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GUIA_ACTIVACION_TESTS.md

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GUIA_ACTIVACION_TESTS.md

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🔧 Guía de Activación de Tests - MLOps-GPO45

⚠️ IMPORTANTE: Tests Como Templates

Los archivos de test creados contienen templates comentados que necesitan ser activados. Esto se hizo intencionalmente para:

  1. ✅ Proporcionar estructura completa de tests
  2. ✅ Evitar errores de imports hasta que estén listos
  3. ✅ Permitir activación gradual según avance del proyecto

📋 Pasos para Activar los Tests

Paso 1: Instalar Dependencias de Testing

pip install pytest pytest-cov pytest-xdist pytest-timeout

Paso 2: Verificar Estructura del Proyecto

Asegúrate de que tu proyecto tenga esta estructura:

MLOps-GPO45/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_reader.py
│   │   ├── data_explorer.py
│   │   ├── data_cleaning.py
│   │   ├── data_preprocessing.py
│   │   └── data_analysis.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── logger.py
│   └── versioning/
│       ├── __init__.py
│       └── version_tracker.py
├── tests/                    # ← Carpeta de tests (nueva)
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py
│   ├── test_data_reader.py
│   ├── test_data_explorer.py
│   ├── test_data_cleaning.py
│   ├── test_data_preprocessing.py
│   ├── test_data_analysis.py
│   └── test_integration_pipeline.py
├── pytest.ini
├── run_tests.py
└── TESTING_README.md

Paso 3: Activar Tests Gradualmente

🟢 Opción A: Activar UN test a la vez (Recomendado para empezar)

  1. Abre tests/test_data_cleaning.py
  2. Encuentra un test simple, por ejemplo test_initialization_creates_copy
  3. Descomenta las líneas del test:
# ANTES (comentado):
def test_initialization_creates_copy(self, sample_dataframe, mock_version_tracker):
    """Test que la inicialización crea una copia del DataFrame."""
    # from src.data.data_cleaning import DataCleaning
    # cleaner = DataCleaning(sample_dataframe, mock_version_tracker)
    # assert cleaner.df_clean is not None
    pass

# DESPUÉS (descomentado):
def test_initialization_creates_copy(self, sample_dataframe, mock_version_tracker):
    """Test que la inicialización crea una copia del DataFrame."""
    from src.data.data_cleaning import DataCleaning
    cleaner = DataCleaning(sample_dataframe, mock_version_tracker)
    assert cleaner.df_clean is not None
    assert isinstance(cleaner.df_clean, pd.DataFrame)
    assert cleaner.df_clean is not sample_dataframe
  1. Ejecutar ese test específico:
pytest tests/test_data_cleaning.py::TestDataCleaningInitialization::test_initialization_creates_copy -v

🟡 Opción B: Activar toda una CLASE de tests

  1. Abre el archivo de test (ej: test_data_cleaning.py)
  2. Descomenta todos los tests de una clase (ej: TestDataCleaningInitialization)
  3. Ejecutar:
pytest tests/test_data_cleaning.py::TestDataCleaningInitialization -v

🔴 Opción C: Activar TODO un archivo de tests

  1. Abre el archivo completo
  2. Descomenta TODOS los imports y código de tests
  3. Ejecutar:
pytest tests/test_data_cleaning.py -v

🎯 Orden Recomendado de Activación

Nivel 1: Tests Básicos (Comenzar aquí) ✅

# 1. Primero activar tests de inicialización
tests/test_data_cleaning.py::TestDataCleaningInitialization
tests/test_data_preprocessing.py::TestPreprocessorInitialization

# 2. Luego activar tests de funciones individuales
tests/test_data_cleaning.py::TestConvertDataTypes
tests/test_data_cleaning.py::TestRemoveDuplicates

Nivel 2: Tests Intermedios

# 3. Activar tests más complejos
tests/test_data_cleaning.py::TestHandleMissingValues
tests/test_data_cleaning.py::TestHandleOutliers
tests/test_data_preprocessing.py::TestBuildXY

Nivel 3: Tests Avanzados

# 4. Activar tests de integración
tests/test_integration_pipeline.py::TestCompleteDataPipeline
tests/test_integration_pipeline.py::TestEndToEndPipeline

🔍 Ejemplo Completo: Activar Test de DataCleaning

Archivo Original (comentado):

def test_convert_string_to_numeric(self, mock_version_tracker):
    """Test conversión de strings a numéricos."""
    df = pd.DataFrame({
        'url': ['http://example.com/1', 'http://example.com/2'],
        'shares': ['1000', '2000'],
        'n_tokens': ['10', '20']
    })
    
