Иногда, когда только начинаешь разбираться в автоматизации тестирования, сталкиваешься с термином “юнит-тесты” и думаешь: «Ну это же для разработчиков». Часто так и есть. Но понимать юнит-тесты важно не только девелоперам. Это основа автоматизированного контроля качества, и если ты в тестировании или менеджменте — это как знание алфавита перед чтением.

Давай разберёмся, что это такое, зачем они нужны, и как устроены.

Юнит-тест — это автоматический тест, проверяющий работу одной минимальной логической единицы программы (юнита). Обычно под юнитом понимают одну функцию, метод или класс.

Простой пример:

def add(a, b): return a + b Юнит-тест:

def test_add(): assert add(2, 3) == 5 Задача — проверить, что add(2, 3) всегда вернёт 5. Если кто-то в будущем добавит в add() проверку на отрицательные числа и случайно сломает обычное сложение — тест упадёт и сообщит об этом. Юнит-тесты позволяют:

Раннее обнаружение ошибок. Юнит-тесты запускаются при каждом коммите. Если сломали даже мелочь — вы узнаете сразу. Упрощают рефакторинг. Когда у тебя есть покрытие тестами, ты можешь переписывать код без страха, что всё развалится. Документируют поведение кода. По тестам легко понять, как должна работать функция. Снижают стоимость багов. Исправить ошибку, найденную на этапе коммита, в 10 раз дешевле, чем после релиза.

Вид тестирования | Что проверяет | Кто пишет | Примеры

Юнит-тесты | Отдельную функцию / метод | Разработчики | add(), validate_email()

Интеграционные | Как компоненты работают вместе | Девы / QA | API + БД, UI + бекенд

E2E | Поведение всей системы через UI/API | QA / Автоматизаторы | Пользователь логинится, покупает товар

Что делает юнит-тест «правильным» Изолированность. Он не зависит от других функций, базы данных или API. Всё, что вне его юнита, должно быть подделано (мокнуто). Повторяемость. Запускай хоть тысячу раз — результат должен быть один. Простота. Легко читается, легко поддерживается. Быстрота. Юнит-тесты должны быть быстрыми — иначе их не будут запускать при каждом коммите. На Python обычно используют pytest или unittest, на Java — JUnit, на JS — Jest или Mocha.

Пример на Python с pytest:

def is_even(n): return n % 2 == 0

def test_is_even(): assert is_even(2) is True assert is_even(3) is False Пример с моками:

from unittest.mock import Mock

def send_email(user, email_service): if user.is_active: email_service.send(user.email)

def test_send_email(): mock_service = Mock() user = Mock() user.is_active = True user.email = 'test@example.com'

send_email(user, mock_service)

mock_service.send.assert_called_once_with('test@example.com') Сколько юнитов нужно покрыть тестами? Ответ: столько, чтобы быть уверенным, что при изменении кода упадут тесты, если что-то пойдёт не так.

Инструменты покрытия (coverage.py, Istanbul, JaCoCo) покажут процент покрытия. Но 100% — не всегда цель. Главное — покрыть критически важную логику.

Антипаттерны Тест ради теста. Проверка 1 + 1 == 2 — не тест, если в коде нет функции, которую это проверяет. Тест зависит от БД или API. Это уже интеграционный тест. Тест ломается при любом изменении. Значит, он слишком чувствительный — например, жёстко привязан к форматированию строки. Как внедрить юнит-тесты в команду Согласовать подход. Выберите язык, фреймворк, структуру тестов. Начать с нового кода. Не переписывайте старое — начните покрывать новый функционал. Включить тесты в CI/CD. Тесты должны запускаться автоматически при каждом коммите. Оценивать PR по тестам. Нет тестов — нет слияния. Если сложно протестировать — пусть объяснят, почему. Юнит-тесты — это страховка, документация, и способ сказать “я уважаю труд команды, поэтому не ломаю ничего по мелочи”. Они не спасут от всех багов, но дают устойчивость при росте продукта.

Хороший юнит-тест не просто проверяет поведение — он даёт уверенность, что завтра ты сможешь переписать часть логики и не сломать остальное. А это — уже половина успеха.