Natuurlijk! Hier is een gedetailleerde strategie voor het ontwerpen van eenheidstests voor jouw gegevensverwerkings- en analysebibliotheek: 1. Testdekking en -strategie - Doel: Zorg voor een hoge testdekking (bijvoorbeeld >80%) om de betrouwbaarheid te garanderen. - Focus op: - Functionele functies: elke functie/methode die gegevens verwerkt of analyseert. - Randgevallen: lege invoer, null-waarden, zeer grote datasets, ongeldige gegevens. - Foutafhandeling: test of fouten correct worden afgehandeld en gerapporteerd. - Prestatie- en efficiëntietests: indien relevant, om te zorgen dat de verwerking binnen acceptabele tijd plaatsvindt. 2. Belangrijke scenario's om te overwegen - Data-invoer: - Validatie van verschillende gegevensformaten (CSV, JSON, etc.). - Onvolledige of corrupte gegevens. - Verwerking: - Correcte verwerking van normale datasets. - Behandeling van ontbrekende waarden en outliers. - Analyse: - Correcte resultaten voor bekende datasets. - Controle op consistentie en reproducibiliteit. - Foutafhandeling: - Verkeerde parameters, ontbrekende bestanden, ongeldige data. - Integratie met externe bronnen: - Mocking van databases of API's om afhankelijkheden te isoleren. 3. Structuur van de Tests - Gebruik een duidelijke hiërarchie: - Per module/functie een eigen testklasse. - Groepeer gerelateerde tests in test suites. - Organisatie: - Plaats tests in een aparte map (bijv. `tests/`). - Volg een consistente naamgevingsconventie (`test_<functie>.py`). - Onderhoudbaarheid: - Gebruik setup- en teardown-methoden voor herbruikbare testgegevens. - Maak gebruik van fixtures voor complexe testdata. 4. Tools en Frameworks - Programmeertaal: Python (bijvoorbeeld). - Testframeworks: - `pytest`: eenvoudig, krachtig, ondersteunt fixtures en parametrisatie. - `unittest`: ingebouwd, geschikt voor basisbehoeften. - Mocking: - `unittest.mock` of `pytest-mock` voor dependencies en externe bronnen. - Coverage: - `coverage.py` om testdekking te meten. - Integratie in CI/CD pipelines voor continue monitoring. - Continuous Integration: - Gebruik CI-tools zoals GitHub Actions, GitLab CI of Jenkins om tests automatisch uit te voeren bij elke commit. 5. Aanbevelingen voor maximale onderhoudbaarheid en duidelijkheid - Documenteer tests duidelijk: beschrijf wat elke test controleert en waarom. - Houd tests klein en gericht op één scenario. - Vermijd duplicatie door herbruikbare testhelpers en fixtures. - Automatiseer het testproces en integreer het in je ontwikkelworkflow. - Voer regelmatige code reviews uit op tests om kwaliteit te waarborgen. Door deze strategie te volgen, zorg je voor een robuuste, onderhoudsvriendelijke testsuite die bijdraagt aan de betrouwbaarheid en kwaliteit van je gegevensverwerkingsbibliotheek.

