


Analisis mendalam penggunaan lanjutan dan teknik rangka kerja Pytest
Penjelasan terperinci tentang penggunaan dan teknik lanjutan rangka kerja Pytest
Pengenalan:
Pytest ialah rangka kerja ujian Python yang berkuasa dan mudah digunakan Ia menyediakan fungsi yang kaya dan fleksibiliti untuk mengatur, menjalankan dan mengurus ujian dengan mudah kes. Selain fungsi ujian asas, Pytest juga menyediakan beberapa penggunaan dan teknik lanjutan untuk membantu pembangun menulis dan mengurus kod ujian dengan lebih baik. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci beberapa penggunaan dan teknik lanjutan rangka kerja Pytest, dan memberikan contoh kod khusus.
1. Gunakan pemalam Pytest untuk mengembangkan fungsi:
Pytest menyediakan banyak pemalam yang boleh mengembangkan fungsi rangka kerja, seperti memahami liputan kod, menjana laporan ujian HTML dan menyepadukan alatan lain. Salah satu pemalam yang paling biasa digunakan ialah pytest-cov, yang boleh membantu kami menilai liputan ujian. Memasang dan menggunakan pemalam pytest-cov adalah sangat mudah, cuma laksanakan arahan berikut:
pip install pytest-cov
Apabila melaksanakan pytest dalam direktori kod ujian, gunakan pilihan --cov untuk menjana laporan liputan ujian:
pytest --cov=your_module tests/
Selain itu , Pytest juga menyokong pemalam lain , seperti pytest-html, pytest-xdist, pytest-rerunfailures, dll. Anda boleh memilih pemalam yang sesuai mengikut keperluan projek.
2. Ujian berparameter:
Pengujian berparameter ialah ciri penting rangka kerja Pytest Ia boleh menjalankan berbilang kes ujian serupa dengan hanya menambahkan @pytest.mark pada parameter fungsi ujian atau kelas ujian . Contohnya, jika kami menulis fungsi ujian yang mengira jumlah dua nombor, kami boleh menggunakan ujian berparameter untuk menjalankan berbilang kes ujian:
import pytest @pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [ (1, 2, 3), (0, 0, 0), (-1, 1, 0) ]) def test_addition(a, b, expected): assert a + b == expected
Dalam kod di atas, kami menggunakan penghias @pytest.mark.parametrize untuk mentakrifkan tiga Ujian kes menguji input berbeza dan output dijangka masing-masing. Apabila menjalankan fungsi ujian ini, Pytest akan menjalankan ketiga-tiga kes ujian ini secara automatik dan memaparkan keputusan yang sedang dijalankan.
3. Maklumat kegagalan tersuai:
Apabila kes ujian gagal, Pytest akan mengeluarkan maklumat kegagalan lalai, termasuk fail, fungsi dan nombor baris tempat kes ujian berada. Kadangkala maklumat lalai ini mungkin tidak mencukupi untuk membantu kami mencari masalah. Dalam Pytest, kami boleh memberikan maklumat ralat yang lebih berharga dengan menyesuaikan maklumat kegagalan. Contohnya:
import pytest def test_division(): dividend = 10 divisor = 0 expected = ValueError with pytest.raises(expected) as excinfo: result = dividend / divisor assert str(excinfo.value) == "division by zero"
Dalam kod di atas, kami menguji operasi pembahagian Apabila pembahagi ialah 0, kami menjangkakan untuk menimbulkan pengecualian ValueError, dan kami berharap untuk mengeluarkan mesej ralat tersuai "divisyen dengan sifar" apabila ujian gagal. Dengan menggunakan pengurus konteks pytest.raises dengan pernyataan tegas, kami boleh menangkap dan mengesahkan pengecualian dan mengeluarkan mesej kegagalan tersuai.
4. Gunakan Lekapan tersuai:
Lekapan ialah konsep yang sangat penting dalam rangka kerja Pytest Ia boleh digunakan untuk menyediakan beberapa sumber yang dikongsi untuk fungsi ujian. Pytest menyediakan beberapa lekapan yang biasa digunakan, seperti tmpdir, monkeypatch, caplog, dll., tetapi kadangkala kita perlu menyesuaikan lekapan untuk memenuhi keperluan ujian tertentu. Menulis dan menggunakan lekapan tersuai adalah sangat mudah, seperti contoh berikut:
import pytest @pytest.fixture def my_fixture(): data = [1, 2, 3, 4, 5] return data def test_my_fixture(my_fixture): assert len(my_fixture) == 5 assert sum(my_fixture) == 15
Dalam kod di atas, kami mentakrifkan fungsi lekapan my_fixture, gunakan my_fixture sebagai parameter dalam fungsi ujian, Pytest akan memanggil fungsi lekapan dan lulus secara automatik nilai pulangan kepada fungsi ujian. Dalam fungsi ujian, kita boleh menggunakan lekapan sama seperti memanggil fungsi biasa.
Kesimpulan:
Artikel ini menyediakan pengenalan terperinci kepada penggunaan lanjutan dan teknik rangka kerja Pytest, dan memberikan contoh kod khusus. Dengan menguasai penggunaan dan teknik lanjutan ini, pembangun boleh menggunakan rangka kerja Pytest dengan lebih baik untuk menulis dan mengurus kod ujian serta meningkatkan kecekapan dan kualiti ujian.
Rujukan:
- Pytest Documentation https://docs.pytest.org/en/latest/
- Python Software Foundation (n.d. https://pypi.org/project/pytest/
Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam penggunaan lanjutan dan teknik rangka kerja Pytest. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Dalam pembangunan rangka kerja Go, cabaran biasa dan penyelesaiannya ialah: Pengendalian ralat: Gunakan pakej ralat untuk pengurusan dan gunakan perisian tengah untuk mengendalikan ralat secara berpusat. Pengesahan dan kebenaran: Sepadukan perpustakaan pihak ketiga dan cipta perisian tengah tersuai untuk menyemak bukti kelayakan. Pemprosesan serentak: Gunakan goroutine, mutex dan saluran untuk mengawal akses sumber. Ujian unit: Gunakan pakej, olok-olok dan stub untuk pengasingan dan alat liputan kod untuk memastikan kecukupan. Penerapan dan pemantauan: Gunakan bekas Docker untuk membungkus penggunaan, menyediakan sandaran data dan menjejak prestasi dan ralat dengan alat pengelogan dan pemantauan.

Terdapat lima salah faham dalam pembelajaran rangka kerja Go: terlalu bergantung pada rangka kerja dan fleksibiliti terhad. Jika anda tidak mengikut konvensyen rangka kerja, kod tersebut akan menjadi sukar untuk dikekalkan. Menggunakan perpustakaan lapuk boleh menyebabkan isu keselamatan dan keserasian. Penggunaan pakej yang berlebihan mengaburkan struktur kod. Mengabaikan pengendalian ralat membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap sistem.
