Wie teste ich Python -Code?
Verwenden Sie zum Testen von Python-Code das eingebaute, unittestes Framework oder die Cleaner PyTest Library. 1. Bei der Verwendung von Unittest müssen Sie eine von unittest.testcase geerbte Testklasse erstellen, eine Methode schreiben, die mit test_ beginnt, und die Versicherungen verwenden, um das Ergebnis zu überprüfen. 2. PyTest erfordert keine Erbenklassen. Schreiben Sie einfach eine Funktion, die mit test_ beginnt und eine normale Anweisung für Assert verwendet. 3. Während der Tests sollten die Randbedingungen, die ungültige Eingabe- und Ausnahmebehandlung abgedeckt werden, z. B. die Überprüfung auf Null-Delsel-Fehler. 4. Die Testautomatisierung kann durch Git -Hooks, CI/CD -Tools (wie GitHub -Aktionen) oder IDE -Integration erreicht werden, um sicherzustellen, dass jede Einreichung überprüft wird, wodurch die Codequalität und Entwicklungseffizienz verbessert werden.
Das Testen von Python -Code ist ein grausamer Bestandteil der Entwicklung - er hilft, Fehler frühzeitig zu fangen und stellt sicher, dass Ihr Code sich wie erwartet verhält. Die Schlüsselidee besteht darin, Tests zu schreiben, die die Logik Ihrer Funktionen, Klassen oder gesamten Module validieren.
Verwenden Sie integrierte Testwerkzeuge wie unittest
Python verfügt über ein integriertes Testgerüst namens unittest . Es ist von Javas Junit inspiriert und unterstützt Testautomatisierung, Setup- und Teardown -Routinen und vieles mehr.
So können Sie es verwenden:
- Erstellen Sie eine Testklasse, die von
unittest.TestCaseerbt - Schreiben Sie Methoden, die mit
test_beginnen (diese Namenskonvention sagt Unittest, es handelt sich um eine Testmethode) - Verwenden Sie Behauptungen wie
self.assertEqual(),self.assertTrue()usw., um die Ergebnisse zu überprüfen
Beispiel:
unittest importieren
def Add (a, b):
Rückkehr ab
Klassenprüfungen (unittest.testcase):
Def test_add (Selbst):
self.assertequal (add (2, 3), 5)
self.asserTequal (add (-1, 1), 0)
Wenn __name__ == '__main__':
unittest.main ()Führen Sie dieses Skript aus, und Unittest wird Ihre Tests ausführen und alle Fehler melden.
Versuchen Sie pytest für einfachere und flexiblere Tests
Wenn Sie etwas weniger ausführliches als unittest wollen, versuchen Sie es pytest . Dadurch können Sie kleinere, sauberere Testdateien schreiben, ohne etwas unterklassen zu müssen.
Um loszulegen:
- Installieren Sie PyTest:
pip install pytest - Schreiben Sie eine Funktion, die mit
test_beginnt - Führen Sie
pytestin Ihrem Terminal aus
Beispiel:
Def multiplizieren (a, b):
Return a * b
Def test_multiply ():
multiplizieren (2, 3) == 6 multiplizieren Sie
multiplizieren ('a', 3) == 'aaa' Speichern Sie dies einfach als test_math.py und führen Sie pytest aus. Wenn alle Behauptungen bestehen, werden Sie eine Erfolgsnachricht sehen.
Ein großer Vorteil von PyTest ist sein Ökosystem-Plugins wie pytest-cov helfen bei der Messung der Testabdeckung, und andere erleichtern Integrationstests.
Vergessen Sie keine Kantenfälle und Eingabevalidierung
Es ist einfach, den "glücklichen Pfad" zu testen-wenn alles wie erwartet funktioniert-, aber der reale Code wird häufig auf unerwartete Eingaben ausgeführt.
Stellen Sie sicher, dass Sie testen:
- Ungültige Typen (z. B. übergeben eine Zeichenfolge, in der ein int erwartet wird)
- Randbedingungen (wie leere Listen oder Null)
- Fehlerbehandlung (erhöht Ihr Code die Ausnahmen korrekt?)
