详解Python的单元测试
如果你听说过“测试驱动开发”(TDD:Test-Driven Development),单元测试就不陌生。
单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。
比如对函数abs(),我们可以编写出以下几个测试用例:
- 输入正数,比如1、1.2、0.99,期待返回值与输入相同;
- 输入负数,比如-1、-1.2、-0.99,期待返回值与输入相反;
- 输入0,期待返回0;
- 输入非数值类型,比如None、[]、{},期待抛出TypeError。
把上面的测试用例放到一个测试模块里,就是一个完整的单元测试。
如果单元测试通过,说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过,要么函数有bug,要么测试条件输入不正确,总之,需要修复使单元测试能够通过。
单元测试通过后有什么意义呢?如果我们对abs()函数代码做了修改,只需要再跑一遍单元测试,如果通过,说明我们的修改不会对abs()函数原有的行为造成影响,如果测试不通过,说明我们的修改与原有行为不一致,要么修改代码,要么修改测试。
这种以测试为驱动的开发模式最大的好处就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。在将来修改的时候,可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。
我们来编写一个Dict类,这个类的行为和dict一致,但是可以通过属性来访问,用起来就像下面这样:
>>> d = Dict(a=1, b=2) >>> d['a'] 1 >>> d.a 1
mydict.py代码如下:
class Dict(dict): def __init__(self, **kw): super(Dict, self).__init__(**kw) def __getattr__(self, key): try: return self[key] except KeyError: raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key) def __setattr__(self, key, value): self[key] = value
为了编写单元测试,我们需要引入Python自带的unittest模块,编写mydict_test.py如下:
import unittest from mydict import Dict class TestDict(unittest.TestCase): def test_init(self): d = Dict(a=1, b='test') self.assertEquals(d.a, 1) self.assertEquals(d.b, 'test') self.assertTrue(isinstance(d, dict)) def test_key(self): d = Dict() d['key'] = 'value' self.assertEquals(d.key, 'value') def test_attr(self): d = Dict() d.key = 'value' self.assertTrue('key' in d) self.assertEquals(d['key'], 'value') def test_keyerror(self): d = Dict() with self.assertRaises(KeyError): value = d['empty'] def test_attrerror(self): d = Dict() with self.assertRaises(AttributeError): value = d.empty
编写单元测试时,我们需要编写一个测试类,从unittest.TestCase继承。
以test开头的方法就是测试方法,不以test开头的方法不被认为是测试方法,测试的时候不会被执行。
对每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多内置的条件判断,我们只需要调用这些方法就可以断言输出是否是我们所期望的。最常用的断言就是assertEquals():
self.assertEquals(abs(-1), 1) # 断言函数返回的结果与1相等
另一种重要的断言就是期待抛出指定类型的Error,比如通过d['empty']访问不存在的key时,断言会抛出KeyError:
with self.assertRaises(KeyError): value = d['empty']
而通过d.empty访问不存在的key时,我们期待抛出AttributeError:
with self.assertRaises(AttributeError): value = d.empty
运行单元测试
一旦编写好单元测试,我们就可以运行单元测试。最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码:
if __name__ == '__main__': unittest.main()
这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行:
$ python mydict_test.py
另一种更常见的方法是在命令行通过参数-m unittest直接运行单元测试:
$ python -m unittest mydict_test ..... ---------------------------------------------------------------------- Ran 5 tests in 0.000s OK
这是推荐的做法,因为这样可以一次批量运行很多单元测试,并且,有很多工具可以自动来运行这些单元测试。
setUp与tearDown
可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()和tearDown()方法。这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。
setUp()和tearDown()方法有什么用呢?设想你的测试需要启动一个数据库,这时,就可以在setUp()方法中连接数据库,在tearDown()方法中关闭数据库,这样,不必在每个测试方法中重复相同的代码:
class TestDict(unittest.TestCase): def setUp(self): print 'setUp...' def tearDown(self): print 'tearDown...'
可以再次运行测试看看每个测试方法调用前后是否会打印出setUp...和tearDown...。
小结
单元测试可以有效地测试某个程序模块的行为,是未来重构代码的信心保证。
单元测试的测试用例要覆盖常用的输入组合、边界条件和异常。
单元测试代码要非常简单,如果测试代码太复杂,那么测试代码本身就可能有bug。
单元测试通过了并不意味着程序就没有bug了,但是不通过程序肯定有bug。

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
