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Everything Claude Code 的 django-tdd Skill 为 Django 项目提供了完整的测试驱动开发（TDD）解决方案，集成 pytest-django、factory_boy、Testcontainers、mocking、覆盖率统计与 DRF API 测试等能力。它不仅极大提升了测试覆盖率和开发效率，还让 AI 编程助手能够自动生成、维护和验证高质量测试代码，成为生产级 Django 应用不可或缺的基础设施。

Everything Claude Code Django TDD Skill：pytest-django、factory_boy、Testcontainers 与 DRF API 测试 ​

Django 作为主流 Python Web 框架，天然支持测试，但传统测试方式往往存在配置繁琐、数据准备重复、API 测试覆盖不足等痛点。Everything Claude Code 的 django-tdd Skill，结合 pytest-django、factory_boy、Testcontainers（可选）、mocking 及覆盖率工具，构建了高效、自动化、可持续演进的测试体系。无论你是初次接触 AI 编程助手，还是希望深度定制测试流程，这项 Skill 都能帮助你用最少的人力实现生产级的测试保障。

推荐阅读 Everything Claude Code 完全指南：38 Agent + 156 Skill 的生产级 AI 编程插件 了解整体架构，或参考 Claude Code 快速上手指南：Skills、Hooks、Subagents、MCP 实战配置 快速集成本 Skill。

一、django-tdd Skill 解决什么问题？ ​

不用 Skill 时的痛点：

  • 测试环境配置杂乱，难以复用和维护
  • 手写测试数据冗长、易出错，难以覆盖边界场景
  • API、权限、异常等关键路径测试常被遗漏
  • 外部依赖（如支付、邮件、第三方 API）难以可靠 Mock
  • 覆盖率低，CI/CD 无法强制质量门槛
  • 新人难以理解项目测试规范，测试代码可读性弱

Skill 激活后：

  • 自动生成 pytest、factory_boy、DRF API 测试骨架和常用 fixture
  • 统一测试配置（数据库、邮箱、Celery、时区等），保证环境一致
  • 支持一键 Mock 外部服务（如 Stripe、邮件），测试不依赖真实环境
  • 强制覆盖率目标，CI/CD 质量门槛可追踪
  • 所有测试用例结构清晰、可读性强，方便 AI 辅助维护和扩展

二、Skill 触发条件与常见场景 ​

  • 新建 Django 项目或模块时，AI 自动建议并生成测试配置和基础用例
  • 开发新 Model、View、Serializer、API Endpoint 时，Skill 自动补全测试代码
  • 需要 Mock 第三方服务、邮件或异步任务时，Skill 提供标准化 patch/fixture
  • 引入新的业务流程（如支付、下单、注册）时，自动生成端到端集成测试
  • CI/CD 检查覆盖率、回归测试、权限校验等质量门槛

三、完整使用流程（Step by Step） ​

1. 配置 pytest-django 与测试环境 ​

在项目根目录下自动生成 pytest.ini：

ini
[pytest]
DJANGO_SETTINGS_MODULE = config.settings.test
testpaths = tests
python_files = test_*.py
addopts =
    --reuse-db
    --nomigrations
    --cov=apps
    --cov-report=html
    --cov-report=term-missing
    --strict-markers

Skill 会自动创建 config/settings/test.py，配置内存数据库、关闭 migrations、加速密码哈希和邮件后端：

python
DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': ':memory:'}}
MIGRATION_MODULES = DisableMigrations()
PASSWORD_HASHERS = ['django.contrib.auth.hashers.MD5PasswordHasher']
EMAIL_BACKEND = 'django.core.mail.backends.console.EmailBackend'

2. 标准化测试 fixture 与工厂 ​

Skill 自动生成 tests/conftest.py，包含常用 fixture：

python
@pytest.fixture
def user(db):
    return User.objects.create_user(email='test@example.com', password='testpass123')
@pytest.fixture
def authenticated_client(client, user):
    client.force_login(user)
    return client
@pytest.fixture
def api_client():
    from rest_framework.test import APIClient
    return APIClient()
@pytest.fixture
def authenticated_api_client(api_client, user):
    api_client.force_authenticate(user=user)
    return api_client

配合 factory_boy，Skill 生成 tests/factories.py，如：

python
class ProductFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
    class Meta:
        model = Product
    name = factory.Faker('sentence', nb_words=3)
    price = fuzzy.FuzzyDecimal(10.00, 1000.00, 2)
    stock = fuzzy.FuzzyInteger(0, 100)
    category = factory.SubFactory(CategoryFactory)
    created_by = factory.SubFactory(UserFactory)

