


Comment exécuter efficacement des tests unitaires en Python avec une structure de répertoires standard ?
Exécuter des tests unitaires avec une structure de répertoire typique
La structure de module commune de Python implique souvent de séparer les tests unitaires dans un répertoire de test dédié, comme indiqué ci-dessous :
new_project/ antigravity/ antigravity.py test/ test_antigravity.py setup.py etc.
L'exécution de ces tests nécessite plus que la simple exécution de python test_antigravity.py à partir du répertoire de test. Étant donné que l'antigravité n'est pas sur le chemin d'importation, cette approche échouera.
Au lieu de cela, le moyen le plus simple d'exécuter les tests consiste à utiliser l'interface de ligne de commande unittest. Cet utilitaire ajoutera automatiquement le répertoire à sys.path, rendant les modules accessibles pour l'importation.
Pour une structure de répertoires telle que :
new_project ├── antigravity.py └── test_antigravity.py
Exécutez les tests comme suit :
$ cd new_project $ python -m unittest test_antigravity
Pour une structure comme la vôtre, avec des packages dans les répertoires antigravity et test, vous pouvez importer des modules dans antigravity comme d'habitude dans test modules :
# import the package import antigravity # import the antigravity module from antigravity import antigravity # or an object inside the antigravity module from antigravity.antigravity import my_object
Exécuter des tests spécifiques :
Pour exécuter un module de test spécifique (par exemple, test_antigravity.py) :
$ cd new_project $ python -m unittest test.test_antigravity
Vous pouvez également exécuter un seul scénario ou méthode de test :
$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase $ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase.test_method
Tout exécuter Tests :
Utilisez la découverte de tests pour découvrir et exécuter automatiquement tous les tests :
$ cd new_project $ python -m unittest discover
Cela exécutera tous les modules test*.py du package de test. Pour plus d'informations, reportez-vous à la documentation officielle sur la découverte.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
