Python 単体テストに pytest を使用する方法
はじめに:
単体テストはソフトウェア開発において不可欠なタスクであり、コードの品質と安定性を確保するのに役立ちます。 Python の pytest は、強力で使いやすい単体テスト フレームワークです。この記事では、Python の単体テストに pytest を使用する方法を紹介します。
1. pytest をインストールする
まず、pytest をインストールする必要があります。インストールは pip コマンドを使用して簡単に完了できます:
pip install pytest
2. テスト ケースの作成
次に、テスト ケースを作成する必要があります。テスト ケースは、テスト対象のコードの機能を検証するコードのブロックです。
例:
加算、減算、乗算、除算の 4 つの演算を含む単純な計算モジュールをテストするとします。プロジェクト内に test_calculator.py
という名前のファイルを作成して、テスト ケースのコードを保存できます。以下はサンプル テスト ケースのコードです。
# test_calculator.py from calculator import add, subtract, multiply, divide def test_add(): assert add(2, 3) == 5 def test_subtract(): assert subtract(5, 3) == 2 def test_multiply(): assert multiply(2, 3) == 6 def test_divide(): assert divide(6, 3) == 2
上記のコードでは、pytest フレームワークによって提供される assert
ステートメントを使用して、テスト結果が期待どおりであるかどうかをアサートします。
3. テスト ケースの実行
テスト ケースの作成が完了したら、pytest を使用してこれらのテスト ケースを実行できます。
コマンド ラインでプロジェクト ディレクトリを入力し、次のコマンドを入力してテストします。
pytest
pytest はプロジェクト内のテスト ケースを自動的に見つけて実行します。
実行結果の例:
============================= test session starts ============================== platform darwin -- Python 3.9.0, pytest-6.2.2, py-1.10.0, pluggy-0.13.1 rootdir: /path/to/project collected 4 items test_calculator.py .... [100%] ============================== 4 passed in 0.02s ===============================
上記の結果は、作成した 4 つのテスト ケースがすべてテストに合格したことを示しています。
4. 高度な使用法
- パラメータ化されたテスト
異なる入力パラメータの下で関数の動作を検証するために、複数のテスト ケースを作成する必要がある場合があります。 pytest は、繰り返しコードを記述する作業負荷を軽減できるパラメーター化されたテストの機能を提供します。
例:
import pytest @pytest.mark.parametrize( "a, b, expected", [ (2, 3, 5), (-1, 1, 0), (0, 0, 0), ], ) def test_add(a, b, expected): assert add(a, b) == expected
上記のコードでは、@pytest.mark.parametrize デコレーターを使用してテスト ケースをパラメーター化します。パラメータの各セットはテスト対象の関数に自動的に渡され、アサーションが行われます。
- 前後操作の設定
テスト ケースの実行中、テスト ケースの実行前に準備作業を実行し、テスト ケースの実行後にクリーンアップを実行する必要がある場合があります。仕事。 pytest は、これらの操作を実装するためのsetup
やteardown
などのデコレーターを提供します。
例:
@pytest.fixture(autouse=True) def setup_and_teardown(): # 在测试用例运行之前的准备工作 print("准备工作") yield # 在测试用例运行之后的清理工作 print("清理工作")
上の例では、setup_and_teardown
デコレータを使用して、前操作と後操作を持つ関数を定義します。 yield
キーワードを使用して、関数が定義されている場所にテスト ケースを挿入します。
結論:
この記事では、Python 単体テストに pytest を使用する方法を紹介します。 pytest をインストールし、テスト ケースを作成し、テスト ケースを実行し、高度な使用方法を使用することで、pytest を使用してコード テストを簡単に実行できます。この記事がソフトウェア開発における単体テスト作業に役立つことを願っています。
以上がPython単体テストにpytestを使用す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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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