实际用法示例：

python
def test_product_creation():
    product = ProductFactory(price=100.00, stock=50)
    assert product.price == 100.00
    assert product.stock == 50

3. 覆盖 Model、View、Serializer、API 全流程测试 ​

Model 层测试 ​

python
def test_product_slug_generation(db):
    product = ProductFactory(name='Test Product')
    assert product.slug == 'test-product'

View 层测试 ​

python
def test_product_list(client, db):
    ProductFactory.create_batch(10)
    response = client.get(reverse('products:list'))
    assert response.status_code == 200
    assert len(response.context['products']) == 10

DRF Serializer 测试 ​

python
def test_serialize_product(db):
    product = ProductFactory()
    serializer = ProductSerializer(product)
    assert serializer.data['name'] == product.name

DRF API ViewSet 测试 ​

python
def test_create_product_authorized(authenticated_api_client, db):
    url = reverse('api:product-list')
    data = {'name': 'Test Product', 'price': '99.99', 'stock': 10}
    response = authenticated_api_client.post(url, data)
    assert response.status_code == 201
    assert response.data['name'] == 'Test Product'

4. Mock 外部依赖与异步任务 ​

Mock Stripe 支付：

python
@patch('apps.payments.services.stripe')
def test_successful_payment(mock_stripe, client, user, product):
    mock_stripe.Charge.create.return_value = {'id': 'ch_123', 'status': 'succeeded'}
    client.force_login(user)
    response = client.post(reverse('payments:process'), {'product_id': product.id, 'token': 'tok_visa'})
    assert response.status_code == 302
    mock_stripe.Charge.create.assert_called_once()

Mock 邮件发送：

python
@override_settings(EMAIL_BACKEND='django.core.mail.backends.locmem.EmailBackend')
def test_order_confirmation_email(db, order):
    order.send_confirmation_email()
    assert len(mail.outbox) == 1

5. 集成测试与端到端流程 ​

Skill 支持自动生成完整业务流程测试：

python
def test_guest_to_purchase_flow(client, db):
    # 注册、登录、浏览商品、加购、结账、支付
    ...
    assert Order.objects.filter(user__email='test@example.com').exists()

6. 覆盖率统计与质量门槛 ​

Skill 默认集成 coverage：

bash
pytest --cov=apps --cov-report=html --cov-report=term-missing
open htmlcov/index.html

推荐覆盖率目标：

  • Models/Services ≥ 90%
  • Serializers ≥ 85%
  • Views/APIs ≥ 80%
  • Overall ≥ 80%

四、Skill 输出示例 ​

  • 自动生成的 pytest.ini、settings/test.py、conftest.py、factories.py
  • 针对 Model、View、Serializer、API 的标准化测试用例
  • Mock Stripe、邮件等外部服务的 patch 示例
  • 端到端业务流程集成测试
  • 覆盖率报告（HTML/终端）

五、Skill 常见配套 Agent 与协作关系 ​

六、最佳实践与注意事项 ​

推荐：

  • 用工厂（factory_boy）替代手写数据，提升可维护性
  • 一次只测一个行为，保持测试短小聚焦
  • 测试边界与权限，避免安全漏洞
  • 用 fixture/patch 统一 Mock 外部依赖
  • 持续追踪覆盖率，CI 阶段强制门槛

避免：

  • 不要测试 Django 或第三方库内部逻辑
  • 不要让测试间产生依赖，顺序可变
  • 不要过度 Mock，核心业务逻辑要真实走通
  • 不要用生产数据库或配置跑测试

FAQ ​

Q: Skill 支持哪些 Django 版本？ A: 推荐 Django 3.2 及以上，兼容 pytest-django、factory_boy、DRF 3.12+，大部分配置向下兼容。

Q: 如何与 AI Agent 协同生成和维护测试？ A: 启用 Skill 后，Claude Code 等 AI 助手会自动识别代码变更并补全相应测试用例，也可通过 MCP/命令显式要求生成测试。

Q: 可以集成 Testcontainers 做数据库/Redis/MQ 集成测试吗？ A: Skill 支持通过扩展 fixture 集成 Testcontainers，适合需要真实服务端到端测试的场景，具体可参考官方文档和项目实践。

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