write-testthat-tests
À propos
Cette compétence génère des tests unitaires complets testthat (Édition 3) pour les fonctions de packages R. Elle aide les développeurs à ajouter des tests pour de nouvelles fonctions, à augmenter la couverture du code existant, à écrire des tests de régression pour les corrections de bugs, ou à mettre en place une infrastructure de tests pour de nouveaux packages. Les capacités clés incluent l'organisation des tests, les assertions, les fixtures, le mocking, les tests instantanés et les tests paramétrés.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/write-testthat-testsCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
name: write-testthat-tests description: > Umfassende testthat-Tests (Edition 3) fuer R-Paketfunktionen schreiben. Behandelt Testorganisation, Erwartungen, Fixtures, Mocking, Snapshot-Tests, parametrisierte Tests und das Erreichen hoher Testabdeckung. Verwenden beim Hinzufuegen von Tests fuer neue Paketfunktionen, zur Erhoehung der Testabdeckung bestehenden Codes, zum Schreiben von Regressionstests fuer Fehlerbehebungen oder beim Einrichten der Testinfrastruktur fuer ein neues Paket. locale: de source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: r-packages complexity: intermediate language: R tags: r, testthat, testing, unit-tests, coverage
testthat-Tests schreiben
Umfassende Tests fuer R-Paketfunktionen mit testthat Edition 3 erstellen.
Wann verwenden
- Tests fuer neue Paketfunktionen hinzufuegen
- Testabdeckung fuer bestehenden Code erhoehen
- Regressionstests fuer Fehlerbehebungen schreiben
- Testinfrastruktur fuer ein neues Paket einrichten
Eingaben
- Erforderlich: Zu testende R-Funktionen
- Erforderlich: Erwartetes Verhalten und Grenzfaelle
- Optional: Test-Fixtures oder Beispieldaten
- Optional: Zielabdeckungsprozentsatz (Standard: 80%)
Vorgehensweise
Schritt 1: Testinfrastruktur einrichten
Falls noch nicht geschehen:
usethis::use_testthat(edition = 3)
Dies erstellt tests/testthat.R und das Verzeichnis tests/testthat/.
Erwartet: tests/testthat.R und Verzeichnis tests/testthat/ erstellt. DESCRIPTION hat Config/testthat/edition: 3 gesetzt.
Bei Fehler: Wenn usethis nicht verfuegbar ist, tests/testthat.R manuell erstellen mit dem Inhalt library(testthat); library(packagename); test_check("packagename") und das Verzeichnis tests/testthat/ hinzufuegen.
Schritt 2: Testdatei erstellen
usethis::use_test("function_name")
Erstellt tests/testthat/test-function_name.R mit einer Vorlage.
Erwartet: Testdatei unter tests/testthat/test-function_name.R erstellt mit einem Platzhalter-test_that()-Block zum Ausfuellen.
Bei Fehler: Wenn usethis::use_test() nicht verfuegbar ist, die Datei manuell erstellen. Die Namenskonvention test-<function_name>.R einhalten.
Schritt 3: Grundlegende Tests schreiben
test_that("weighted_mean computes correct result", {
expect_equal(weighted_mean(1:3, c(1, 1, 1)), 2)
expect_equal(weighted_mean(c(10, 20), c(1, 3)), 17.5)
})
test_that("weighted_mean handles NA values", {
expect_equal(weighted_mean(c(1, NA, 3), c(1, 1, 1), na.rm = TRUE), 2)
expect_true(is.na(weighted_mean(c(1, NA, 3), c(1, 1, 1), na.rm = FALSE)))
})
test_that("weighted_mean validates input", {
expect_error(weighted_mean("a", 1), "numeric")
expect_error(weighted_mean(1:3, 1:2), "length")
})
Erwartet: Grundlegende Tests decken korrekte Ausgaben fuer typische Eingaben, NA-Behandlungsverhalten und Eingabevalidierungs-Fehlermeldungen ab.
Bei Fehler: Wenn Tests sofort fehlschlagen, pruefen, ob die Funktion geladen ist (devtools::load_all()). Wenn Fehlermeldungen nicht uebereinstimmen, ein Regex-Muster in expect_error() statt eines exakten Strings verwenden.
Schritt 4: Grenzfaelle testen
test_that("weighted_mean handles edge cases", {
# Empty input
expect_error(weighted_mean(numeric(0), numeric(0)))
# Single value
expect_equal(weighted_mean(5, 1), 5)
# Zero weights
expect_true(is.nan(weighted_mean(1:3, c(0, 0, 0))))
# Very large values
expect_equal(weighted_mean(c(1e15, 1e15), c(1, 1)), 1e15)
# Negative weights
expect_error(weighted_mean(1:3, c(-1, 1, 1)))
})
Erwartet: Grenzfaelle sind abgedeckt: leere Eingabe, einzelne Werte, Nullgewichte, extreme Werte und ungueltigen Eingaben. Jeder Grenzfall hat ein klar definiertes erwartetes Verhalten.
Bei Fehler: Wenn die Funktion einen Grenzfall nicht wie erwartet behandelt, entscheiden, ob die Funktion oder der Test angepasst werden soll. Das beabsichtigte Verhalten fuer mehrdeutige Faelle dokumentieren.
Schritt 5: Fixtures fuer komplexe Tests verwenden
tests/testthat/fixtures/ fuer Testdaten erstellen:
# tests/testthat/helper.R (wird automatisch geladen)
create_test_data <- function() {
data.frame(
x = c(1, 2, 3, NA, 5),
group = c("a", "a", "b", "b", "b")
)
}
# In der Testdatei
test_that("process_data works with grouped data", {
test_data <- create_test_data()
result <- process_data(test_data)
expect_s3_class(result, "data.frame")
expect_equal(nrow(result), 2)
})
Erwartet: Fixtures stellen konsistente Testdaten ueber mehrere Testdateien hinweg bereit. Hilfsfunktionen in tests/testthat/helper.R werden von testthat automatisch geladen.
