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My Python tests passed. Production still broke.

Spent 2 hours writing tests for a data validation function. All green. Deployed to production. Broke immediately. What went wrong Had a function that validated user input from a form: def validate_email(email): if '@' in…

0
↗ Quelle (dev.to)
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Spent 2 hours writing tests for a data validation function. All green. Deployed to production. Broke immediately.






What went wrong



Had a function that validated user input from a form:




def validate_email(email):
if '@' in email and '.' in email:
return True
return False






Wrote tests:




def test_valid_email():
assert validate_email('[email protected]') == True

def test_invalid_email():
assert validate_email('notanemail') == False






Tests passed. Felt good.



Production users started entering stuff like user@domain (no TLD), @domain.com (no username), user.name@ (incomplete). All passed validation. Database filled with garbage emails. Had to roll back.






The actual problem



Testing happy path is easy. Testing edge cases takes actual thought.



My tests only checked "does it have @ and ." - never tested WHERE those characters are, or if the format makes sense.






What I changed



Ended up using email-validator library instead of rolling my own:




from email_validator import validate_email, EmailNotValidError

def validate_email_input(email):
try:
valid = validate_email(email)
return True
except EmailNotValidError:
return False






Still wrote tests, but now they cover weird inputs:




def test_missing_username():
assert validate_email_input('@domain.com') == False

def test_missing_domain():
assert validate_email_input('user@') == False

def test_spaces_in_email():
assert validate_email_input('user [email protected]') == False

def test_valid_email():
assert validate_email_input('[email protected]') == True






Took like 15 min to add these cases. Would've saved me the rollback.






Lessons I keep relearning



Test the weird stuff - Users will always find ways to break your assumptions. Test empty strings, null values, special characters, unicode, really long inputs.



Don't reinvent validation - Email, phone, URL, credit card... libraries exist for a reason. They've seen all the edge cases already.



Production data is messier than test data - Your test suite uses clean examples. Real users paste from Excel, autocomplete forms wrong, or just fat-finger stuff.



Coverage ≠ quality - 100% coverage means nothing if you're only testing happy paths. One real edge case test beats ten generic ones.



Still working on this honestly. Keep catching myself writing tests that "feel complete" but miss obvious edge cases until production proves otherwise.

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