Durch die Verwendung schneller Assertionen, die Verbesserung der Codeabdeckung und die Einführung des parallelen Test-Frameworks Paratest kann die Leistung von PHP-Unit-Tests erheblich optimiert werden, wodurch eine Laravel-Testsuite, deren Ausführung 30 Sekunden dauert, auf nur 3 Sekunden optimiert wird, was die Leistung um mehr als zehn verbessert mal.
PHP Unit Testing: Leistung für Effizienz optimieren
Unit Tests sind entscheidend für die Sicherstellung der Codequalität, können aber auch zeitaufwändig sein. Durch die Übernahme von Best Practices können wir die Effizienz von Unit-Tests deutlich verbessern.
Verwenden Sie langsame Behauptungen
Behauptungen sind Schlüsselkomponenten im Unit-Test-Code. Sie prüfen, ob die tatsächlichen Ergebnisse mit den erwarteten Ergebnissen übereinstimmen. Wenn langsame Zusicherungen verwendet werden (z. B. assertEquals
), gibt PHP detaillierte Differenzinformationen aus, wenn der Test fehlschlägt. Dies ist zum Debuggen nützlich, kann jedoch bei großen Testsuiten langsam sein. assertEquals
)时,如果测试失败,PHP 将打印出详细的差异信息。这对于调试很有用,但对于大型测试套件来说,可能会很慢。
相反,使用快速断言(如 assertSame
)可以提高性能,因为它不打印差异信息。对于简单的断言,这通常就足够了。
代码覆盖率
代码覆盖率工具可以衡量测试套件执行了多少代码。低覆盖率表示测试套件没有充分覆盖代码库,而高覆盖率则表明大多数代码已被测试。
通过专注于提高代码覆盖率,我们可以确保我们的测试套件高效且有效。
Paratest
Paratest 是一个 PHP 并行测试框架,它可以显著提升大型测试套件的执行速度。它通过跨多个 CPU 核心并行运行测试来实现。
案例研究:优化 Laravel 测试套件
考虑一个使用 Laravel 测试框架的应用程序。在优化测试效率之前,该测试套件需要 30 秒才能运行完成。
-
使用快速断言: 将
assertEquals
替换为assertSame
Stattdessen kann die Verwendung schneller Assertionen (z. B. - Codeabdeckung
- Tools zur Codeabdeckung messen, wie viel Code von einer Testsuite ausgeführt wird. Eine niedrige Abdeckung weist darauf hin, dass die Testsuite die Codebasis nicht ausreichend abdeckt, während eine hohe Abdeckung darauf hinweist, dass der Großteil des Codes getestet wurde. Indem wir uns auf die Verbesserung der Codeabdeckung konzentrieren, können wir sicherstellen, dass unsere Testsuiten effizient und effektiv sind.
assertSame
) die Leistung verbessern, da die Differenzinformationen nicht gedruckt werden. Für einfache Aussagen reicht dies in der Regel aus. - 🎜🎜Schnelle Behauptungen verwenden: 🎜
assertEquals
durch assertSame
ersetzt, wodurch die Ausführungszeit um 5 Sekunden verkürzt wurde. 🎜🎜🎜Verbesserte Codeabdeckung: 🎜 Nicht abgedeckte Codeabschnitte wurden identifiziert und Tests hinzugefügt, wodurch die Abdeckung von 75 % auf 90 % erhöht und die Ausführungszeit weiter um 3 Sekunden verkürzt wurde. 🎜🎜🎜Verwendung von Paratest: 🎜 Auf einer Maschine mit 8 CPU-Kernen reduzierte die Aktivierung von Paratest die Ausführungszeit um 19 Sekunden. 🎜🎜🎜Nach der Optimierung dauert die Fertigstellung der Testsuite nur noch 3 Sekunden, wodurch sich die Leistung um mehr als das Zehnfache verbessert. 🎜🎜Durch die Übernahme dieser Best Practices können Sie die Effizienz Ihrer PHP-Unit-Tests erheblich verbessern und sicherstellen, dass Ihre Codebasis effizient und zuverlässig ist. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP-Unit-Tests: Wie kann die Testeffizienz verbessert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP bleibt im Modernisierungsprozess wichtig, da es eine große Anzahl von Websites und Anwendungen unterstützt und sich den Entwicklungsbedürfnissen durch Frameworks anpasst. 1.PHP7 verbessert die Leistung und führt neue Funktionen ein. 2. Moderne Frameworks wie Laravel, Symfony und Codesigniter vereinfachen die Entwicklung und verbessern die Codequalität. 3.. Leistungsoptimierung und Best Practices verbessern die Anwendungseffizienz weiter.

PhPhas significantantyPactedWebDevelopmentAndendendsbeyondit.1) iTpowersMAjorPlatforms-LikewordpressandExcelsInDatabaseInteractions.2) php'SadaptabilityAllowStoscaleForLargeApplicationsfraMe-Linien-Linien-Linien-Linienkripte

PHP -Typ -Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Codequalität und der Lesbarkeit. 1) Tipps zum Skalartyp: Da Php7.0 in den Funktionsparametern wie int, float usw. angegeben werden dürfen. 3) Eingabeaufforderung für Gewerkschaftstyp: Da Php8.0 in Funktionsparametern oder Rückgabetypen angegeben werden dürfen. 4) Nullierstyp Eingabeaufforderung: Ermöglicht die Einbeziehung von Nullwerten und Handlungsfunktionen, die Nullwerte zurückgeben können.

Verwenden Sie in PHP das Klonschlüsselwort, um eine Kopie des Objekts zu erstellen und das Klonierungsverhalten über die \ _ \ _ Clone Magic -Methode anzupassen. 1. Verwenden Sie das Klonschlüsselwort, um eine flache Kopie zu erstellen und die Eigenschaften des Objekts, nicht die Eigenschaften des Objekts zu klonen. 2. Die \ _ \ _ Klonmethode kann verschachtelte Objekte tief kopieren, um flache Kopierprobleme zu vermeiden. 3. achten Sie darauf, dass kreisförmige Referenzen und Leistungsprobleme beim Klonen vermieden werden, und optimieren Sie die Klonierungsvorgänge, um die Effizienz zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklungs- und Content -Management -Systeme, und Python eignet sich für Datenwissenschafts-, maschinelles Lernen- und Automatisierungsskripte. 1.PHP hat eine gute Leistung beim Erstellen von schnellen und skalierbaren Websites und Anwendungen und wird üblicherweise in CMS wie WordPress verwendet. 2. Python hat sich in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit reichen Bibliotheken wie Numpy und TensorFlow übertrifft.


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