls, encontró una subclase de django.test.TestCase, también creó una base de datos especial para las pruebas. Después buscó los métodos de pruebas que son aquellos cuyo nombre comienza con test.

Una vez terminado eso creó una instancia de “Pregunta” cuyo valor para el campo “fecah_publi” es 30 días en el futuro dentro del método “test_was_published_recently_with_future_question” y a través del método assertEqual(), descubrió que “was_published_recently()” nos devuelve “True”, a pesar de que queríamos que devolviera “False”.

La ejecución nos informa que la prueba realizada falló e incluso nos indica la línea en la que se ha producido el fallo.

Arreglando el error

Ahora ya sabemos cuál es el problema: “Pregunta.was_published_recently()” debería devolver “False” si “fecha_publi” tiene un valor en el futuro. Nos dirigiremos al método correspondiente dentro de “models.py”, para corregirlo y hacer que sólo devuelva “True” si además la fecha es en el pasado:

polls/models.py

def was_published_recently(self):
now = timezone.now()
return now - datetime.timedelta(days=1) <= self.fecha_publi <= now

Una vez corregido, volveremos a ejecutar la prueba:

Creating test database for alias 'default'...
.
----------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s
OK
Destroying test database for alias 'default'...

Como habréis podido comprobar lo que hemos hecho es que después de identificar el error, hemos escrito una prueba en la que lo que se expone y se corrige es el problema en el código para que nuestra prueba no salga fallida.

Es verdad que nuestra aplicación podrá contener más errores, pero con esta práctica lo que vamos a evitar es que volvamos a cometer errores ya corregidos. Ya que sólo con ejecutar las pruebas sabremos si todo sigue funcionando correctamente. Por lo que podemos considerar que esta porción de código de nuestra aplicación estará funcionando de manera correcta en nuestra aplicación.

Pruebas más exhaustivas.

Ya que estamos con el método “was_published_recently()”, vamos a aprovechar el momento  y vamos a mejorar la prueba ya que no queremos haber creado un error nuevo después de haber corregido uno. Para ello vamos a agregar dos métodos más a la misma clase, para probar el comportamiento del método de forma más exhaustiva:

polls/tests.py

def test_was_published_recently_with_old_question(self):
"""
was_published_recently() should return False for questions whose
pub_date is older than 1 day.
"""
time = timezone.now() - datetime.timedelta(days=30)
old_question = Pregunta(fecha_publi=time)
self.assertEqual(old_question.was_published_recently(), False)

def test_was_published_recently_with_recent_question(self):
"""
was_published_recently() should return True for questions whose
pub_date is within the last day.
"""
time = timezone.now() - datetime.timedelta(hours=1)
recent_question = Pregunta(fecha_publi=time)
self.assertEqual(recent_question.was_published_recently(), True)

Después de introducir este código, comprobaréis que ahora tenemos tres pruebas que confirman que “Pregunta.was_published_recently()” devuelve valores correctos para preguntas pasadas, recientes y futuras.

De nuevo, polls es una aplicación simple, pero sin importar lo complejo que pueda crecer en el futuro o la interacción que pueda tener con otro código, tenemos alguna garantía de que el método para el cual hemos escrito tests se comportará de la manera esperada.

Probando una vista

Nuestra aplicación de encuestas siempre va a publicar una pregunta, incluso cuanto el campo “fecha_publi” de la pregunta, es una fecha en el futuro. Éste es un aspecto de la vista que deberíamos mejorar. Tener una “fecha_publi” en el futuro debería significar que la pregunta se publica en ese momento, pero permanece invisible hasta entonces.

Una prueba para una vista

Cuando arreglamos el error de arriba, escribimos una prueba primero y luego el código que lo arreglaba. De hecho fue un ejemplo simple de “test-driven development”, pero no importa en realidad el orden en que lo hicimos.

En nuestra primera prueba nos concentramos en el comportamiento interno del código. Para esta prueba, queremos comprobar el comportamiento como lo experimentaría un usuario mediante el navegador web. Antes de intentar arreglar cualquier cosa, veamos las herramientas que tenemos a nuestra disposición.

El cliente para pruebas de Django

“Django” provee un cliente para pruebas. “Client” sirve para simular la interacción del usuario con el código a nivel de vista. Podemos usarlo en tests.py o incluso en la consola de Python. Empezaremos de nuevo con la consola de Python, donde necesitamos hacer un par de cosas que no serán necesarias en tests.py. La primera es crear el ambiente de pruebas en la consola de Python:

>>> from django.test.utils import setup_test_environment
>>> setup_test_environment()

“setup_test_environment()” instala un renderizador de plantillas que nos permitirá examinar algunos atributos adicionales en las respuestas, tales como “response.context”, que de otra forma no estarían disponibles. Fijaos que este método no configura una base de datos para pruebas, entonces lo que ejecutemos a continuación, va a ser contra la base de datos existente y la salida podría diferir dependiendo de las preguntas que hayamos creado.

A continuación necesitamos importar la clase del cliente para pruebas (luego en tests.py vamos a usar la clase “django.test.TestCase”, que viene con su propio cliente, así que este paso no será necesario):

>>>from django.test import Client
>>># create an instance of the client for our use
>>>client = Client()

Una vez realizado todo esto, ya podemos pedirle al cliente que haga trabajo por nosotros:

>>># get a response from '/'
>>>response = client.get('/')
>>># we should expect a 404 from that address
>>>response.status_code
404
>>># on the other hand we should expect to find something at '/polls/'
>>># we'll use 'reverse()' rather than a hardcoded URL
>>>from django.core.urlresolvers import reverse
>>>response = client.get(reverse('polls:index'))
>>>response.status_code
200
>>>response.content
<span class="go">'nnn

No polls are available.

nn
</span>>>># note - you might get unexpected results if your ``TIME_ZONE``
>>># in ``settings.py`` is not correct. If you need to change it,
>>># you will also need to restart your shell session
>>>from polls.models import Pregunta
>>>from django.utils import timezone
>>># create a Pregunta and save it
>>>q = Pregunta(texto_pregunta="Who is your favorite Beatle?", fecha_publi=timezone.now())
>>>q.save()
>>># check the response once again
>>>response = client.get('/polls/')
>>>response.content
'nnn    <ul>n    n        <li><a href="/polls/1/">Who is your favorite Beatle?</a></li>n    n    </ul>nn'
>>> # If the following doesn't work, you probably omitted the call to
>>> # setup_test_environment() described above
>>>response.context['latest_question_list']
[<Question: Who is your favorite Beatle?>]

Esto es todo por hoy, os invitamos como siempre a que sigáis explorando este framework y probándolo. Seguir ejecutando más pruebas a vuestra vista. En el próximo capítulo seguiremos trabajando con las pruebas automáticas para las vistas.

Y para todos los que se acaban de incorporar indicarles que tenemos un índice con todos los capítulos del curso, ya que nunca es tarde para empezar.

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  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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