Bagaimanakah Ujian Unit Berparameter Dapat Memperkemas Penjanaan Ujian Python?

Pengujian Unit Berparameter dalam Python: Panduan Penjanaan Ujian Dinamik

Dalam pembangunan perisian, ujian memainkan peranan penting dalam memastikan kebolehpercayaan dan ketepatan kod kami. Ujian unit, khususnya, melibatkan mencipta ujian individu untuk fungsi atau modul tertentu. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan set data yang besar atau senario ujian yang kompleks, ia menjadi sukar untuk menulis ujian secara manual untuk setiap parameter.

Pengujian Berparameter: Penyelesaian kepada Penjanaan Ujian Dinamik

Ujian berparameter, juga dikenali sebagai ujian unit berparameter, menangani cabaran ini dengan mengautomasikan proses penjanaan ujian berdasarkan parameter input. Ia membolehkan kami melaksanakan satu ujian merentasi berbilang set data, dengan parameter ujian digantikan secara dinamik pada masa jalan.

Alat dan Teknik untuk Parametrisasi

Python menyediakan julat alat dan perpustakaan untuk parametrisasi. Ini termasuk:

1. Penghias pytest:
pytest menawarkan penghias yang mudah @pytest.mark.parametrize yang memudahkan parametrisasi. Ia membolehkan kami melepasi senarai tupel yang mengandungi parameter ujian dan penghias mengembangkan ujian untuk setiap set nilai.

Contoh:

import pytest

@pytest.mark.parametrize("name, a, b", [
    ("foo", "a", "a"),
    ("bar", "a", "b"),
    ("lee", "b", "b"),
])
def test_sequence(name, a, b):
    assert a == b

2. Pustaka berparameter:
Pustaka berparameter menyediakan pendekatan alternatif kepada penparameteran. Ia membolehkan kami menggunakan penghias @parameterized.expand untuk menentukan parameter ujian sebagai senarai atau penjana.

Contoh:

from parameterized import parameterized

class TestSequence(unittest.TestCase):

    @parameterized.expand([
        ("foo", "a", "a"),
        ("bar", "a", "b"),
        ("lee", "b", "b"),
    ])
    def test_sequence(self, name, a, b):
        self.assertEqual(a, b)

Faedah Pengujian Berparameter:

• Kurangkan Usaha Pengujian: Menghapuskan keperluan untuk menulis ujian berasingan untuk setiap kombinasi parameter, menjimatkan masa dan usaha.
• Liputan Ujian yang Diperbaiki: Dengan menguji semua nilai parameter yang mungkin, ia memastikan liputan ujian yang komprehensif dan mengurangkan risiko kes kelebihan yang hilang.
• Pengujian Berdasarkan Data: Memudahkan ujian kompleks senario di mana data itu sendiri memacu gelagat ujian.
• Cekap dan Boleh Skala: Proses penjanaan ujian automatik menjadikan ujian lebih cekap dan berskala, terutamanya untuk set data yang besar.

Pendekatan Warisan:

Untuk konteks sejarah, kita boleh sebutkan pendekatan lama yang melibatkan penggunaan penciptaan kelas dinamik untuk menjana ujian:

Contoh:

import unittest

l = [["foo", "a", "a",], ["bar", "a", "b"], ["lee", "b", "b"]]

class TestSequense(unittest.TestCase):
    pass

def test_generator(a, b):
    def test(self):
        self.assertEqual(a,b)
    return test

if __name__ == '__main__':
    for t in l:
        test_name = 'test_%s' % t[0]
        test = test_generator(t[1], t[2])
        setattr(TestSequense, test_name, test)
    unittest.main()

Pendekatan warisan ini kurang biasa dalam pembangunan Python moden kerana ketersediaan yang lebih cekap dan pengguna -alat parametrisasi yang mesra.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Ujian Unit Berparameter Dapat Memperkemas Penjanaan Ujian Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!