Zum Beispiel:
def divide (a, b):
Wenn b == 0:
ValueError erhöhen ("kann nicht durch Null teilen")
Return a / b
Def test_divide ():
Asssert Divide (10, 2) == 5
mit PyTest.Arises (ValueError):
Teilen Sie (1, 0)Auf diese Weise überprüfen Sie nicht nur, was funktioniert, sondern stellen auch sicher, dass Fehler ordnungsgemäß behandelt werden.
Automatisieren Sie Ihre Tests nach Möglichkeit
Manuell durchzuführen, wird jedes Mal schnell alt. Sie können Tests in Ihren Workflow integrieren, indem Sie:
- Git -Haken (um Tests vor dem Commits durchzuführen)
- CI/CD -Tools wie Github -Aktionen, Gitlab CI oder Travis CI
- IDE -Integrationen (viele Redakteure, die fehlgeschlagene Tests inline hervorheben)
Richten Sie eine einfache CI -Pipeline ein, um Tests bei jedem Druck automatisch auszuführen. Auf diese Weise wissen Sie, dass Sie wissen, ob etwas bricht.
Grundsätzlich ist das. Das Schreiben guter Tests erfordert das Üben, aber sobald Sie den Dreh raus haben, wird es zur zweiten Natur - und spart viel Zeit später.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie teste ich Python -Code?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Python verbinden sich mit SQL Server PyoDBC -Beispiel
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. Überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge
Optimierung von Python für Speichervorgänge
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
PythoncanbeoptimizedFormemory-BoundoperationsByreducingoverheadThroughGeneratoren, effiziente Datastrukturen und ManagingObjectLifetimes.First, UseGeneratorsinSteadofListStoprocesslargedatasetasetasematatime, Vermeidung von loloadingeNthertomemory.Secondatasetasetematatime, Choos
Python Shutil Rmtree Beispiel
Aug 01, 2025 am 05:47 AM
Shutil.rmtree () ist eine Funktion in Python, die den gesamten Verzeichnisbaum rekursiv löscht. Es kann bestimmte Ordner und alle Inhalte löschen. 1. Basisnutzung: Verwenden Sie Shutil.rmtree (Pfad), um das Verzeichnis zu löschen, und Sie müssen FilenotFoundError, Erlaubnissekror und andere Ausnahmen verarbeiten. 2. Praktische Anwendung: Sie können Ordner, die Unterverzeichnisse und Dateien enthalten, in einem Klick löschen, z. B. temporäre Daten oder zwischengespeicherte Verzeichnisse. 3. ANMERKUNGEN: Der Löschvorgang wird nicht wiederhergestellt; FilenotFoundError wird geworfen, wenn der Weg nicht existiert. Es kann aufgrund von Berechtigungen oder Einstellungen fehlschlagen. 4. Optionale Parameter: Fehler können von ignore_errors = true ignoriert werden
Python Iter und nächstes Beispiel
Jul 29, 2025 am 02:20 AM
Iter () wird verwendet, um das Iteratorobjekt zu erhalten, und als nächstes () wird das nächste Element erhalten. 1. Verwenden Sie Iterator (), um iterable Objekte wie Listen in Iteratoren umzuwandeln. 2. Rufen Sie als nächstes an () an, um Elemente nacheinander zu erhalten, und auslösen Sie die Ausnahme der Stopperation, wenn die Elemente erschöpft sind. 3. Verwenden Sie als nächstes (Iterator, Standard), um Ausnahmen zu vermeiden. 4. Benutzerdefinierte Iteratoren müssen die Methoden __iter __ () und __Next __ () implementieren, um die Iterationslogik zu kontrollieren; Die Verwendung von Standardwerten ist ein häufiger Weg zum sicheren Traversal, und der gesamte Mechanismus ist prägnant und praktisch.
Was ist statistische Arbitrage in Kryptowährungen? Wie funktioniert statistische Arbitrage?
