待测试的类(Widget.py)
# Widget.py # Python 2.7.6 class Widget: def __init__(self, size = (40,40)): self.size = size def getSize(self): return self.size def reSize(self,width,height): if width <0 or height < 0: raise ValueError, 'illegal size' else: self.size = (width,height) return self.size def dispose(self): pass
测试类(Auto.py)
# coding=utf8 # Auto.dy # Python 2.7.6 from Widget import Widget #导入测试类模块Widget import unittest #导入unittest模块 class WidgetTestCase(unittest.TestCase): #让所有执行测试的类都继承于TestCase类,可以将TestCase看成是对特定类进行测试的方法的集合 #在setUp()方法中进行测试前的初始化工作。 def setUp(self): self.widget = Widget() #并在tearDown()方法中执行测试后的清除工作,setUp()和tearDown()都是TestCase类中定义的方法。 def tearDown(self): self.widget = None #测试Widget类中getSize方法 def testgetSize(self): print "Test GetSize" #对Widget类中getSize()方法的返回值和预期值进行比较,确保两者是相等的, #assertEqual()也是TestCase类中定义的方法。 self.assertEqual(self.widget.getSize(), (40, 40)) #测试Widget类中reSize方法 def testreSize(self): print "Test Resize" #对Widget类中reSize()方法的返回值和预期值进行比较,确保两者是相等的。 #assertEqual()也是TestCase类中定义的方法。 self.assertEqual(self.widget.reSize(50,100),(50,100)) #提供名为suite()的全局方法,PyUnit在执行测试的过程调用suit()方法来确定有多少个测试用例需要被执行, #可以将TestSuite看成是包含所有测试用例的一个容器。 def suite(): suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(WidgetTestCase("testgetSize"))#往此添加需要测试的方法testgetSize() suite.addTest(WidgetTestCase("testreSize")) #往此添加需要测试的方法testreSize() return suite if __name__ == "__main__": unittest.main(defaultTest = 'suite') #在主函数中调用全局方法.
测试结果:
D:\Python>python27 Auto.py Test GetSize .Test Resize . ------------------------------ Ran 2 tests in 0.004s OK
总结:
1。第一步:先写好测试类
2。第二步:导入unittest模块及测试的类,运用setup()方法做测试前的准备工作,如建立数据库连接,运用teardown()方法做测试后的清除工作,如取消数据库的链接,再对类中的方法逐一做测试。
3。第三步: 写suite()的全局方法,将要测试的方法,一一加入。
测试结果,有几个测试用例就有几个. 最后显示OK,表示通过。

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。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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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