Pytest или Unittest? И почему?

Pytest и Unittest - это два основных фреймворка для написания тестов на языке Python. Оба фреймворка имеют свои преимущества и недостатки, но выбор между ними может зависеть от конкретных потребностей проекта и предпочтений разработчика.

Pytest предлагает более простой и интуитивно понятный синтаксис для написания тестов, что делает его более доступным для начинающих разработчиков. Он также предлагает более широкий набор функций для организации и запуска тестов, таких как параметризация тестов, маркировка и автоматическое обнаружение тестов. Pytest также имеет более подробную документацию и большую базу пользователей, что может упростить поиск решений для различных проблем.

Unittest, с другой стороны, является стандартным модулем тестирования в Python и может быть более удобным для использования в проектах, которые следуют стандартам Python. Он также предлагает более гибкий подход к организации тестов и позволяет создавать собственные классы тестирования и методы. Unittest также может быть полезен для проектов, которые требуют более высокой степени контроля над тестами.

В целом, выбор между Pytest и Unittest зависит от конкретных потребностей проекта и предпочтений разработчика. Если вам нужен более простой и интуитивно понятный синтаксис, то Pytest может быть лучшим выбором. Если вы хотите использовать стандартный модуль тестирования Python и иметь более гибкий подход к организации тестов, то Unittest может быть более подходящим.

Размер сообщества вокруг инструмента тестирования также является важным фактором при выборе между Pytest и Unittest. Большое и активное сообщество может предложить больше ресурсов и поддержки для разработчиков, а также помочь в решении проблем и улучшении инструмента.  Pytest – это опенсорсный проект, который поддерживает большое количество разработчиков и это помогает фреймворку развиваться в направлениях, которые нужны его пользователям. Unittest – встроенное решение и это значит, что новый функционал добавляют разрабочики, которых значительно меньше чем в Pytest, а это в свою очередь значит, что теряется гибкость в релизах новых версий. Также не всегда учитываются пожелания сообщества.