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Python中的測試工具有哪些

發布時間:2021-11-20 15:37:02 來源:億速云 閱讀:224 作者:iii 欄目:編程語言

本篇內容介紹了“Python中的測試工具有哪些”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

當我們在寫程序的時候,我們需要通過測試來驗證程序是否出錯或者存在問題,但是,編寫大量的測試來確保程序的每個細節都沒問題會顯得很繁瑣。在Python中,我們可以借助一些標準模塊來幫助我們自動完成測試過程,比如:

  •  unittest: 一個通用的測試框架;

  •  doctest: 一個更簡單的模塊,是為檢查文檔而設計的,但也非常適合用來編寫單元測試。

下面,筆者將會簡單介紹這兩個模塊在測試中的應用。

doctest

doctest模塊會搜索那些看起來像是python交互式會話中的代碼片段,然后嘗試執行并驗證結果。下面我們以doctest.testmod為例,函數doctest.testmod會讀取模塊中的所有文檔字符串,查找看起來像是從交互式解釋器中摘取的示例,再檢查這些示例是否反映了實際情況。

我們先創建示例代碼文件test_string_lower.py,完整代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-  def string_lower(string):      '''      返回一個字符串的小寫      :param string: type: str      :return: the lower of input string      >>> string_lower('AbC')      'abc'      >>> string_lower('ABC')      'abc'      >>> string_lower('abc')      'abc'      '''      return string.lower()  if __name__ == '__main__':      import doctest, test_string_lower      doctest.testmod(test_string_lower)

首先先對程序進行說明,函數string_lower用于返回輸入字符串的小寫,函數中的注釋中,一共包含了3個測試實例,期望盡可能地包含各種測試情況,接著在主函數中導入doctest, test_string_lower,再運行doctest中的testmod函數即可進行測試。

接著,我們開始測試。首先,在命令行中輸入python test_string_lower.py,運行后會發現什么都沒有輸出,但這其實是件好事,它表明程序中的所有測試都通過了!那么,如果我們想要獲得更多的輸出呢?可在運行腳本的時候增加參數-v,這時候命令變成python test_string_lower.py -v,輸出的結果如下:

Trying:      string_lower('AbC')  Expecting:      'abc'  ok  Trying:      string_lower('ABC')  Expecting:      'abc'  ok  Trying:      string_lower('abc')  Expecting:      'abc'  ok  1 items had no tests:      test_string_lower  1 items passed all tests:     3 tests in test_string_lower.string_lower  3 tests in 2 items.  3 passed and 0 failed.  Test passed.

可以看到,程序測試的背后還是發生了很多事。接著,我們嘗試著程序出錯的情況,比如我們不小心把函數的返回寫成了:

return string.upper()

這其實是返回輸入字符串的大寫了,而我們測試的實例卻返回了輸入字符串的小寫,再運行該腳本(加上參數-v),輸出的結果如下:

Failed example:      string_lower('abc')  Expected:      'abc'  Got:      'ABC'  1 items had no tests:      test_string_lower  **********************************************************************  1 items had failures:     3 of   3 in test_string_lower.string_lower  3 tests in 2 items.  0 passed and 3 failed.  ***Test Failed*** 3 failures.

這時候,程序測試失敗,它不僅捕捉到了bug,還清楚地指出錯誤出在什么地方。我們不難把這個程序修改過來。

unittest

unittest類似于流行的Java測試框架JUnit,它比doctest更靈活,更強大,能夠幫助你以結構化的方式來編寫龐大而詳盡的測試集。

我們以一個簡單的示例入手,首先我們編寫my_math.py腳本,代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-  def product(x, y):      '''      :param x: int, float      :param y: int, float      :return:  x * y      '''      return x * y

該函數實現的功能為:輸入兩個數x, y, 返回這兩個數的乘積。接著是test_my_math.py腳本,完整的代碼如下:

import unittest, my_math  class ProductTestcase(unittest.TestCase):      def setUp(self):          print('begin test')      def test_integers(self):          for x in range(-10, 10):              for y in range(-10, 10):                  p = my_math.product(x, y)                  self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')      def test_floats(self):          for x in range(-10, 10):              for y in range(-10, 10):                  xx = x/10                  yy = y/10                  p = my_math.product(x, y)                  self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')  if __name__ == '__main__':      unittest.main()

函數unittest.main負責替你運行測試:在測試方法前執行setUp方法,示例化所有的TestCase子類,并運行所有名稱以test打頭的方法。assertEqual方法檢車指定的條件(這里是相等),以判斷指定的測試是成功了還是失敗了。

接著,我們運行前面的測試,輸出的結果如下:

begin test  .begin test  .  ----------------------------------------------------------------------  Ran 2 tests in 0.001s  OK

可以看到,該程序運行了兩個測試,每個測試前都會輸出'begin test',.表示測試成功,若測試失敗,則返回的是F。

接著模擬測試出錯的情形,將my_math函數中的product方法改成返回:

return x + y

再運行測試腳本,輸出的結果如下:

begin test  Fbegin test  F  ======================================================================  FAIL: test_floats (__main__.ProductTestcase)  ----------------------------------------------------------------------  Traceback (most recent call last):    File "test_my_math.py", line 20, in test_floats      self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')  AssertionError: -2.0 != 1.0 : integer multiplication failed  ======================================================================  FAIL: test_integers (__main__.ProductTestcase)  ----------------------------------------------------------------------  Traceback (most recent call last):    File "test_my_math.py", line 12, in test_integers      self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')  AssertionError: -20 != 100 : integer multiplication failed  ----------------------------------------------------------------------  Ran 2 tests in 0.001s  FAILED (failures=2)

兩條測試都未通過,返回的是F,并幫助你指出了錯誤的地方,接下來,你應該能快速地修復這個bug。

“Python中的測試工具有哪些”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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