


Wie führe ich Unit-Tests in einer Standard-Python-Projektverzeichnisstruktur aus?
Komponententests mit Standardverzeichnisstruktur ausführen
Beachten Sie die folgende vorherrschende Verzeichnisstruktur für ein Python-Modul:
new_project/ antigravity/ antigravity.py test/ test_antigravity.py setup.py etc.
Es stellt sich die Frage: Wie führen wir die Tests durch? Obwohl es verlockend ist, python test_antigravity.py einfach aus dem Testverzeichnis auszuführen, schlägt dies fehl, da das Modul im Importpfad fehlt.
Verwendung der Unittest-CLI
Der empfohlene Ansatz ist die Nutzung der Unittest-Befehlszeilenschnittstelle (CLI), die den sys.path automatisch um die erforderlichen Informationen erweitert Verzeichnisse.
Ausführen eines einzelnen Tests
Um beispielsweise ein einzelnes Testmodul (test_antigravity.py) auszuführen, navigieren Sie zum Verzeichnis new_project und führen Sie Folgendes aus:
python -m unittest test.test_antigravity
Module importieren
Für eine Verzeichnisstruktur wie die Wenn eines davon bereitgestellt wird, ist es wichtig, sowohl antigravity als auch test in Pakete zu konvertieren, indem __init__.py-Dateien in beide Verzeichnisse eingefügt werden. Dies ermöglicht den nahtlosen Import des Antigravitationspakets und seiner Module innerhalb des Testmoduls.
Ausführen aller Tests
Um alle Tests auszuführen, nutzen Sie die Testerkennung, die automatisch identifiziert und führt alle Testmodule und -pakete aus (deren Namen mit test* beginnen). Navigieren Sie zum Verzeichnis new_project und führen Sie Folgendes aus:
python -m unittest discover
Anweisungen für Benutzer
Um den Prozess für Benutzer zu vereinfachen, geben Sie klare Anweisungen:
To run the unit tests: ``` cd new_project```
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führe ich Unit-Tests in einer Standard-Python-Projektverzeichnisstruktur aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
