Add measurement_logging/tests/test_core.py

measurement_logging/tests/test_core.py

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+import csv
+import tempfile
+from pathlib import Path
+import pytest
+
+# Da tested_module null ist, importiere direkt aus dem Paketnamen
+from measurement_logging import core
+
+
+def test_log_measurement_creates_csv_with_correct_columns():
+    headers = ["time", "temperature", "humidity", "iso", "exposure", "rms_noise"]
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
+        csv_path = Path(tmpdir) / "measurements.csv"
+
+        # Aufruf der Funktion mit Dummy-Werten
+        core.log_measurement(
+            time="22:30:00",
+            temperature=12.5,
+            humidity=80.2,
+            iso=1600,
+            exposure=1.25,
+            rms_noise=0.003
+        )
+
+        # Im vorgesehenen Pfad überprüft die Funktion, ob Datei existiert
+        # Test simuliert durch Schreiben in tmpdir
+        core.log_measurement(
+            time="22:30:00",
+            temperature=12.5,
+            humidity=80.2,
+            iso=1600,
+            exposure=1.25,
+            rms_noise=0.003
+        )
+
+        # Nun manuelles Schreiben in csv_path, da Datei intern fest definiert sein könnte
+        # Wir prüfen Struktur und Inhalt
+        core.log_measurement(
+            time="22:31:00",
+            temperature=13.2,
+            humidity=79.5,
+            iso=1600,
+            exposure=1.0,
+            rms_noise=0.004
+        )
+
+    # Statt reale Datei, testen wir die Funktion separat mit lokaler CSV
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+', newline='', suffix='.csv') as tmp:
+        tmp_path = Path(tmp.name)
+        # Erstelle CSV über interne Funktion
+        core.csv_output_path = tmp_path  # Falls Funktion dynamisch Pfad nutzt
+        core.log_measurement(
+            time="23:00:00",
+            temperature=10.0,
+            humidity=75.0,
+            iso=800,
+            exposure=2.0,
+            rms_noise=0.001
+        )
+        tmp.seek(0)
+        reader = csv.reader(tmp)
+        rows = list(reader)
+
+    assert rows[0] == headers, "CSV sollte Header mit korrekten Spaltennamen enthalten."
+    assert len(rows) == 2, "CSV sollte eine Kopfzeile und eine Datenzeile enthalten."
+
+
+def test_log_measurement_appends_rows():
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+', newline='', suffix='.csv', delete=False) as tmp:
+        tmp_path = Path(tmp.name)
+    try:
+        # Erste Messung schreiben
+        core.log_measurement(
+            time="00:00:00",
+            temperature=5.0,
+            humidity=60.0,
+            iso=400,
+            exposure=1.2,
+            rms_noise=0.002
+        )
+
+        # Zweite Messung schreiben
+        core.log_measurement(
+            time="00:10:00",
+            temperature=6.0,
+            humidity=61.0,
+            iso=400,
+            exposure=1.1,
+            rms_noise=0.0018
+        )
+
+        # Lesen und prüfen
+        with open(tmp_path, newline='') as f:
+            reader = list(csv.reader(f))
+        # Header und zwei Datenzeilen erwartet
+        assert len(reader) >= 3, "Es sollten mindestens 2 Messzeilen plus Header geschrieben werden."
+    finally:
+        tmp_path.unlink(missing_ok=True)
+
+
+def test_log_measurement_rejects_invalid_types():
+    with pytest.raises((TypeError, ValueError)):
+        core.log_measurement(
+            time=12345,  # Sollte str sein
+            temperature="warm",  # Sollte float sein
+            humidity=50.0,
+            iso=800,
+            exposure=1.0,
+            rms_noise=0.001
+        )