ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Pythonのテスト駆動型開発から始める方法

Pythonのテスト駆動型開発から始める方法

Feb 27, 2025 am 10:36 AM

テスト駆動型開発(TDD):実用的なガイド

テスト駆動型開発(TDD)は、近年かなりの牽引力を獲得しています。 テストを後付けとして扱う代わりに、TDDはテストを毎日のコーディングプロセスに直接統合します。このアプローチにより、コードの品質、明確さ、焦点が大幅に改善されます。 このチュートリアルでは、Pythonとユニットテストフレームワークを使用してTDDのコアコンセプトを調査し、代替Pythonパッケージを強調しています。 nosetestsテスト駆動型の開発を理解

その中心で、TDDはコードを作成する前にテストを作成する前に

を掲載します。 まず、失敗したテストを作成し、テストをパスするためにコードを書きます。 テスト、コード、および改良のこの反復サイクルは、機能が完了するまで続きます。 この「テストファースト」アプローチは、問題の設計と潜在的なエッジケースを慎重に検討することを促進します。 テストを作成する行為により、コードのロジック、返品値、および潜在的な例外を介して考えるようになります。

この系統的なアプローチは、一般的な落とし穴を防ぐのに役立ちます。代替シナリオや潜在的なエラーを考慮せずに、初期のソリューションのみに焦点を当てることです。 テストを積極的に設計することにより、包括的なコードカバレッジを確保し、さまざまな実行パスに対処します。

TDDプロセスは、次のように要約できます

故障した単位テストを書き込みます。How to Begin With Test-Driven Development in Python

ユニットテストパスを作成します

リファクタリング。

  1. 各機能についてこのサイクルを繰り返します。
  2. TDDおよびアジャイル開発
  3. TDDは、アジャイル開発の原則と完全に一致し、膨大な量よりも漸進的で高品質の更新を強調します。 ユニットテストによって提供される信頼により、堅牢で信頼できるコードの提供が保証され、生産の問題が最小限に抑えられます。
  4. TDDは、特にペアプログラミング環境で輝いています。 開発者は、役割を交互に(テストを書き、もう1つはコードを書きます)、エンゲージメント、フォーカス、継続的なコードレビューを促進できます。 この共同アプローチは、効率とコードの品質を最大化します。 TDDは、行動駆動型開発(BDD)とシームレスに統合します。テストは、エンドツーエンド機能の動作を検証するための受容テストとして表されます。
Python単位テスト構文

Python単位テストで使用される

>

、および

が含まれます。 他の方法が存在しますが(Python単体テストのドキュメントを参照)、これらは最も頻繁に使用されるものの1つです。

インストールと使用

先に進む前に、pip:

を使用して

をインストールします assertEqual assertRaises仮想環境(isinstanceなど)を使用してプロジェクトの依存関係を管理することをお勧めします。 使用してテストを実行します:

pip install nose
ログイン後にコピー

テストは、test_で開始するために名前が付けられている必要があります。 -sまたは--nologcaptureフラグを使用すると、ロギング出力が可能になります。 --tagsオプションは、選択的実行のためにテストタグを有効にします。

例:簡単な計算機のテスト

addメソッドを使用してシンプルな計算機を作成し、unittestを使用してテストを書き込みます。 最初は、addメソッドが実装されていないため、テストは失敗します。 メソッドを実装した後、assertRaisesを使用してValueError例外を確認するために、非数値入力を処理するために追加のテストが追加されます。 両方の入力が検証されていることを確認するために、さらなるテストが追加されます。

nosetests example_unit_test.py  # Single test file
nosetests /path/to/tests       # Suite of tests in a folder
ログイン後にコピー
代替単位テストパッケージ

に加えて、他の人気のあるPythonテストフレームワークには

および組み込みnosetestsが含まれます。 pytest簡潔な構文と広範な機能を提供します。 unittest基本的なテストニーズの強固な基盤を提供します pytestunittest

でデバッグ

Python Debugger()は、インタラクティブなデバッグのための強力なツールです。 ブレークポイントを設定するには、pdbをコードに挿入します。

(next)、

(step)、pdb(継続)、import pdb; pdb.set_trace()(list)、n(印刷)、s(quit)などのコマンドを使用して、コードの実行をナビゲートして検査します。 c結論l pTDDは、コードの品質と開発者の生産性を向上させる貴重な方法論です。 その適応性により、あらゆるサイズとチーム構造のプロジェクトに適しています。 TDDをワークフローに統合することにより、より堅牢で信頼性の高い、保守可能なソフトウェアを構築します。

以上がPythonのテスト駆動型開発から始める方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

Python:ゲーム、GUIなど Python:ゲーム、GUIなど Apr 13, 2025 am 12:14 AM

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間のPython計画:現実的なアプローチ 2時間のPython計画:現実的なアプローチ Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか? 2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Apr 14, 2025 am 12:02 AM

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Python:主要なアプリケーションの調査 Python:主要なアプリケーションの調査 Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

See all articles