선택할 수 있는 Python 코드 테스트 프레임워크

개발 수준과 모범 사례가 있으므로 고품질 코드를 작성하면서 배울 점입니다. 도구와 기술의 선택도 마찬가지로 중요합니다.

필요 또는 요구 사항에 따른 테스트 프레임워크:

Doctest

• 간단한 테스트 프레임워크
• 함수 독스트링 내에서 테스트 케이스 작성
• 독스트링 내에서 테스트 사례를 자동으로 찾습니다
• 문서화 및 코드를 최신 상태로 유지하는 데 적합합니다

예:

def add(a, b):
    """
    Add two numbers
    >>> add(2, 3)
    5
    """
    return a + b

if __name__=="__main__":
    import doctest
    doctest.testmod()
    print(add(2, 3))

단위 테스트

• Python 내장 라이브러리
• 클래스 및 메소드 기반 테스트 케이스 작성
• 별도의 코드와 테스트 케이스
• 테스트 케이스 이름은 'test_'로 시작해야 합니다

예:

import unittest
from main import add

class TestAdd(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)
        self.assertEqual(add(-2, -3), -5)
        self.assertEqual(add(-2, 3), 1)
        self.assertEqual(add(2, -3), -1)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

파이테스트

• 외부 Python 라이브러리
• 클래스 기반 테스트 케이스를 작성할 필요가 없습니다
• unittest에 비해 덜 장황합니다
• 더욱 설명적이고 다채로운 출력
• 코드 적용 범위 지원

예:

from main import add

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(2, -3) == -1
    assert add(-2, 3) == 1
    assert add(-2, -3) == -5

마지막으로 테스트 일관성을 유지하기 위해 특정 설정이 필요한 테스트 케이스의 경우도 고려해 보겠습니다.

Unittest는 모든 테스트 실행 전후에 실행되는 setUp() 및 TearDown() 기능을 제공합니다.

Pytest는 모든 테스트 실행 전후에 실행되는 @pytest.fixture 데코레이터를 제공합니다.

위 내용은 선택할 수 있는 Python 코드 테스트 프레임워크의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!