Natuurlijk! Hier is een uitgebreide checklist voor eenheidstests in Python, inclusief aspecten van testgevalontwerp, dekkingsanalyse en best practices: **Checklist voor eenheidstests in Python** ### 1. Testgevalontwerp - [ ] **Gebruik duidelijke en beschrijvende testnamen:** Namen die aangeven wat de test controleert (bijv. `test_login_with_valid_credentials`). - [ ] **Test één ding tegelijk:** Elke test moet zich richten op één specifieke functionaliteit of gedrag. - [ ] **Gebruik setup- en teardown-methoden:** Bereid testomstandigheden voor en maak ze schoon na de tests (bijv. `setUp()`, `tearDown()` in `unittest`). - [ ] **Maak gebruik van mocks en stubs:** Voor afhankelijkheden die niet relevant zijn voor de test, gebruik mock-objecten om isolatie te waarborgen. - [ ] **Test zowel positieve als negatieve scenario's:** Bijvoorbeeld, geldige invoer en invoer die fouten veroorzaakt. - [ ] **Test randgevallen en uitzonderingen:** Zorg dat je ook test op grenswaarden en verwachte foutmeldingen. - [ ] **Gebruik parametrisatie waar mogelijk:** Voer dezelfde test uit met verschillende invoerwaarden (bijv. met `pytest.mark.parametrize`). ### 2. Dekking en analyse - [ ] **Gebruik code coverage tools:** Zoals `coverage.py` om te controleren welke delen van de code getest worden. - [ ] **Streef naar hoge dekkingsgraad:** Idealiter minimaal 80-90%, maar focus op kritieke code. - [ ] **Analyseer niet-geteste code:** Identificeer en voeg tests toe voor ongeteste functies of paden. - [ ] **Test alle belangrijke codepaden:** Inclusief if-else takken, loops, uitzonderingsafhandeling. - [ ] **Vermijd over-dekkings:** Focus op relevante en kritische delen, niet op onnodige tests. ### 3. Best practices voor effectieve en onderhoudbare tests - [ ] **Houd tests onafhankelijk:** Elke test moet zonder afhankelijkheid op andere tests kunnen draaien. - [ ] **Gebruik asserties effectief:** Controleer niet alleen output, maar ook randvoorwaarden en side-effects. - [ ] **Houd tests eenvoudig en overzichtelijk:** Vermijd complexe logica binnen tests. - [ ] **Documenteer tests indien nodig:** Leg uit waarom bepaalde tests bestaan of wat ze controleren. - [ ] **Voer tests automatische uit:** Implementeer continuous integration (CI) om tests automatisch te draaien bij elke wijziging. - [ ] **Gebruik fixture-bestanden en testdata zorgvuldig:** Minimaliseer duplicatie en zorg voor consistente testdata. - [ ] **Refactor tests regelmatig:** Verwijder verouderde tests en verbeter testcode voor leesbaarheid. - [ ] **Vermijd het testen van niet-ondersteunde versies:** Houd je tests actueel met je Python-versie en afhankelijkheden. ### 4. Overige overwegingen - [ ] **Gebruik een testframework:** Zoals `unittest`, `pytest` of `nose`. - [ ] **Behandel externe systemen en API's met mocks:** Vermijd afhankelijkheid van externe services. - [ ] **Test foutafhandelingspaden expliciet:** Controleer dat fouten correct worden afgehandeld. - [ ] **Implementeer tests voor performance indien nodig:** Bijvoorbeeld, tijdslimieten voor kritieke functies. Door deze checklist te volgen, zorg je voor een volledige, effectieve en onderhoudbare set eenheidstests voor je Python-project.

Zeker, hier is een uitgebreide checklist voor eenheidstests in Python: ## Testgevalontwerp & Structuur - [ ] Elke test test slechts één specifiek gedrag/use-case - [ ] Gebruik beschrijvende testnamen (test_<methode>_<scenario>_<verwacht_resultaat>) - [ ] Arrange-Act-Assert patroon consistent toepassen - [ ] Test zowel happy path als edge cases en foutscenario's - [ ] Gebruik parametrisatie (pytest.mark.parametrize) voor vergelijkbare testscenario's - [ ] Test alle belangrijke voorwaarden (preconditions) en bedrijfsregels ## Testdekking & Analyse - [ ] Streef naar minimaal 80% code coverage - [ ] Gebruik tools zoals pytest-cov om coverage te meten - [ ] Test alle publieke methoden en functies - [ ] Verifieer dekking van alle belangrijke beslissingspunten (if/else, loops) - [ ] Test exception handling en foutscenario's - [ ] Analyseer branch coverage naast statement coverage ## Testisolatie & Betrouwbaarheid - [ ] Tests zijn onafhankelijk en kunnen in willekeurige volgorde draaien - [ ] Gebruik mocking voor externe dependencies (unittest.mock of pytest-mock) - [ ] Reset mock-toestanden tussen tests - [ ] Vermijd testinterdependentie - [ ] Gebruik setup/teardown methods of fixtures waar nodig ## Testonderhoudbaarheid - [ ] Tests zijn eenvoudig te lezen en begrijpen - [ ] Gebruik duidelijke, betekenisvolle testdata - [ ] Vermijd magic numbers en hardcoded waarden - [ ] Documenteer complexe testlogica met comments - [ ] Houd tests focused en niet te groot - [ ] Refactor gemeenschappelijke testcode naar hulpfuncties of fixtures ## Python-specifieke Best Practices - [ ] Gebruik pytest i.p.v. unittest voor betere leesbaarheid - [ ] Implementeer custom fixtures voor complexe testsetup - [ ] Gebruik context managers voor resource management in tests - [ ] Test asynchrone code met pytest-asyncio - [ ] Valideer datatypes en returnwaarden met type hints - [ ] Gebruik factory_boy of vergelijkbaar voor testdata-generatie ## Testorganisatie & Uitvoering - [ ] Groepeer gerelateerde tests in testklassen of modules - [ ] Gebruik markers om tests te categoriseren (slow, integration, etc.) - [ ] Configureer een duidelijk testrunner-script - [ ] Zorg dat tests snel uitvoerbaar zijn (<1 minuut voor unit tests) - [ ] Integreer tests in CI/CD pipeline - [ ] Monitor testperformance en -betrouwbaarheid ## Asserties & Validatie - [ ] Gebruik specifieke assert statements (niet alleen assert True/False) - [ ] Valideer zowel positieve als negatieve scenario's - [ ] Test boundary conditions en edge cases - [ ] Verifieer side effects waar van toepassing - [ ] Gebruik custom assertion helpers voor complexe validaties Deze checklist helpt je om robuuste, onderhoudbare eenheidstests te schrijven die je codebetrouwbaarheid garanderen.