Hướng dẫn how do i test my python code? - làm cách nào để kiểm tra mã python của tôi?

Kiểm tra mã của bạn là rất quan trọng.

Làm quen với việc viết mã kiểm tra và chạy mã này song song hiện được coi là một thói quen tốt. Được sử dụng một cách khôn ngoan, phương pháp này giúp xác định mã của bạn có ý định chính xác hơn và có kiến ​​trúc được tách rời hơn.

Một số quy tắc kiểm tra chung:

• Một đơn vị thử nghiệm nên tập trung vào một chút chức năng và chứng minh nó chính xác.
• Mỗi đơn vị thử nghiệm phải hoàn toàn độc lập. Mỗi thử nghiệm phải có thể chạy một mình, và cả trong bộ thử nghiệm, bất kể thứ tự mà chúng được gọi. Hàm ý của quy tắc này là mỗi thử nghiệm phải được tải với một bộ dữ liệu mới và có thể phải thực hiện một số việc dọn dẹp sau đó. Điều này thường được xử lý bằng các phương pháp setUp[] và tearDown[].
• Cố gắng hết sức để thực hiện các bài kiểm tra chạy nhanh. Nếu một thử nghiệm duy nhất cần nhiều hơn một vài mili giây để chạy, sự phát triển sẽ bị chậm lại hoặc các bài kiểm tra sẽ không được chạy thường xuyên như mong muốn. Trong một số trường hợp, các thử nghiệm có thể nhanh chóng vì chúng cần một cấu trúc dữ liệu phức tạp để hoạt động và cấu trúc dữ liệu này phải được tải mỗi khi thử nghiệm chạy. Giữ các bài kiểm tra nặng hơn trong một bộ thử nghiệm riêng được thực hiện bởi một số nhiệm vụ theo lịch trình và chạy tất cả các thử nghiệm khác thường xuyên khi cần thiết.
• Tìm hiểu các công cụ của bạn và tìm hiểu cách chạy một bài kiểm tra hoặc một trường hợp kiểm tra. Sau đó, khi phát triển một hàm bên trong một mô -đun, hãy chạy chức năng này thường xuyên, các thử nghiệm, lý tưởng là tự động khi bạn lưu mã.
• Luôn chạy bộ thử nghiệm đầy đủ trước một phiên mã hóa và chạy lại sau đó. Điều này sẽ giúp bạn tự tin hơn rằng bạn đã không phá vỡ bất cứ điều gì trong phần còn lại của mã.
• Đó là một ý tưởng tốt để thực hiện một móc chạy tất cả các thử nghiệm trước khi đẩy mã đến một kho lưu trữ được chia sẻ.
• Nếu bạn đang ở giữa một phiên phát triển và phải làm gián đoạn công việc của bạn, nên viết một bài kiểm tra đơn vị bị hỏng về những gì bạn muốn phát triển tiếp theo. Khi trở lại làm việc, bạn sẽ có một con trỏ đến nơi bạn đang ở và trở lại theo dõi nhanh hơn.
• Bước đầu tiên khi bạn gỡ lỗi mã của mình là viết một bài kiểm tra mới xác định lỗi. Mặc dù không phải lúc nào cũng có thể làm, nhưng những bài kiểm tra bắt lỗi đó là một trong những đoạn mã có giá trị nhất trong dự án của bạn.
• Sử dụng tên dài và mô tả cho các chức năng thử nghiệm. Hướng dẫn kiểu ở đây hơi khác so với mã chạy, trong đó các tên ngắn thường được ưa thích. Lý do là các chức năng kiểm tra không bao giờ được gọi rõ ràng. square[] hoặc thậm chí sqr[] là OK trong mã chạy, nhưng trong mã kiểm tra, bạn sẽ có các tên như test_square_of_number_2[], test_square_negative_number[]. Các tên chức năng này được hiển thị khi thử nghiệm thất bại và nên mô tả càng tốt.
• Khi có sự cố hoặc phải thay đổi và nếu mã của bạn có một bộ kiểm tra tốt, bạn hoặc những người bảo trì khác sẽ phụ thuộc chủ yếu vào bộ thử nghiệm để khắc phục vấn đề hoặc sửa đổi một hành vi nhất định. Do đó, mã kiểm tra sẽ được đọc nhiều như hoặc thậm chí nhiều hơn mã chạy. Một bài kiểm tra đơn vị có mục đích không rõ ràng không hữu ích lắm trong trường hợp này.
• Một cách sử dụng khác của mã kiểm tra là giới thiệu cho các nhà phát triển mới. Khi ai đó sẽ phải làm việc trên cơ sở mã, chạy và đọc mã kiểm tra liên quan thường là điều tốt nhất mà họ có thể làm để bắt đầu. Họ sẽ hoặc nên khám phá các điểm nóng, nơi hầu hết các khó khăn phát sinh và các trường hợp góc. Nếu họ phải thêm một số chức năng, bước đầu tiên là thêm một bài kiểm tra để đảm bảo rằng chức năng mới chưa phải là một đường dẫn làm việc chưa được cắm vào giao diện.

Những thứ cơ bản¶

Unittest¶

unittest là mô-đun thử nghiệm bao gồm pin trong thư viện tiêu chuẩn Python. API của nó sẽ quen thuộc với bất kỳ ai đã sử dụng bất kỳ loạt công cụ Junit/Nunit/Cppunit nào.

Tạo trường hợp kiểm tra được thực hiện bằng cách phân lớp unittest.TestCase.

import unittest

def fun[x]:
    return x + 1

class MyTest[unittest.TestCase]:
    def test[self]:
        self.assertEqual[fun[3], 4]

Kể từ Python 2.7 Unittest cũng bao gồm các cơ chế khám phá thử nghiệm riêng.

Tài liệu

Mô -đun

def square[x]:
    """Return the square of x.

    >>> square[2]
    4
    >>> square[-2]
    4
    """

    return x * x

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod[]

0 tìm kiếm các đoạn văn bản trông giống như các phiên Python tương tác trong DocStrings, và sau đó thực hiện các phiên đó để xác minh rằng chúng hoạt động chính xác như được hiển thị.

Các tài liệu có một trường hợp sử dụng khác với các bài kiểm tra đơn vị thích hợp: chúng thường ít chi tiết hơn và không bắt được các trường hợp đặc biệt hoặc lỗi hồi quy tối nghĩa. Chúng rất hữu ích như một tài liệu biểu cảm về các trường hợp sử dụng chính của một mô -đun và các thành phần của nó. Tuy nhiên, các tài liệu nên chạy tự động mỗi khi bộ thử nghiệm đầy đủ chạy.

Một tài liệu đơn giản trong một chức năng:

def square[x]:
    """Return the square of x.

    >>> square[2]
    4
    >>> square[-2]
    4
    """

    return x * x

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod[]

Khi chạy mô -đun này từ dòng lệnh như trong

def square[x]:
    """Return the square of x.

    >>> square[2]
    4
    >>> square[-2]
    4
    """

    return x * x

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod[]

1, các tài liệu sẽ chạy và phàn nàn nếu bất cứ điều gì không hoạt động như mô tả trong các tài liệu.

Làm thế nào để tôi biết nếu mã python của tôi đang hoạt động?

Làm cách nào để kiểm tra mã python trong thiết bị đầu cuối?

Làm thế nào để bạn kiểm tra mã?