


Exécution de tests unitaires dans des projets Python avec une structure de répertoires de tests distincte
Requête :
De nombreux projets Python adoptent une structure de répertoires qui sépare les tests unitaires dans un répertoire de tests dédié. Cependant, l'exécution de ces tests directement à partir du répertoire de tests peut entraîner des échecs d'importation. Cela pose la question : comment pouvons-nous exécuter facilement des tests unitaires dans une telle structure ?
Réponse :
L'approche recommandée implique l'utilisation de l'interface de ligne de commande unittest :
$ python -m unittest test_antigravity
Dans notre exemple de structure de répertoires :
new_project/ antigravity/ antigravity.py test/ test_antigravity.py
L'exécution de la commande ci-dessus ajoutera le répertoire du projet au chemin système (sys.path), vous permettant d'importer le module antigravité sans effort à partir du fichier de test.
Avantages :
- Non modification manuelle du chemin :Cette méthode élimine le besoin d'ajuster le PYTHONPATH ou d'effectuer d'autres recherches liées au chemin modifications.
- Simple pour les utilisateurs : Les utilisateurs peuvent exécuter les tests avec une commande simple sans nécessiter de connaissances avancées des structures de répertoires Python.
- Prend en charge les packages : Si les répertoires de tests et de modules sont configurés sous forme de packages, les modules de test peuvent importer de manière transparente les modules souhaités sans rencontrer de problèmes. problèmes.
Options supplémentaires :
-
Exécuter un module de test spécifique : Utilisez la syntaxe suivante :
$ python -m unittest test.test_antigravity
-
Exécuter un scénario de test ou méthode : Exécuter un seul cas de test ou une seule méthode avec :
$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase $ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase.test_method
-
Découvrir et exécuter tous les tests : Utiliser la découverte de tests :
$ python -m unittest discover $ python -m unittest
Cela découvrira et exécutera automatiquement tous les modules de test dans le package de test.
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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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