Visualiza lo invisible: cómo entender y mejorar tus tests

Ponente/Speaker: Federico -- Cada vez que ejecutamos una suite de tests estamos generando información valiosa: qué tests fallan, cuánto duran, si hay patrones, si cambian con el tiempo… Sin embargo, esta valiosa información suele perderse entre los logs o simplemente no se recolecta. En general, no tenemos una visión clara del comportamiento histórico de nuestros tests. Esto impide detectar flaky tests, cuellos de botella, degradaciones en la duración o áreas del código que no se prueban. Sin visibilidad, se pierde capacidad de diagnóstico y mejora. En esta charla usaremos Python para construir un sistema sencillo que recolecte los resultados de cada ejecución de Pytest, los almacene en una base de datos y nos permita visualizarlos. A partir de ahí, veremos cómo: Visualizar tendencias de fallos en los tests, así como cambios en su duración. Detectar flaky tests de forma pasiva, observando variabilidad entre ejecuciones. Identificar nuevos tests que comienzan a fallar y patrones de inestabilidad. Priorizar mejoras en la calidad a partir de datos reales. Todo usando herramientas in-house, sin depender de SaaS externos, y con ejemplos prácticos para replicar fácilmente. Muchas veces los problemas de calidad están delante nuestro, pero el árbol no nos deja ver el bosque. Con una infraestructura mínima y bien enfocada se pueden detectar y resolver patrones que de otra forma pasarían desapercibidos. -- Python España: https://es.python.org/ BlueSky: https://bsky.app/profile/es.pycon.org Twitter/X: https://x.com/PyConES LinkedIn:   / pycones   Instagram:   / pycon_es