pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Rangka kerja ujian Python: rakan kongsi yang boleh dipercayai untuk pembangunan perisian
Rangka kerja ujian Python: rakan kongsi yang boleh dipercayai untuk pembangunan perisian
Kelebihan rangka kerja ujian
- Pengujian automatik: PengujianKerangka boleh mengautomatikkan ujianpelaksanaan kes penggunaan, mengurangkan beban kerja ujian manual dan meningkatkan kecekapan ujian.
- Kebolehselenggaraan: Menulis kes ujian menggunakan rangka kerja ujian lebih boleh diselenggara, dan apabila kod berubah, hanya kes ujian yang terjejas perlu dikemas kini.
- Analisis liputan: Rangka kerja ujian boleh menyediakan laporan analisis liputan, menunjukkan kod yang dilindungi oleh kes ujian, membantu pembangun mengenal pasti kekurangan dalam ujian.
- Kebolehulangan: Rangka kerja ujian memastikan kes ujian sentiasa dilaksanakan dengan cara yang sama, mengelakkan perbezaan yang disebabkan oleh faktor manusia.
- Sokongan penyahpepijatan: Rangka kerja ujian menyediakan sokongan penyahpepijatan untuk memudahkan pembangun mencari dan menyelesaikan masalah dalam kod.
Rangka kerja ujian Python yang popular
- unittest: Rangka kerja ujian python terbina dalam mudah digunakan dan menyediakan kaedah penegasan yang kaya.
- pytest: Rangka kerja ujian yang fleksibel dan berkuasa yang menyokong pelbagai kes ujian dan menyediakan sambungan plug-in yang kaya.
- hidung: Rangka kerja ujian ringan yang menekankan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod.
- olok-olok: Rangka kerja mengejek dan mengejek yang membantu pembangun mensimulasikan kebergantungan luaran dan mengasingkan persekitaran ujian.
- kelakuan: Rangka kerja pembangunan dipacu tingkah laku (BDD) yang menggunakan bahasa semula jadi untuk menerangkan kes ujian.
Pilih rangka kerja ujian
Memilih rangka kerja ujian yang betul bergantung pada saiz projek, keperluan ujian dan faktor lain. Secara umumnya:
- Projek kecil: ujian unit dan ujian hidung ialah pilihan yang baik.
- Projek bersaiz sederhana: pytest menyediakan ciri dan fleksibiliti yang lebih maju.
- Sistem teragih berskala besar: Pertimbangkan untuk menggunakan rangka kerja ujian komersial seperti Rangka Kerja Robot atau TestComplete.
Amalan Terbaik
Apabila menggunakan rangka kerja ujian Python, mengikuti amalan terbaik boleh meningkatkan lagi kualiti ujian anda:
- Tulis kes ujian yang boleh dibaca: Gunakan bahasa yang jelas dan ringkas untuk menulis kes ujian yang mudah difahami dan dikekalkan oleh orang lain.
- Sahkan menggunakan penegasan: Sahkan jangkaan ujian secara eksplisit, gunakan kaedah penegasan untuk menyemak sama ada keputusan sebenar adalah konsisten dengan jangkaan.
- Asingkan kes ujian: Susun kes ujian ke dalam kumpulan logik, dengan setiap kumpulan menguji fungsi atau ciri tertentu.
- Gunakan lekapan: Gunakan lekapan untuk menyediakan dan membersihkan persekitaran ujian untuk mengelakkan pertindihan kod.
- Jalankan ujian dengan kerap: Sepadukan kes ujian ke dalam proses penyepaduan berterusan (CI) untuk memastikan ujian dijalankan secara automatik selepas setiap perubahan kod.
Kesimpulan
Rangka kerja ujian Python adalah alat yang amat diperlukan dalam pembangunan perisian. Ia memberikan kelebihan seperti automasi, kebolehselenggaraan, analisis liputan, kebolehulangan dan sokongan penyahpepijatan untuk membantu pembangun menulis dan melaksanakan kes ujian yang cekap dan boleh dipercayai. Dengan mengikuti amalan terbaik dan memilih rangka kerja ujian yang betul, pembangun boleh meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan perisian mereka dengan ketara.
Atas ialah kandungan terperinci Rangka kerja ujian Python: rakan kongsi yang boleh dipercayai untuk pembangunan perisian. 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
1384
52
PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod
Apr 15, 2025 am 12:07 AM
PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.
Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber
Apr 15, 2025 am 12:16 AM
Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.
Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS
Apr 14, 2025 pm 06:48 PM
Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:
Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker
Apr 14, 2025 pm 11:57 PM
Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.
Keserasian Centos Miniopen
Apr 14, 2025 pm 05:45 PM
Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini
Cara Mengendalikan Latihan Pittorch Diagihkan di Centos
Apr 14, 2025 pm 06:36 PM
Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat
Cara Memilih Versi PyTorch di CentOS
Apr 14, 2025 pm 06:51 PM
Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch
Cara mengemas kini pytorch ke versi terkini di CentOS
Apr 14, 2025 pm 06:15 PM
Mengemas kini Pytorch ke versi terkini di CentOS boleh mengikuti langkah -langkah berikut: Kaedah 1: Mengemas kini PIP dengan PIP: Mula -mula pastikan PIP anda adalah versi terkini, kerana versi lama PIP mungkin tidak dapat memasang versi terkini PYTORCH. pipinstall-upgradepip uninstalls versi lama pytorch (jika dipasang): pemasangan pipuninstalltorchtorchvisionTorchaudio terkini
