Тестирование Python-приложений может сталкиваться с рядом сложностей: - **Зависимости и окружение** Разные версии Python и сторонних библиотек могут вызывать неожиданные ошибки. Решение — использование `virtualenv`/`venv` и фиксация версий через `requirements.txt` или `poetry`. - **Глобальное состояние** Тесты могут влиять друг на друга из-за изменяемых объектов. Важно изолировать тесты с помощью `setUp`/`tearDown` или фикстур в `pytest`. - **Асинхронный код** Тестирование `async/await` требует специальных инструментов, например `pytest-asyncio`. - **Внешние сервисы** Зависимость от API или БД усложняет тестирование. Решение — моки (`unittest.mock`) или заглушки. Пример теста с моком: ``` from unittest.mock import patch def test_api_call(): with patch('requests.get') as mock_get: mock_get.return_value.status_code = 200 response = my_function_using_api() assert response == expected_result ``` - **Интеграционные тесты** Сложность в настройке и поддержке окружения. Docker может помочь в создании изолированных сред.