Bei Fehler: Wenn Hilfsfunktionen nicht gefunden werden, sicherstellen, dass die Datei helper.R heisst (nicht helpers.R) und sich in tests/testthat/ befindet. Die R-Sitzung bei Bedarf neu starten.
Schritt 6: Externe Abhaengigkeiten mocken
test_that("fetch_data handles API errors", {
local_mocked_bindings(
api_call = function(...) stop("Connection refused")
)
expect_error(fetch_data("endpoint"), "Connection refused")
})
test_that("fetch_data returns parsed data", {
local_mocked_bindings(
api_call = function(...) list(data = list(value = 42))
)
result <- fetch_data("endpoint")
expect_equal(result$value, 42)
})
Erwartet: Externe Abhaengigkeiten (APIs, Datenbanken, Netzwerkaufrufe) werden gemockt, sodass Tests ohne echte Verbindungen laufen. Mock-Rueckgabewerte testen die Datenverarbeitungslogik der Funktion.
Bei Fehler: Wenn local_mocked_bindings() fehlschlaegt, sicherstellen, dass die zu mockende Funktion im Testbereich zugreifbar ist. Fuer Funktionen in anderen Paketen das Argument .package verwenden.
Schritt 7: Snapshot-Tests fuer komplexe Ausgaben
test_that("format_report produces expected output", {
expect_snapshot(format_report(test_data))
})
test_that("plot_results creates expected plot", {
expect_snapshot_file(
save_plot(plot_results(test_data), "test-plot.png"),
"expected-plot.png"
)
})
Erwartet: Snapshot-Dateien werden in tests/testthat/_snaps/ erstellt. Der erste Lauf erstellt den Ausgangszustand; spaeteren Laeufe vergleichen damit.
Bei Fehler: Wenn Snapshots nach einer beabsichtigten Aenderung fehlschlagen, sie mit testthat::snapshot_accept() aktualisieren. Bei plattformuebergreifenden Unterschieden den Parameter variant verwenden, um plattformspezifische Snapshots zu pflegen.
Schritt 8: Uebersprungbedingungen verwenden
test_that("database query works", {
skip_on_cran()
skip_if_not(has_db_connection(), "No database available")
result <- query_db("SELECT 1")
expect_equal(result[[1]], 1)
})
test_that("parallel computation works", {
skip_on_os("windows")
skip_if(parallel::detectCores() < 2, "Need multiple cores")
result <- parallel_compute(1:100)
expect_length(result, 100)
})
Erwartet: Tests, die spezielle Umgebungen (Netzwerk, Datenbank, mehrere Kerne) erfordern, sind mit Uebersprungbedingungen abgesichert. Diese Tests laufen lokal, werden aber bei CRAN oder in eingeschraenkten CI-Umgebungen uebersprungen.
Bei Fehler: Wenn Tests bei CRAN oder CI fehlschlagen, lokal aber bestehen, die entsprechende Bedingung skip_on_cran(), skip_on_os() oder skip_if_not() am Anfang des test_that()-Blocks hinzufuegen.
Schritt 9: Tests ausfuehren und Abdeckung pruefen
# Alle Tests ausfuehren
devtools::test()
# Bestimmte Testdatei ausfuehren
devtools::test_active_file() # in RStudio
testthat::test_file("tests/testthat/test-function_name.R")
# Abdeckung pruefen
covr::package_coverage()
covr::report()
Erwartet: Alle Tests bestehen mit devtools::test(). Der Abdeckungsbericht zeigt, dass der Zielprozentsatz erreicht wird (Ziel: >80%).
Bei Fehler: Wenn Tests fehlschlagen, die Testausgabe nach spezifischen Prueffehlem durchsuchen. Wenn die Abdeckung unter dem Ziel liegt, covr::report() verwenden, um nicht getestete Codepfade zu identifizieren und Tests hinzuzufuegen.
Validierung
- Alle Tests bestehen mit
devtools::test() - Abdeckung ueberschreitet den Zielprozentsatz
- Jede exportierte Funktion hat mindestens einen Test
- Fehlerbedingungen werden getestet
- Grenzfaelle sind abgedeckt (NA, NULL, leer, Grenzwerte)
- Keine Tests haengen von externem Zustand oder Ausfuehrungsreihenfolge ab
Haeufige Stolperfallen
- Voneinander abhaengige Tests: Jeder
test_that()-Block muss unabhaengig sein - Hartcodierte Dateipfade:
testthat::test_path()fuer Test-Fixtures verwenden - Gleitkommavergleich:
expect_equal()(hat Toleranz) stattexpect_identical()verwenden - Private Funktionen testen: Moeglichst ueber die oeffentliche API testen.
:::sparsam verwenden. - Snapshot-Tests in CI: Snapshots sind plattformsensitiv. Parameter
variantfuer plattformuebergreifende Tests verwenden. skip_on_cran()vergessen: Tests, die Netzwerk, Datenbanken oder lange Laufzeit erfordern, muessen bei CRAN uebersprungen werden
Beispiele
# Muster: Testdatei spiegelt R/-Datei
# R/weighted_mean.R -> tests/testthat/test-weighted_mean.R
# Muster: Beschreibende Testnamen
test_that("weighted_mean returns NA when na.rm = FALSE and input contains NA", {
result <- weighted_mean(c(1, NA), c(1, 1), na.rm = FALSE)
expect_true(is.na(result))
})
# Muster: Warnungen testen
test_that("deprecated_function emits deprecation warning", {
expect_warning(deprecated_function(), "deprecated")
})
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