Python-Serverprogrammierung: Unit-Test mit Unittest
Mit der Popularität serverseitiger Python-Anwendungen ist das Testen extrem wichtig geworden und Entwickler müssen die Qualität und Stabilität ihres Codes sicherstellen. Unit-Tests sind eine effektive Testmethode, mit der Entwickler die Richtigkeit und Zuverlässigkeit des Codes überprüfen können. Bei der serverseitigen Python-Entwicklung ist Unittest ein leistungsstarkes Tool, das uns dabei helfen kann, automatisierte Tests zu implementieren, Fehler zu melden und die Codequalität sicherzustellen.
Einführung in Unittest
Unittest ist das Unit-Testing-Framework, das mit der Python-Sprache geliefert wird und außerdem eines der am häufigsten verwendeten Tools in der Python-Entwicklung ist. Sein Design ist von Javas JUnit und C++s CppUnit inspiriert und bietet die Vorteile der Benutzerfreundlichkeit, des effizienten Testens und der Wiederverwendbarkeit des Codes. Unittest bietet einige grundlegende Frameworks und Funktionen, die zum Schreiben von Testcode, zum Ausführen von Tests und zum Generieren von Testberichten verwendet werden können. Es wird häufig in der serverseitigen Python-Entwicklung verwendet.
Grundlegende Terminologie von Unittest
Bevor wir Unittest zum Programmieren verwenden, müssen wir einige grundlegende Konzepte verstehen.
- Testfall
Ein Testfall ist eine grundlegende Testeinheit, die eine Reihe von Bedingungen, die getestet werden müssen, und eine oder mehrere Testmethoden umfasst.
- Testsuite
Eine Testsuite ist eine Kombination mehrerer Testfälle, die mehrere verwandte Testfälle kombinieren und Testfälle stapelweise ausführen können.
- Test Runner
Ein Test Runner ist ein Objekt, das zum Ausführen einer Testsuite, zum automatischen Ausführen von Tests und zum Generieren von Testberichten verwendet wird.
Verwendung von Unittest
Im Folgenden wird gezeigt, wie Unittest für Unit-Tests verwendet wird.
- Testfallklasse erstellen
Zuerst müssen wir eine Testfallklasse erstellen und unittest.TestCase erben. In dieser Klasse definieren wir eine Reihe von Testmethoden. Jede Methode entspricht einer Bedingung, die getestet werden muss. Im folgenden Beispiel erstellen wir beispielsweise eine Testfallklasse namens MathTestCase und definieren zwei Testmethoden.
import unittest class MathTestCase(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(1+1, 2) def test_subtract(self): self.assertEqual(2-1, 1)
Im obigen Code testen test_add() und test_subtract() jeweils die Ergebnisse der beiden Operationen und verwenden die Assertionsmethode self.assertEqual(), um zu bestimmen, ob das erwartete Ergebnis dem tatsächlichen Ergebnis entspricht.
- Testsuite erstellen
Als nächstes müssen wir eine Testsuite erstellen, die die Testfallklasse enthält, die wir zuvor erstellt haben. Wir können die Methode „loadTestsFromTestCase()“ der Klasse „unittest.TestLoader()“ verwenden, um automatisierte Testsuiten zu erstellen.
import unittest class MathTestCase(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(1+1, 2) def test_subtract(self): self.assertEqual(2-1, 1) if __name__ == '__main__': suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MathTestCase)
- Führen Sie den Testfall aus
Nachdem der Testfall erstellt wurde, müssen wir die run()-Methode der Unittest.TextTestRunner()-Klasse verwenden, um den Testfall auszuführen und die Testergebnisse auszugeben.
import unittest class MathTestCase(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(1+1, 2) def test_subtract(self): self.assertEqual(2-1, 1) if __name__ == '__main__': suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MathTestCase) runner = unittest.TextTestRunner() runner.run(suite)
- Laufergebnisse
Beim Ausführen des Testfalls können wir sehen, dass die Testergebnisse an die Konsole ausgegeben werden. Wenn der Test erfolgreich ist, wird OK angezeigt, andernfalls wird eine Fehlermeldung angezeigt.
.. ---------------------------------------------------------------------- Ran 2 tests in 0.000s OK
Zusammenfassung
In der Python-Serverprogrammierung ist Unit-Test eine der wichtigen Methoden, um Codequalität und -zuverlässigkeit sicherzustellen. Unittest ist Pythons eigenes Unit-Test-Framework, das die Vorteile der Benutzerfreundlichkeit, des effizienten Testens und der Wiederverwendbarkeit des Codes bietet. In diesem Artikel werden die grundlegende Terminologie, die Verwendung und die Ausführungsergebnisse von Unittest ausführlich vorgestellt. Ich hoffe, dass die Leser die Verwendung von Unittest für Unit-Tests beherrschen. Durch Unittest-Tests können wir unseren Code sicherer veröffentlichen und gleichzeitig die Codequalität und Entwicklungseffizienz verbessern sowie die Projektentwicklung und -iteration beschleunigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Unit-Test mit Unittest. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.
