Pruebas de funciones: elegir casos que revelen errores

Comprende la idea

Antes de empezar: Funciones, listas, condicionales y excepciones.

Una prueba compara un comportamiento observado con uno esperado. Para que sea útil, el esperado debe salir del contrato o de un razonamiento independiente, no de copiar la misma fórmula que podría estar mal en la implementación.

Una función con una decisión explícita

def media(datos):
    if len(datos) == 0:
        raise ValueError("Se necesita al menos un dato")
    return sum(datos) / len(datos)

assert media([2, 4, 6]) == 4
assert media([5]) == 5
assert media([-3, 3]) == 0

El contrato supone una colección de números compatibles con suma y división. Los casos cubren varios elementos, uno solo y cancelación de signos. No afirman que la función acepte cadenas ni cualquier objeto.

Probar el rechazo

try:
    media([])
except ValueError:
    pass
else:
    raise AssertionError("La lista vacía debía rechazarse")

Si no hay excepción, la prueba falla. Un bloque que capture cualquier error podría aceptar accidentalmente un fallo distinto; por eso comprobamos el tipo esperado.

Decimales aproximados

Para cálculos con punto flotante, algunas expresiones no coinciden exactamente con su representación decimal ideal. Puede ser apropiado usar una tolerancia absoluta y relativa con math.isclose, elegida según la escala y la precisión que exige el problema.

Vamos con un ejemplo

Conecta y aplica

Cuando corriges un error, guarda una prueba que lo reproduzca con una entrada pequeña. Después comprueba que esa prueba pasa y que las decisiones importantes que antes funcionaban siguen cubiertas.

Un detalle que importa: No uses igualdad aproximada para ocultar un error de unidades o una fórmula equivocada. La tolerancia debe justificar diferencias numéricas pequeñas, no aceptar cualquier resultado.