O que você aprenderá_

Implemente testes de unidade, integração e aceitação utilizando PyTest, unittest e pytest-cov.
Aplique fixtures e mocks para isolar componentes e simular interações externas.
Parametrize testes para cobrir múltiplos cenários de forma eficiente e legível.
Monitore métricas de cobertura, complexidade e manutenibilidade para manter a qualidade do código.
Organize e padronize o código seguindo o PEP 8 e boas práticas de programação.
Automatize a execução de testes e a análise de qualidade com GitHub Actions e integração contínua.

Público alvo_

Destinado a profissionais, estudantes e entusiastas que desejam aprimorar suas habilidades no desenvolvimento em Python, com ênfase na implementação de testes automatizados, garantia de qualidade de código e integração contínua.

Danilo de Souza Miguel

Mestre em Ciências com ênfase em Engenharia da Computação pela USP, onde curso o doutorado. Bacharel em Ciência da Computação. Atuo há mais de 10 anos como Engenheiro de Software, com experiência em mobile (Android, React Native), e web (Flask) e (Node), nuvem (AWS), Docker, Kubernetes e bancos de dados. Também atuei como Líder Técnico, e Pesquisador e sou professor universitário, lecionando disciplinas ligadas a programação, enegenharia de software, nuvem, redes e arquitetura de computadores.

Curso atualizado em 13/08/2025

Já estuda na Alura?

Comece o curso agora

Ementa

Fundamentos de Testes de Software
- Conceitos de teste de software, níveis e tipos de teste
- Demostração da estrutura da aplicação utilizada como estudo de caso
- Clonando a aplicação a partir do repositório GitHub
- Preparando ambiente: Clonando a aplicação a partir do repositório GitHub
- Configurando o banco de dados mongoDB
- Preparando ambiente: Configurando o banco de dados mongoDB
- Executando a aplicação
- Para saber mais: Executando a aplicação
- Iniciando testes unitários com o framework pytest
- Criando diferentes casos de teste com o framework pytest
- Revisando a aula
- Testando a integração no Cinetopia
- Garantindo a integridade dos dados no aplicativo Fokus
- Garantindo a qualidade do aplicativo Cinetopia
- Faça como eu fiz: Criando casos de teste, user-service/model/user_model.py
- Desafio: Criando casos de teste, product-service/model/product_model.py
Testes de Qualidade de software
- Cobertura de testes com o plugin pytest-cov
- Para saber mais: Cobertura de testes com o plugin pytest-cov, principais conceitos
- Executando testes de cobertura com o plugin pytest-cov
- Centralizando e automatizando a execução dos testes com pytest.ini
- Para saber mais: Centralizando e automatizando a execução dos testes com pytest.ini
- Entendendo o pylint, análise de qualidade do código
- Para saber mais: O que é pylint, análise de qualidade do código
- Analisando o código com pylint
- Explorando a complexidade ciclomática
- Para saber mais: O que é radon, análise da complexidade do código
- Análise da complexidade do código com radon
- Garantindo a qualidade dos contatos na Indexa
- Gerenciando a complexidade de rotas no CodeChella
- Garantindo a qualidade das receitas no Cookin'UP
- Desafio: Análise da qualidade do código do microsserviço user-service
Testes com múltiplas entradas e simulação
- Explorando o uso de mocks
- Para saber mais: Entendendo mais sobre mock
- Criando diferentes casos de teste com unittest.mock
- Entendendo o Pytest.mark.parametrize
- Para saber mais: pytest.mark.parametrize, o que é, por que e quando utilizar
- Criando testes parametrizados com o @pytest.mark.parametrize
- Análise dos resultados da aplicação do @pytest.mark.parametrize
- Simulando interações na plataforma Runner Circle
- Otimizando testes de funcionalidades na loja online de roupas
- Faça como eu fiz: Criando testes parametrizados, user-service/model/user_model.py
- Faça como eu fiz: Criando mock para teste, user-service/config/database.py
- Desafio: Criando testes parametrizados, product-service/model/product_model.py
Preparação e execução de testes
- Conceitos de pytest.mark.usefixtures
- Para saber mais: Conceitos de pytest.mark.usefixtures
- Configurando fixture global com conftest.py
- Criando caso de teste e analisando a utlização da fixture
- Explorando o unittest
- Para saber mais: Explorando o Unittest
- Criando casos de teste com unittest
- Preparando o ambiente de teste para novos pratos no Serenatto
- Testando a funcionalidade de compartilhamento no Cookin'UP
- Implementando testes unitários para funcionalidades de e-commerce
- Faça como eu fiz: Configurando fixture global, user-service/config/database.py
- Desafio: Criando um caso de teste com Unittest user-service/config/database.py
Testes de integração
- Avaliando testes de integração
- Criando arquivo conftest.py
- Criando casos de teste
- Executando testes
- Garantindo a integração de microservices no Cookin'UP
- Testando a comunicação entre APIs no Cookin'UP
- Faça como eu fiz: Alteração do arquivo conftest.py
- Desafio: Criação de mais casos de teste
Testes automatizados e Integração Contínua
- Integração Contínua e Entrega Contínua
- Para saber mais: Conceitos de CI/CD – Integração Contínua e Entrega Contínua
- Criando pipelines e workflows com GitHub Actions
- Para saber mais: Conceitos de GitHub actions, pipeline e workflows
- Adicionando mais testes ao pipeline
- Automatizando a entrega de produtos no Gatito Petshop
- Automatizando testes para o festival CodeChella
- Desafio: Adicionando e salvando relatórios

Descubra se esse curso é pra você! Leia as primeiras aulas

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Escola

Programação

Mergulhe no universo back-end. Programe nas principais plataformas e linguagens, como Python Node.JS, PHP, Java e .NET. Crie sistemas web e desenhe a arquitetura de soluções inovadoras, com código e boas práticas.

Conheça a escola