【Python】pytestとは？使い方や活用シーン、注意点までわかりやすく解説！

2025年10月14日 2025年10月14日

Pythonでテストを自動化する際に欠かせないライブラリのひとつが pytest（パイテスト） です。

シンプルな記述で強力なテストが書けるため、初心者からプロの開発者まで幅広く利用されています。

この記事では、pytestの基本的な使い方から実務で役立つ注意点まで、初心者向けにわかりやすく解説します。

pytestとは？

pytestは、Python標準ライブラリの unittest よりも「シンプルで直感的にテストが書ける」テストフレームワークです。

テストの自動実行、例外処理の検証、前処理・後処理の共通化など、機能が豊富で、学習コストも低いのが特徴です。

特徴

シンプルな構文：関数名を test_ で始めるだけでテストとして認識される
assert構文が使える：標準の assert をそのまま利用可能
自動探索機能：特定のフォルダ内のテストを自動で検出・実行
豊富なプラグイン：カバレッジ測定やHTMLレポート出力も簡単に追加できる

pytestの基本的な書き方

たとえば、次のような関数をテストしたいとします。

# sample.py
def add(a, b):
    return a + b

def divide(a, b):
    return a / b

# sample.py

def add(a, b):

return a + b

def divide(a, b):

return a / b

この関数を pytest でテストする場合は、以下のように書きます。

# test_sample.py
import pytest
from sample import add, divide

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0

def test_divide_by_zero():
    # ZeroDivisionError が発生するかを確認
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        divide(1, 0)

# test_sample.py

import pytest

from sample import add, divide

def test_add():

assert add(2, 3) == 5

assert add(-1, 1) == 0

def test_divide_by_zero():

# ZeroDivisionError が発生するかを確認

with pytest.raises(ZeroDivisionError):

divide(1, 0)

【ポイント】

関数名を test_ で始めるだけでpytestが自動認識
assert で期待値と実際の値を比較
例外が発生するかどうかも pytest.raises() で簡単に確認できる

pytestの実行方法

pytestを実行するには、コマンドラインで次のように入力します。

pytest

pytest

すると、pytestはカレントディレクトリ以下の test_*.py または *_test.py ファイルを自動的に探索して実行します。

実行結果の例：

============================= test session starts =============================
collected 2 items

test_sample.py ..                                                        [100%]

============================== 2 passed in 0.02s ==============================

============================= test session starts =============================

collected 2 items

test_sample.py .. [100%]

============================== 2 passed in 0.02s ==============================

. は成功を意味し、もしテストが失敗すれば F（Fail）が表示されます。

補足
pytestの探索ルールは pytest.ini や pyproject.toml でカスタマイズ可能です。

[pytest]
python_files = test_*.py *_tests.py
python_functions = test_* check_*
python_classes = Test* Check*

[pytest]

python_files = test_*.py *_tests.py

python_functions = test_* check_*

python_classes = Test* Check*

pytestでよく使うオプション

pytestには、実行を便利にするオプションが多数用意されています。

ここではよく使う代表的なものを紹介します。

① 特定のテストファイルを実行

pytest test_sample.py

1 2	pytest test_sample.py

特定ファイルだけを対象にテストしたい場合に使用します。

② 特定のテスト関数を実行

pytest test_sample.py::test_add

1 2	pytest test_sample.py::test_add

ファイル内の特定の関数のみをピンポイントで実行します。

③ 詳細表示モード（-v）

pytest -v

pytest -v

どのテスト関数が実行されたかを詳細に表示します。

例：

test_sample.py::test_add PASSED
test_sample.py::test_divide_by_zero PASSED

test_sample.py::test_add PASSED

test_sample.py::test_divide_by_zero PASSED

④ print出力を表示（-s）

pytest -s

pytest -s

pytestはデフォルトで print() の出力を抑制します。

デバッグで出力を確認したいときに便利です。

⑤ 実行時間が長いテストを確認（--durations）

pytest --durations=5

1 2	pytest --durations=5

実行時間が長かったテスト上位5件 を表示します。

テスト全体のパフォーマンスを分析する際に役立ちます。

pytestの活用例：前処理・後処理を共通化する（fixture）

複数のテストで同じデータや準備処理を使う場合は、@pytest.fixture を使うと便利です。

fixtureは「テストの下準備を自動化する仕組み」です。

import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    return [1, 2, 3]

def test_sum(sample_data):
    assert sum(sample_data) == 6

import pytest

@pytest.fixture

def sample_data():

return [1, 2, 3]

def test_sum(sample_data):

assert sum(sample_data) == 6

【ポイント】

@pytest.fixture をつけた関数は「共通の準備処理」を定義する場所になります。
テスト関数でその関数名（例：sample_data）を引数として指定すると、自動的にその戻り値が注入されます。
複数のテスト関数で同じfixtureを使い回すことができるので、重複した初期化コードを書く必要がなくなります。

fixtureを使うと、テストごとに同じ準備処理を書く必要がなくなり、コードがすっきりします。

pytestを使うときの注意点

① 命名ルールを守る

pytestが自動でテストを検出するためには、以下の命名規則を守る必要があります。

対象	規則
テストファイル名	`test_.py`（推奨）または `_test.py`
テスト関数名	`test_` で始める
テストクラス名	`Test` で始める（大文字）

例：tests/test_sample.py

② assert文の使い方に注意

assert で比較する際は、期待値と実際の結果 を明確に書きましょう。

assert True のような無意味なテストは避けます。

③ 外部依存があるテストはmockを使う

API通信やデータベース接続など、外部要因に依存するテストは不安定になりがちです。

unittest.mock や pytest-mock を活用して、外部処理をモック化しましょう。

まとめ

今回は pytest を解説しました。

pytestはシンプルかつ強力なPython用テストフレームワーク
test_ で始まる関数と assert で簡単にテストを書ける
-v, -s, --durations などの便利なオプションで柔軟に制御できる
pytest.raises() や fixture を使えば、例外テストや共通処理も簡単
ファイル・関数の命名ルールを守ることが重要

pytestを導入すれば、手動確認を減らして、バグの早期発見や品質向上につながります。

まずは小さな関数のテストから始めて、少しずつ自動化の幅を広げていきましょう。