Zeker, hier is een gedetailleerde strategie voor het ontwerpen van eenheidstests voor jouw gegevensverwerkingsbibliotheek, specifiek toegespitst op de Nederlandse context en tools. ### 1. Teststructuur en Organisatie **Basisstructuur:** - Houd tests naast de broncode in een `tests` map, gespiegeld aan de `src` structuur. - Gebruik duidelijke naamconventies: `[module]_test.py` of `test_[module].py`. - Groepeer gerelateerde tests in testklassen per module of functionaliteitsgroep. **Voorbeeld:** ``` bibliotheek/ ├── src/ │ ├── preprocessing/ │ │ ├── normalisatie.py │ │ └── filtering.py │ └── analyse/ │ ├── statistiek.py │ └── visualisatie.py └── tests/ ├── preprocessing/ │ ├── test_normalisatie.py │ └── test_filtering.py └── analyse/ ├── test_statistiek.py └── test_visualisatie.py ``` ### 2. Testdekking en Scenario’s **Minimale Dekking:** - **Happy Paths:** Test normale functionaliteit met geldige invoer. - **Randgevallen:** Lege datasets, null/None waarden, grenswaarden (bijv. minimaal/maximaal toegestane getallen). - **Foutscenario’s:** Ongeldige invoer (bijv. verkeerde datatypes, corrupte data) en uitzonderingsafhandeling. - **Edge Cases voor Gegevensverwerking:** - Enkele vs. meerdere kolommen/rijen. - Grote datasets (performance tests). - Data met speciale karakters of ontbrekende waarden. - **Integriteit:** Controleer of transformaties en analyses de originele data niet onbedoeld wijzigen. **Specifieke Scenario’s voor Jouw Bibliotheek:** - **Preprocessing:** Test normalisatie (bijv. min-max scaling, z-score) met bekende uitkomsten. - **Filtering:** Controleer of filters (bijv. op waarden, datums) correcte subsets retourneren. - **Statistische Analyse:** Vergelijk resultaten met bekende waarden uit statistische software of handmatige berekeningen. - **Visualisatie:** Test of generatie van grafieken geen fouten veroorzaakt en of metadata (assen, titels) correct worden ingesteld. ### 3. Onderhoudbaarheid en Duidelijkheid **Best Practices:** - **Eén Assertie per Test:** Houd tests gefocust op één specifiek gedrag. - **Descriptieve Testnamen:** Gebruik namen die het scenario beschrijven, bijv. `test_normalisatie_met_negatieve_waarden`. - **Testisolatie:** Zorg dat tests onafhankelijk zijn en geen gedeelde status wijzigen. - **Hergebruik met Fixtures:** Definieer gemeenschappelijke testdata en setup-logica in fixtures (bijv. met `pytest`). - **Parametrisatie:** Gebruik parametrisatie om vergelijkbare scenario’s te groeperen en code-duplicatie te verminderen. **Voorbeeld (met pytest):** ```python import pytest from src.preprocessing.normalisatie import normaliseer @pytest.fixture def voorbeeld_dataset(): return [1, 2, 3, 4, 5] @pytest.mark.parametrize("invoer, verwacht", [ ([1, 2, 3], [0.0, 0.5, 1.0]), ([-1, 0, 1], [0.0, 0.5, 1.0]), ]) def test_normalisatie_berekening(invoer, verwacht): resultaat = normaliseer(invoer) assert resultaat == verwacht ``` ### 4. Aanbevolen Tools en Frameworks **Primaire Tools:** - **pytest:** Het meest gebruikte framework in Nederland vanwege zijn eenvoud en krachtige features (fixtures, parametrisatie, plugins). - **unittest:** Standaard bibliotheek, geschikt als je voorkeur geeft aan ingebouwde oplossingen. **Testdekking:** - **pytest-cov:** Integreert met `pytest` om dekking te meten. Streef naar >80% regeldekking, maar focus op kritieke paden. **Testdata en Mocking:** - **Faker:** Genereer realistische testdata (bijv. namen, datums). - **unittest.mock** of **pytest-mock:** Voor het isoleren van tests door externe afhankelijkheden te mocken (bijv. database calls, API’s). **Continuous Integration:** - Integreer tests in CI/CD pijplijnen met **GitHub Actions** of **GitLab CI** om tests automatisch te draaien bij elke commit. ### 5. Aanvullende Tips - **Documentatie:** Gebruik docstrings in tests om het doel van complexe scenario’s toe te lichten. - **Performance:** Voer periodiek performance tests uit voor tijdkritieke operaties met `pytest-benchmark`. - **Type-hinting:** Gebruik type-annotaties in code en tests voor betere leesbaarheid en vroegtijdige foutdetectie. Met deze strategie bouw je een robuuste testsuite die de kwaliteit van je bibliotheek waarborgt en onderhoud eenvoudig houdt. Succes! 🚀