Conclusion
Les tests unitaires sont une pratique indispensable pour garantir la fiabilité et la maintenabilité de vos applications Python. En maîtrisant l'utilisation de unittest.mock, vous pouvez isoler efficacement votre code, simuler des dépendances externes et vérifier à la fois le comportement fonctionnel et la sortie de la journalisation. N'oubliez pas de :
- 1. Se moquer correctement : corrigez toujours l'objet là où il est utilisé, pas là où il est défini.
- 2. Maintenir l'ordre correct des arguments : en particulier lorsque vous utilisez plusieurs décorateurs @patch.
- 3. Préférez la moquerie à la capture de la sortie standard : les fonctions de moquerie comme l'impression conduisent à des tests plus propres et plus fiables.
- 4. Tirez parti de assertLogs : pour tester la sortie de journalisation sans moquerie complexe.
- 5. Refactor pour la testabilité : concevez votre code de manière à faciliter des tests simples et efficaces.
En suivant ces directives et en apprenant des pièges courants, vous améliorerez votre stratégie de test et créerez des applications Python plus résilientes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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