Python のテストとデバッグの記事一覧
Python のテストとデバッグの解説まとめPythonのテストとデバッグ入門｜品質を高める基本手法
Pythonのテストとデバッグカテゴリでは、プログラムの品質を保つための基本的なテスト手法とデバッグ方法を解説します。unittestを中心に、エラーの発見と修正の流れを初心者向けにまとめています。
Pythonのテストとデバッグとは？
Pythonのテストとデバッグは、 バグを早期に発見し、品質の高いプログラムを維持するために 欠かせない工程です。自動テストを導入することで、 開発効率と信頼性が大きく向上します。
ユニットテストとテストフレームワーク
unittestやpytestを使うことで、 関数単位・モジュール単位のテストを簡単に実装できます。 mockを使った依存関係の切り離しも重要なポイントです。
デバッグとログ活用
pdbによるステップ実行や、 loggingモジュールを使ったログ出力は、 不具合の原因特定に役立ちます。 トレースバックの読み方も重要なスキルです。
自動化とCI/CD
coverage.pyによるカバレッジ測定や、 GitHub Actionsを使ったCI環境構築により、 テストを自動化できます。 APIテストやWebテストも実務では欠かせません。
このカテゴリで学べる内容
- unittest・pytestの使い方
- モックとテスト設計
- デバッグとログ出力
- テストカバレッジ管理
- CI/CDによるテスト自動化
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具体的なワークショップ内容と環境
【つくるもの】
実務で即活用できる「自動データ収集・集計レポート生成ツール」を構築します。Pandasによる高速データ処理、外部APIとの連携、そして現場で重宝されるエラーハンドリングとログ出力の実践的な実装をコードに落とし込みます。
【開発環境】
VS Code または Jupyter Notebook を使用。実務10年のPLが現場で使うライブラリ選定基準や、仮想環境（venv/Pipenv）による適切なプロジェクト管理手法など、Pythonプロフェッショナルとしての「型」を伝授します。
この120分で得られる3つの革新スキル
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