テスト駆動型開発(TDD):実用的なガイド
テスト駆動型開発(TDD)は、近年かなりの牽引力を獲得しています。 テストを後付けとして扱う代わりに、TDDはテストを毎日のコーディングプロセスに直接統合します。このアプローチにより、コードの品質、明確さ、焦点が大幅に改善されます。 このチュートリアルでは、Pythonとnosetests
テスト駆動型の開発を理解
その中心で、TDDはコードを作成する前にテストを作成する前に
を掲載します。 まず、失敗したテストを作成し、テストをパスするためにコードを書きます。 テスト、コード、および改良のこの反復サイクルは、機能が完了するまで続きます。 この「テストファースト」アプローチは、問題の設計と潜在的なエッジケースを慎重に検討することを促進します。 テストを作成する行為により、コードのロジック、返品値、および潜在的な例外を介して考えるようになります。この系統的なアプローチは、一般的な落とし穴を防ぐのに役立ちます。代替シナリオや潜在的なエラーを考慮せずに、初期のソリューションのみに焦点を当てることです。 テストを積極的に設計することにより、包括的なコードカバレッジを確保し、さまざまな実行パスに対処します。
TDDプロセスは、次のように要約できます
故障した単位テストを書き込みます。
リファクタリング。
- 各機能についてこのサイクルを繰り返します。
- TDDおよびアジャイル開発
- TDDは、アジャイル開発の原則と完全に一致し、膨大な量よりも漸進的で高品質の更新を強調します。 ユニットテストによって提供される信頼により、堅牢で信頼できるコードの提供が保証され、生産の問題が最小限に抑えられます。 TDDは、特にペアプログラミング環境で輝いています。 開発者は、役割を交互に(テストを書き、もう1つはコードを書きます)、エンゲージメント、フォーカス、継続的なコードレビューを促進できます。 この共同アプローチは、効率とコードの品質を最大化します。 TDDは、行動駆動型開発(BDD)とシームレスに統合します。テストは、エンドツーエンド機能の動作を検証するための受容テストとして表されます。
Python単位テストで使用される
>、
、およびが含まれます。 他の方法が存在しますが(Python単体テストのドキュメントを参照)、これらは最も頻繁に使用されるものの1つです。
インストールと使用先に進む前に、pip:
を使用してをインストールします
assertEqual
assertRaises
仮想環境(isinstance
など)を使用してプロジェクトの依存関係を管理することをお勧めします。 使用してテストを実行します:
pip install nose
テストは、test_
で開始するために名前が付けられている必要があります。 -s
または--nologcapture
フラグを使用すると、ロギング出力が可能になります。 --tags
オプションは、選択的実行のためにテストタグを有効にします。
例:簡単な計算機のテスト
add
メソッドを使用してシンプルな計算機を作成し、unittest
を使用してテストを書き込みます。 最初は、add
メソッドが実装されていないため、テストは失敗します。 メソッドを実装した後、assertRaises
を使用してValueError
例外を確認するために、非数値入力を処理するために追加のテストが追加されます。 両方の入力が検証されていることを確認するために、さらなるテストが追加されます。
nosetests example_unit_test.py # Single test file nosetests /path/to/tests # Suite of tests in a folder代替単位テストパッケージ
および組み込みnosetests
が含まれます。 pytest
簡潔な構文と広範な機能を提供します。 unittest
基本的なテストニーズの強固な基盤を提供します
pytest
unittest
Python Debugger(pdb
をコードに挿入します。
(step)、pdb
(継続)、import pdb; pdb.set_trace()
(list)、n
(印刷)、s
(quit)などのコマンドを使用して、コードの実行をナビゲートして検査します。
c
結論l
p
TDDは、コードの品質と開発者の生産性を向上させる貴重な方法論です。 その適応性により、あらゆるサイズとチーム構造のプロジェクトに適しています。 TDDをワークフローに統合することにより、より堅牢で信頼性の高い、保守可能なソフトウェアを構築します。
以上がPythonのテスト駆動型開発から始める方法の詳細内容です。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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

theScriptisrunningwithwrongthonversionduetorectRectDefaultEntertersettings.tofixthis:1)CheckthedededefaultHaulthonsionsingpython - versionorpython3-- version.2)usevirtualenvironmentsbycreatingonewiththon3.9-mvenvmyenv、andverixe

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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