Probar antes de automatizar

Qué aprenderás

• Una prueba compara un resultado obtenido con uno esperado
• Construir y comprobar una solución usando datos ficticios.
• Resolver y aprobar la hoja de ejercicios antes de continuar.

Conceptos del tema

Una prueba compara un resultado obtenido con uno esperado.

Incluye casos normales, valores de frontera y entradas no válidas.

Un ejemplo que funciona no demuestra que todos los casos funcionen.

Las pruebas deben describir el comportamiento necesario, sin copiar los mismos pasos del código que pretenden comprobar.

Guarda los casos que detectan errores para evitar que reaparezcan.

Cómo interpretar este tema

Separa el objetivo de los datos de entrada y del criterio de éxito. Trabaja primero con ejemplos ficticios que puedas comprobar. En código, identifica entradas, operaciones y salidas; en un encargo a una IA, distingue el contenido generado de las acciones realmente ejecutadas.

Construye una solución pequeña y revisable. Comprueba casos normales, fronteras y errores; conserva las fuentes de las afirmaciones y los permisos de cada herramienta. Los ejemplos de Python de este curso se copian a tu propio entorno: la página no ejecuta código ni realiza llamadas a servicios de IA.

Detalles para comprender la regla

Los extremos verifican comportamientos distintos que un caso intermedio no cubre.

Assert detecta que no se cumple la comprobación y lanza un error de aserción.

Una prueba de regresión verifica que un cambio posterior no reintroduzca el mismo problema.

Ejemplo resuelto

Comprobar una función de descuento con casos conocidos.

1. Prueba ausencia de descuento y descuento completo.
2. Prueba un caso intermedio que puedas calcular a mano.
3. Ejecuta de nuevo las comprobaciones después de cambiar el código.

Cómo practicar

1. Define el resultado y los datos que necesita.
2. Revisa el ejemplo y anticipa su salida antes de probarlo.
3. Comprueba un caso normal, una frontera y un error.
4. Explica la solución y verifica los datos o fuentes que utiliza.

Tu cuenta gratuita guarda respuestas, notas y progreso en las dos plataformas.

Recursos para profundizar

• Tutorial oficial de Python ↗

  Documentación de referencia del tema. Puede estar en inglés.