Python-Abdeckung bezieht sich auf die Messung, welche Teile Ihres Python-Codes während des Tests ausgeführt werden. Es ist ein wichtiges Tool zur Gewährleistung einer umfassenden Testabdeckung und hilft Entwicklern zu verstehen, welche Codezeilen getestet werden und welche nicht. Hier erhalten Sie einen tieferen Einblick in die effektive Nutzung von Python Coverage:
Erste Schritte mit der Python-Abdeckung
- Installation Sie können das Abdeckungsmodul mit pip installieren: bash Code kopieren Pip-Installationsabdeckung
- Durchführen von Tests mit Abdeckung Um die Codeabdeckung zu messen, führen Sie Ihre Tests über das Coverage-Tool aus. Hier ist ein einfaches Beispiel: bash Code kopieren Coverage Run -m Unittest Discover Dieser Befehl führt alle von unittest erkannten Tests aus, während die Codeabdeckung verfolgt wird.
- Erstellung eines Abdeckungsberichts Nach der Durchführung von Tests können Sie einen Abdeckungsbericht erstellen. Coverage bietet verschiedene Berichtsformate, einschließlich Terminalausgabe, HTML und XML. So erstellen Sie einen einfachen Textbericht: bash Code kopieren Berichterstattungsbericht Für einen detaillierteren HTML-Bericht verwenden Sie: bash Code kopieren Berichterstattung html Dadurch wird ein htmlcov-Verzeichnis mit dem Abdeckungsbericht erstellt. Sie können index.html in einem Browser öffnen, um den Bericht anzuzeigen.
- Abdeckung konfigurieren Sie können Abdeckungseinstellungen in einer .coveragerc-Datei konfigurieren. Hier ist eine Beispielkonfiguration: ini Code kopieren [laufen] branch = True source = my_package
[Bericht]
show_missing = True
• Zweig: Stellt sicher, dass die Zweigabdeckung gemessen wird.
• Quelle: Gibt die Quellcodeverzeichnisse an.
• show_missing: Zeigt Zeilen an, die nicht ausgeführt wurden.
- Erweiterte Nutzung • Dateien ausschließen: Um Dateien oder Verzeichnisse von der Abdeckung auszuschließen, verwenden Sie die Option „Omit“ in der Datei „.coveragerc“: ini Code kopieren [laufen] weglassen = /tests/ /migrations/ • Abdeckungsdaten kombinieren: Um Abdeckungsdaten aus mehreren Läufen zusammenzuführen, verwenden Sie: bash Code kopieren Abdeckung kombinieren • Abdeckungsschwellenwerte prüfen: Legen Sie Mindestabdeckungsschwellenwerte fest, um die Codequalität durchzusetzen: bash Code kopieren Abdeckungsbericht --fail-under=80 Dieser Befehl schlägt beim Build fehl, wenn die Abdeckung unter 80 % liegt. Beispielverwendung Hier ist ein vollständiges Beispiel für die Durchführung von Tests mit Abdeckung und die Erstellung eines Berichts: bash Code kopieren # Abdeckung installieren Pip-Installationsabdeckung
Führen Sie Tests mit Abdeckung durch
coverage run -m unittest discover
Erstellen Sie einen Terminalbericht
Berichterstattungsbericht
Generieren Sie einen HTML-Bericht
Abdeckungs-HTML
Fazit
Python Coverage ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie sicherstellen können, dass Ihre Tests alle Teile Ihrer Codebasis abdecken. Durch die Integration in Ihren Entwicklungsworkflow können Sie die Codequalität verbessern, Fehler frühzeitig erkennen und hohe Standards für die Testabdeckung aufrechterhalten. Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Abdeckung praktisch verstehen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Zu den Hauptanwendungen von JavaScript in der Webentwicklung gehören die Interaktion der Clients, die Formüberprüfung und die asynchrone Kommunikation. 1) Dynamisches Inhaltsaktualisierung und Benutzerinteraktion durch DOM -Operationen; 2) Die Kundenüberprüfung erfolgt vor dem Einreichung von Daten, um die Benutzererfahrung zu verbessern. 3) Die Aktualisierung der Kommunikation mit dem Server wird durch AJAX -Technologie erreicht.

Es ist für Entwickler wichtig, zu verstehen, wie die JavaScript -Engine intern funktioniert, da sie effizientere Code schreibt und Leistungs Engpässe und Optimierungsstrategien verstehen kann. 1) Der Workflow der Engine umfasst drei Phasen: Parsen, Kompilieren und Ausführung; 2) Während des Ausführungsprozesses führt die Engine dynamische Optimierung durch, wie z. B. Inline -Cache und versteckte Klassen. 3) Zu Best Practices gehören die Vermeidung globaler Variablen, die Optimierung von Schleifen, die Verwendung von const und lass und die Vermeidung übermäßiger Verwendung von Schließungen.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Die Verschiebung von C/C zu JavaScript erfordert die Anpassung an dynamische Typisierung, Müllsammlung und asynchrone Programmierung. 1) C/C ist eine statisch typisierte Sprache, die eine manuelle Speicherverwaltung erfordert, während JavaScript dynamisch eingegeben und die Müllsammlung automatisch verarbeitet wird. 2) C/C muss in den Maschinencode kompiliert werden, während JavaScript eine interpretierte Sprache ist. 3) JavaScript führt Konzepte wie Verschlüsse, Prototypketten und Versprechen ein, die die Flexibilität und asynchrone Programmierfunktionen verbessern.

Unterschiedliche JavaScript -Motoren haben unterschiedliche Auswirkungen beim Analysieren und Ausführen von JavaScript -Code, da sich die Implementierungsprinzipien und Optimierungsstrategien jeder Engine unterscheiden. 1. Lexikalanalyse: Quellcode in die lexikalische Einheit umwandeln. 2. Grammatikanalyse: Erzeugen Sie einen abstrakten Syntaxbaum. 3. Optimierung und Kompilierung: Generieren Sie den Maschinencode über den JIT -Compiler. 4. Führen Sie aus: Führen Sie den Maschinencode aus. V8 Engine optimiert durch sofortige Kompilierung und versteckte Klasse.

Zu den Anwendungen von JavaScript in der realen Welt gehören die serverseitige Programmierung, die Entwicklung mobiler Anwendungen und das Internet der Dinge. Die serverseitige Programmierung wird über node.js realisiert, die für die hohe gleichzeitige Anfrageverarbeitung geeignet sind. 2. Die Entwicklung der mobilen Anwendungen erfolgt durch reaktnative und unterstützt die plattformübergreifende Bereitstellung. 3.. Wird für die Steuerung von IoT-Geräten über die Johnny-Five-Bibliothek verwendet, geeignet für Hardware-Interaktion.

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