Какие модули и инструменты используются для тестирования в Python

Что проверяют

Пишете ли вы тесты на практике и знаете ли стек вокруг pytest, а не только его название. Следом обычно спрашивают про фикстуры, про то, как замокать внешний API, и где правильно ставить patch.

Как отвечать

Разложите инструменты по задачам:

• pytest: стандарт де-факто. Тесты это обычные функции с assert, pytest переписывает его и показывает понятный дифф. Фикстуры с областью видимости (function, module, session), общие фикстуры в conftest.py, параметризация через @pytest.mark.parametrize;
• unittest: встроенный, в стиле xUnit с классами TestCase. Встречается в старом коде и в Django, pytest запускает такие тесты без переделки;
• unittest.mock: Mock, MagicMock, AsyncMock для корутин, patch как декоратор или контекстный менеджер. С autospec=True мок повторяет сигнатуру настоящего объекта;
• плагины pytest: pytest-cov для покрытия через coverage.py, pytest-xdist для параллельного запуска (-n auto), pytest-asyncio, pytest-mock с фикстурой mocker;
• HTTP и время: responses для requests, respx для httpx, freezegun или time-machine;
• property-based: hypothesis генерирует входные данные и находит краевые случаи, о которых вы не подумали;
• интеграция: testcontainers поднимает настоящую PostgreSQL в Docker, для веба есть TestClient в FastAPI и тестовый клиент Django;
• окружения: tox или nox прогоняют тесты на нескольких версиях Python.

doctest проверяет примеры в docstring. Он полезен для документации, но не как основной слой тестов.

Где спотыкаются

Патчат объект там, где он определён, а не там, где используется. Если модуль сделал from requests import get, патчить нужно mymodule.get, а не requests.get.

Мокают всё подряд, включая собственную базу. Тесты зелёные, а реальный SQL ни разу не выполнялся.

Гонятся за процентом покрытия. Строка, которую тест исполнил, но ничего не проверил, в отчёте выглядит покрытой. Смотрите хотя бы на покрытие ветвлений (--cov-branch).