Python 적용 범위를 실제로 이해하기
Python Coverage는 테스트 중에 Python 코드의 어느 부분이 실행되고 있는지 측정하는 것을 의미합니다. 이는 포괄적인 테스트 적용 범위를 보장하고 개발자가 테스트할 코드 줄과 테스트하지 않는 코드 줄을 이해하는 데 도움이 되는 중요한 도구입니다. Python Coverage를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
Python 적용 범위 시작하기
- 설치 pip를 사용하여 커버리지 모듈을 설치할 수 있습니다. 세게 때리다 코드 복사 pip 설치 범위
- 커버리지가 포함된 테스트 실행 코드 적용 범위를 측정하려면 적용 범위 도구를 통해 테스트를 실행하세요. 기본적인 예는 다음과 같습니다. 세게 때리다 코드 복사 Coverage run -m 단위 테스트 발견 이 명령은 코드 적용 범위를 추적하는 동안 unittest에서 발견한 모든 테스트를 실행합니다.
- 취재 보고서 생성 중 테스트를 실행한 후 적용 범위 보고서를 생성할 수 있습니다. Coverage는 터미널 출력, HTML, XML 등 다양한 보고서 형식을 제공합니다. 간단한 텍스트 보고서를 생성하는 방법은 다음과 같습니다. 세게 때리다 코드 복사 취재 보고서 보다 자세한 HTML 보고서를 보려면 다음을 사용하세요. 세게 때리다 코드 복사 적용 범위 HTML 그러면 적용 범위 보고서가 포함된 htmlcov 디렉토리가 생성됩니다. 브라우저에서 index.html을 열어 보고서를 볼 수 있습니다.
- 적용 범위 구성 .coveragerc 파일에서 적용 범위 설정을 구성할 수 있습니다. 구성 예는 다음과 같습니다. 이니 코드 복사 [달리다] 분기 = 사실 출처=my_package
[제보]
show_missing = 참
• 지점: 지점 적용 범위를 측정합니다.
• 소스: 소스 코드 디렉터리를 지정합니다.
• show_missing: 실행되지 않은 라인을 표시합니다.
- 고급 사용법 • 파일 제외: 적용 범위에서 파일이나 디렉터리를 제외하려면 .coveragerc 파일에서 생략 옵션을 사용합니다. 이니 코드 복사 [달리다] 생략 = /테스트/ /마이그레이션/ • 커버리지 데이터 결합: 여러 실행의 커버리지 데이터를 병합하려면 다음을 사용합니다. 세게 때리다 코드 복사 적용 범위 결합 • 적용 범위 임계값 확인: 코드 품질을 강화하기 위한 최소 적용 범위 임계값을 설정합니다. 세게 때리다 코드 복사 적용 범위 보고서 --fail-under=80 이 명령은 적용 범위가 80% 미만인 경우 빌드에 실패합니다. 사용 예 다음은 적용 범위를 포함하여 테스트를 실행하고 보고서를 생성하는 전체 예입니다. 세게 때리다 코드 복사 # 설치 범위 pip 설치 범위
적용 범위를 사용하여 테스트 실행
coverage run -m unittest discover
터미널 보고서 생성
취재 보고서
HTML 보고서 생성
취재 HTML
결론
Python Coverage는 테스트가 코드베이스의 모든 부분을 포괄하도록 보장하는 강력한 도구입니다. 이를 개발 워크플로우에 통합하면 코드 품질을 향상시키고, 버그를 조기에 포착하고, 높은 테스트 적용 범위 표준을 유지할 수 있습니다. 즐거운 코딩하세요!
위 내용은 Python 적용 범위를 실제로 이해하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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각각의 엔진의 구현 원리 및 최적화 전략이 다르기 때문에 JavaScript 엔진은 JavaScript 코드를 구문 분석하고 실행할 때 다른 영향을 미칩니다. 1. 어휘 분석 : 소스 코드를 어휘 단위로 변환합니다. 2. 문법 분석 : 추상 구문 트리를 생성합니다. 3. 최적화 및 컴파일 : JIT 컴파일러를 통해 기계 코드를 생성합니다. 4. 실행 : 기계 코드를 실행하십시오. V8 엔진은 즉각적인 컴파일 및 숨겨진 클래스를 통해 최적화하여 Spidermonkey는 유형 추론 시스템을 사용하여 동일한 코드에서 성능이 다른 성능을 제공합니다.

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.

C/C에서 JavaScript로 전환하려면 동적 타이핑, 쓰레기 수집 및 비동기 프로그래밍으로 적응해야합니다. 1) C/C는 수동 메모리 관리가 필요한 정적으로 입력 한 언어이며 JavaScript는 동적으로 입력하고 쓰레기 수집이 자동으로 처리됩니다. 2) C/C를 기계 코드로 컴파일 해야하는 반면 JavaScript는 해석 된 언어입니다. 3) JavaScript는 폐쇄, 프로토 타입 체인 및 약속과 같은 개념을 소개하여 유연성과 비동기 프로그래밍 기능을 향상시킵니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.