Jul 30, 2025 pm 09:12 PM
Die Einführung in statistische Arbitrage Statistical Arbitrage ist eine Handelsmethode, die auf der Grundlage mathematischer Modelle Preisfehlanpassungen auf dem Finanzmarkt erfasst. Die Kernphilosophie beruht auf der mittleren Regression, dh, dass die Vermögenspreise kurzfristig von langfristigen Trends abweichen, aber schließlich zu ihrem historischen Durchschnitt zurückkehren. Händler verwenden statistische Methoden, um die Korrelation zwischen Vermögenswerten zu analysieren und nach Portfolios zu suchen, die normalerweise synchron verändern. Wenn das Preisverhältnis dieser Vermögenswerte ungewöhnlich abgewichen ist, ergeben sich Arbitrage -Möglichkeiten. Auf dem Kryptowährungsmarkt ist die statistische Arbitrage besonders weit verbreitet, hauptsächlich aufgrund der Ineffizienz und drastischen Marktschwankungen des Marktes selbst. Im Gegensatz zu den traditionellen Finanzmärkten arbeiten Kryptowährungen rund um die Uhr und ihre Preise sind äußerst anfällig für Verstöße gegen Nachrichten, Social -Media -Stimmung und technologische Upgrades. Diese konstante Preisschwankung schafft häufig Preisgestaltung und liefert Arbitrageure mit
Python Psycopg2 Connection Pool Beispiel
Jul 28, 2025 am 03:01 AM
Verwenden Sie PSYCOPG2.POOL.SimpleconnectionPool, um Datenbankverbindungen effektiv zu verwalten und den Leistungsaufwand zu vermeiden, der durch die häufige Erstellung und Zerstörung von Verbindungen verursacht wird. 1. Geben Sie beim Erstellen eines Verbindungspools die minimale und maximale Anzahl von Verbindungen und Datenbankverbindungsparametern an, um sicherzustellen, dass der Verbindungspool erfolgreich initialisiert wird. 2. Nehmen Sie die Verbindung über getConn () ab und verwenden Sie PutConn (), um die Verbindung nach Ausführung des Datenbankvorgangs zum Pool zurückzugeben. Conn.Close () ständig aufrufen ist verboten; 3. SimpleConnectionPool ist mit Thread-sicher und für Umgebungen mit mehreren Threaden geeignet. 4.. Es wird empfohlen, einen Kontextmanager in Kombination mit Context Manager zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Verbindung korrekt zurückgegeben werden kann, wenn Ausnahmen festgestellt werden.
Wie führe ich SQL -Abfragen in Python aus?
Aug 02, 2025 am 01:56 AM
Installieren Sie den entsprechenden Datenbanktreiber; 2. verwenden Sie Connect (), um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen. 3. Erstellen Sie ein Cursorobjekt; V. 5. Verwenden Sie Fetchall () usw., um Ergebnisse zu erhalten. 6. Commit () ist nach der Änderung erforderlich; 7. Schließlich schließen Sie die Verbindung oder verwenden Sie einen Kontextmanager, um sie automatisch zu behandeln. Der vollständige Prozess stellt sicher, dass die SQL -Operationen sicher und effizient sind.
So erstellen Sie eine virtuelle Umgebung in Python
Aug 05, 2025 pm 01:05 PM
Um eine virtuelle Python -Umgebung zu erstellen, können Sie das Venv -Modul verwenden. Die Schritte sind: 1. Geben Sie das Projektverzeichnis ein, um die Python-Mvenvenv-Umgebung auszuführen, um die Umgebung zu schaffen. 2. verwenden Sie SourceEnv/bin/aktivieren Sie in Mac/Linux und Env \ Skripts \ aktivieren in Windows; 3.. Verwenden Sie das Pipinstall -Installationspaket, Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Abhängigkeiten zu exportieren. V. Virtuelle Umgebungen können Projektabhängigkeiten isolieren, um Konflikte zu verhindern, insbesondere für die Entwicklung von Mehrfachprojekten, und Redakteure wie Pycharm oder VSCODE sind es ebenfalls
