Unit -Tests ist die Grundlage für den Aufbau einer zuverl?ssigen Software. Es gibt viele Arten von Tests, aber Unit -Tests sind am wichtigsten. Mit dem Tests mit Unit -Tests k?nnen Sie sicher sein, dass Sie vollst?ndig getestete Code -Ausschnitte als Grundeinheiten haben und sich beim Erstellen Ihres Programms auf sie verlassen. Sie erweitern Ihre Reserven von vertrauenswürdigem Code über den Umfang der integrierten Funktionen und Standardbibliotheken hinaus. Darüber hinaus bietet Python eine starke Unterstützung für Schreibunterlagen.
Auslaufbeispiel
Bevor wir alle Prinzipien, Heuristiken und Führer eintauchen, schauen wir uns ein praktisches Testbeispiel an.
Erstellen Sie ein neues Verzeichnis namens python_tests und fügen Sie zwei Dateien hinzu:
- car.py
- test_car.py
Stellen Sie das Verzeichnis als Python -Paket ein, indem Sie die init .py addiert. Die Struktur der Datei sollte wie folgt sein:
<code>python_tests/ -__init__.py - car.py - test_car.py</code>Die
car.py wird verwendet, um die Logik des selbstfahrenden Autoprogramms zu schreiben, das wir in diesem Beispiel verwenden, und die Datei test_car.py wird verwendet, um alle Tests zu schreiben.
car.py Dateiinhalt:
class SelfDrivingCar: def __init__(self): self.speed = 0 self.destination = None def _accelerate(self): self.speed += 1 def _decelerate(self): if self.speed > 0: self.speed -= 1 def _advance_to_destination(self): distance = self._calculate_distance_to_object_in_front() if distance < 1: # 假設(shè)距離單位為米 self.stop() elif distance < 5: self._decelerate() elif self.speed < self._get_speed_limit(): self._accelerate() def _has_arrived(self): pass # 需要實(shí)現(xiàn)到達(dá)目的地判斷邏輯 def _calculate_distance_to_object_in_front(self): pass # 需要實(shí)現(xiàn)計(jì)算前方物體距離的邏輯 def _get_speed_limit(self): pass # 需要實(shí)現(xiàn)獲取速度限制的邏輯 def stop(self): self.speed = 0 def drive(self, destination): self.destination = destination while not self._has_arrived(): self._advance_to_destination() self.stop()
Dies ist ein Unit -Test für die TestCase -Klasse. Holen Sie sich das unittestes Modul wie unten gezeigt.
from unittest import TestCase
Sie k?nnen dann das unittest.main -Modul überschreiben, das vom unittesten Testframework bereitgestellt wird, indem Sie das folgende Testskript unten in der Testdatei hinzufügen.
if __name__ == '__main__': unittest.main()
Fahren Sie fort und fügen Sie das Testskript unten in der Datei test_car.py hinzu, wie unten gezeigt.
import unittest from car import SelfDrivingCar class SelfDrivingCarTest(unittest.TestCase): def setUp(self): self.car = SelfDrivingCar() def test_stop(self): self.car.speed = 5 self.car.stop() self.assertEqual(0, self.car.speed) self.car.stop() self.assertEqual(0, self.car.speed) if __name__ == '__main__': unittest.main(verbosity=2)
Um den Test auszuführen, führen Sie das Python -Programm aus:
python test_car.py
Sie sollten die folgende Ausgabe sehen:
<code>test_stop (__main__.SelfDrivingCarTest) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.000s OK</code>
Test Discovery
Die andere Methode und die einfachste Methode besteht darin, die Entdeckung zu testen. Diese Option wird nur in Python 2.7 hinzugefügt. Vor 2.7 k?nnen Sie die Nase verwenden, um Tests zu entdecken und durchzuführen. Nase hat andere Vorteile, wie zum Beispiel Testfunktionen, ohne Klassen für Testf?lle zu erstellen. Aber für diesen Artikel bleiben wir bei Unittest.
Wie der Name schon sagt, -V -Logo:
selfstingcartest.
Es gibt mehrere Anzeichen, um den Vorgang zu steuern:
python -m unittest -h
Testabdeckung
Testabdeckung ist ein Bereich, der oft übersehen wird. Die Abdeckung ist, wie viel Code Ihr Test tats?chlich testet. Wenn Sie beispielsweise eine Funktion mit einer IF -Anweisung haben, müssen Sie einen Test schreiben, um die wahren und falschen Zweige der IF -Anweisung zu überschreiben. Idealerweise sollte Ihr Code in einem Paket sein. Die Tests für jedes Paket sollten sich im Geschwisterverzeichnis des Pakets befinden. Im Testverzeichnis sollte für jedes Modul des Pakets eine Datei mit dem Namen Unittest Modul bereitgestellt werden.
Schlussfolgerung
Unit -Tests ist die Grundlage für zuverl?ssigen Code. In diesem Tutorial erforsche ich einige Prinzipien und Richtlinien für Unit -Tests und erl?utere mehrere Gründe für Best Practices. Je gr??er das von Ihnen erstellte System ist, desto wichtiger ist die Einheitsprüfung. Unit -Tests sind jedoch nicht ausreichend. Gro?e Systeme erfordern auch andere Arten von Tests: Integrationstests, Leistungstests, Lasttests, Penetrationstests, Akzeptanztests usw.
Dieser Artikel wurde aktualisiert und enth?lt Beitr?ge von Esther Vaati. Esther ist ein Softwareentwickler und Beitrag zu Envato -Tuts.
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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Eine virtuelle Umgebung kann die Abh?ngigkeiten verschiedener Projekte isolieren. Der Befehl ist mit Pythons eigenem Venvidenmodul erstellt und ist Python-Mvenvenv. Aktivierungsmethode: Windows verwendet Env \ scripts \ aktivieren, macOS/Linux verwendet SourceEnv/bin/aktivieren; Das Installationspaket verwendet PipInstall, verwenden Sie Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Anforderungsdateien zu generieren, und verwenden Sie Pipinstall-Rrequirements.txt, um die Umgebung wiederherzustellen. Zu den Vorsichtsma?nahmen geh?ren nicht das Senden von Git, reaktivieren Sie jedes Mal, wenn das neue Terminal ge?ffnet wird, und die automatische Identifizierung und Umschaltung kann von IDE verwendet werden.
