アサーションを使用した Python 関数の例外のテスト
堅牢なコードを記述するには、多くの場合、例外を適切に処理する必要があります。関数が予想される例外をスローすることを確認することは、防御プログラミング機能をテストするために不可欠です。
質問: Python 関数が特定の例外をスローするかどうかをアサートする単体テストを作成するにはどうすればよいですか?
答え: Unittest モジュールのassertRaises メソッドを利用します。このメソッドは、予期される例外クラスと呼び出される関数の 2 つの引数を取ります。関数がテスト中に予期された例外をスローできなかった場合、テストは失敗します。
例:
<code class="python">import mymod import unittest class MyTestCase(unittest.TestCase): def test1(self): self.assertRaises(SomeCoolException, mymod.myfunc)</code>
この例では、テスト メソッド test1 は次のようにアサートします。 mymod モジュールの関数 myfunc は、呼び出されると SomeCoolException 型の例外をスローします。例外がスローされない場合、テストは失敗します。
この手法は、Python 関数の例外処理機能を検証するための簡潔で効果的な方法であり、さまざまなシナリオで意図したとおりに動作することを確認します。
以上が「assertRaises」を使用してPython関数で例外スローをアサートする方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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