Pour tester le code Python, utilisez le framework unittest intégré ou la bibliothèque Pytest plus propre. 1. Lorsque vous utilisez unittest, vous devez créer une classe de test héritée à partir de unittest.testcase, écrivez une méthode qui commence par Test_ et utilisez des assertions pour vérifier le résultat. 2. PyTest ne nécessite pas de classes héritées, écrivez simplement une fonction qui commence par Test_ et utilisez une instruction ASSERT normale. 3. Pendant les tests, les conditions aux limites, les entrées non valides et la manipulation des exceptions doivent être couvertes, telles que la vérification des erreurs de suppression zéro. 4. L'automatisation des tests peut être réalisée via des crochets GIT, des outils CI / CD (tels que les actions GitHub) ou l'intégration IDE pour garantir que chaque soumission est vérifiée, améliorant ainsi la qualité du code et l'efficacité de développement.
Tester le code Python est une partie cruelle du développement - il aide à attraper les bugs t?t et garantit que votre code se comporte comme prévu. L'idée clé est d'écrire des tests qui valident la logique de vos fonctions, classes ou modules entiers.
Utilisez des outils de test intégrés comme unittest
Python est livré avec un cadre de test intégré appelé unittest . Il est inspiré par Java de Java et prend en charge l'automatisation des tests, les routines de configuration et de démontage, etc.
Voici comment vous pouvez l'utiliser:
- Créer une classe de test qui hérite de
unittest.TestCase - écrire des méthodes qui commencent par
test_(cette convention de dénomination indique à unittest que c'est une méthode de test) - Utilisez des affirmations comme
self.assertEqual(),self.assertTrue(), etc., pour vérifier les résultats
Exemple:
Importer unittest
def add (a, b):
retour AB
Class TestMathFunctions (unittest.testcase):
def test_add (self):
self. assertequal (add (2, 3), 5)
self. assertequal (add (-1, 1), 0)
Si __Name__ == '__MAIN__':
unittest.main ()Exécutez ce script et UnitTest exécutera vos tests et signalera les échecs.
Essayez pytest pour des tests plus simples et plus flexibles
Si vous voulez quelque chose de moins verbeux que unittest , essayez pytest . Il vous permet d'écrire des fichiers de test plus petits et plus propres sans avoir besoin de sous-classe quoi que ce soit.
Pour commencer:
- Installer Pytest:
pip install pytest - écrivez une fonction qui commence par
test_ - Exécutez
pytestdans votre terminal
Exemple:
Def multiplier (a, b):
retourner un * b
def test_multiply ():
affirmer multiplier (2, 3) == 6
affirmer multiplier ('a', 3) == 'aaa' Enregistrez-le simplement en test_math.py et exécutez pytest . Si toutes les assertions passent, vous verrez un message de réussite.
Un grand avantage de Pytest est son écosystème - des plugins comme pytest-cov aident à mesurer la couverture des tests, et d'autres facilitent les tests d'intégration.
N'oubliez pas les cas Edge et la validation d'entrée
Il est facile de tester le "chemin heureux" - lorsque tout fonctionne comme prévu - mais le code du monde réel se déroule souvent en entrées inattendues.
Assurez-vous de tester:
- Types non valides (par exemple, passer une cha?ne où un int est attendu)
- Conditions aux limites (comme les listes vides ou zéro)
- Gestion des erreurs (votre code soulève-t-il correctement les exceptions?)
Par exemple:
Def divide (a, b):
Si b == 0:
augmenter ValueError ("ne peut pas diviser par zéro")
retourner a / b
def test_divide ():
affirmer la division (10, 2) == 5
avec pytest.Rais (ValueError):
Diviser (1, 0)De cette fa?on, vous ne vérifiez pas seulement ce qui fonctionne - vous vous assurez également que les erreurs sont traitées correctement.
Automatisez vos tests dans la mesure du possible
Faire fonctionner les tests manuellement à chaque fois que vous vieillissez rapidement. Vous pouvez intégrer des tests dans votre flux de travail en utilisant:
- Git Hooks (pour exécuter des tests avant les commits)
- Outils CI / CD comme GitHub Actions, Gitlab CI ou Travis CI
- Integrations IDE (de nombreux éditeurs mettant en évidence les tests d'échec en ligne)
Configurez un pipeline CI simple pour exécuter automatiquement les tests à chaque poussée. De cette fa?on, même si vous oubliez de les exécuter localement, vous saurez si quelque chose se casse.
Fondamentalement, c'est tout. L'écriture de bons tests prend de la pratique, mais une fois que vous avez compris, cela devient une seconde nature - et fait économiser beaucoup de temps plus tard.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Python Seaborn JointPlot Exemple
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"
Python List to String Conversion Exemple
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)
Python Connexion à SQL Server PyoDBC Exemple
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion
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Jul 27, 2025 am 02:48 AM
pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.
Optimisation de Python pour les opérations liées à la mémoire
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.
Python django forme l'exemple
Jul 27, 2025 am 02:50 AM
Définissez d'abord un formulaire ContactForm contenant le nom, la bo?te aux lettres et les champs de message; 2. De l'avis, la soumission du formulaire est traitée en jugeant la demande de poste, et après la vérification, nettoyée_data est obtenue et la réponse est retournée, sinon le formulaire vide sera rendu; 3. Dans le modèle, utilisez {{form.as_p}} pour rendre le champ et ajouter {% csrf_token%} pour empêcher les attaques CSRF; 4. Configurer le routage d'URL vers Point / Contact / vers la vue Contact_View; Utilisez Modelform pour associer directement le modèle pour obtenir un stockage de données. Djangoforms implémente le traitement intégré de la vérification des données, le rendu HTML et les invites d'erreur, qui convient au développement rapide des fonctions de forme s?re.
Qu'est-ce que l'arbitrage statistique dans les crypto-monnaies? Comment fonctionne l'arbitrage statistique?
Jul 30, 2025 pm 09:12 PM
L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un
Python iter et exemple suivant
Jul 29, 2025 am 02:20 AM
Iter () est utilisé pour obtenir l'objet Iterator, et Next () est utilisé pour obtenir l'élément suivant; 1. Utilisez Iterator () pour convertir des objets itérables tels que les listes en itérateurs; 2. Appelez Next () pour obtenir des éléments un par un et déclenchez l'exception de l'arrêt lorsque les éléments sont épuisés; 3. Utilisez Suivant (iterator, par défaut) pour éviter les exceptions; 4. Les itérateurs personnalisés doivent implémenter les méthodes __iter __ () et __Next __ () pour contr?ler la logique d'itération; L'utilisation de valeurs par défaut est un moyen courant de parcourir la traversée et l'ensemble du mécanisme est concis et pratique.