    # from src.data.data_cleaning import DataCleaning
    # cleaner = DataCleaning(df, mock_version_tracker)
    # cleaner.convert_data_types()
    
    # assert pd.api.types.is_numeric_dtype(cleaner.df_clean['shares'])
    # assert pd.api.types.is_numeric_dtype(cleaner.df_clean['n_tokens'])
    # assert cleaner.df_clean['url'].dtype == object
    pass

Archivo Activado (descomentado):

def test_convert_string_to_numeric(self, mock_version_tracker):
    """Test conversión de strings a numéricos."""
    df = pd.DataFrame({
        'url': ['http://example.com/1', 'http://example.com/2'],
        'shares': ['1000', '2000'],
        'n_tokens': ['10', '20']
    })
    
    from src.data.data_cleaning import DataCleaning
    cleaner = DataCleaning(df, mock_version_tracker)
    cleaner.convert_data_types()
    
    assert pd.api.types.is_numeric_dtype(cleaner.df_clean['shares'])
    assert pd.api.types.is_numeric_dtype(cleaner.df_clean['n_tokens'])
    assert cleaner.df_clean['url'].dtype == object
    # Remover el 'pass' al descomentar el código

🚀 Quick Start - Primeros 5 Minutos

# 1. Instalar dependencias
pip install pytest pytest-cov

# 2. Verificar que pytest funciona
pytest --version

# 3. Ejecutar tests (aunque estén comentados, no debe fallar)
pytest tests/ -v

# 4. Activar tu primer test
# Edita tests/test_data_cleaning.py
# Descomenta un test simple
# Ejecuta: pytest tests/test_data_cleaning.py -v

# 5. Ver cobertura
pytest --cov=src --cov-report=term

🛠️ Troubleshooting Común

Error: "No module named 'src'"

Solución 1: Agregar al PYTHONPATH

export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:$(pwd)"
pytest tests/

Solución 2: Instalar en modo desarrollo

pip install -e .

Solución 3: Agregar al inicio de conftest.py

import sys
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))

Error: "fixture 'sample_dataframe' not found"

Causa: conftest.py no está en el lugar correcto.

Solución: Verificar que tests/conftest.py existe.

Error: Tests pasan pero no hacen nada

Causa: Los tests tienen pass y el código está comentado.

Solución: Descomentar el código del test (ver ejemplos arriba).

📊 Verificar Progreso

Ver cuántos tests están activos:

# Total de tests
pytest --collect-only | grep "test session starts"

# Tests por archivo
pytest tests/test_data_cleaning.py --collect-only

Ver cobertura de código:

pytest --cov=src --cov-report=term-missing

✅ Checklist de Activación

  • Dependencias de testing instaladas (pip install pytest pytest-cov)
  • Estructura de carpetas correcta (tests/ en raíz del proyecto)
  • conftest.py con fixtures disponibles
  • Primer test descomentado y ejecutándose
  • Imports funcionando correctamente
  • Tests pasando (aunque sea 1)
  • Cobertura de código verificada

📚 Próximos Pasos

  1. Activar tests progresivamente - No intentes activar todo de una vez
  2. Ejecutar tests frecuentemente - Después de cada cambio al código
  3. Mantener cobertura alta - Objetivo: >80% en módulos críticos
  4. Agregar nuevos tests - Para funcionalidad nueva
  5. Integrar en CI/CD - Automatizar ejecución de tests

💡 Tips Profesionales

Desarrollo iterativo:

# Durante desarrollo, ejecuta tests continuamente
pytest -x -v  # Detiene en primer fallo

# Cuando algo falla, ejecuta solo ese test
pytest tests/test_data_cleaning.py::TestClass::test_method -v

# Usa --lf para re-ejecutar últimos fallos
pytest --lf

Debugging:

# Con prints visibles
pytest -s

# Con debugger
pytest --pdb

# Modo verbose extremo
pytest -vv

📞 Soporte

Si tienes problemas:

  1. Revisa TESTING_README.md para documentación completa
  2. Verifica que la estructura de archivos es correcta
  3. Asegúrate de que los imports están bien
  4. Ejecuta python run_tests.py --help para ver opciones

¡Listo para empezar! 🎉

Comienza activando un test simple y ve progresando gradualmente.
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