UnitTest 프레임 워크를 사용하여 Python에서 단위 테스트를 어떻게 작성합니까?
유닛 unittest
프레임 워크를 사용하여 파이썬으로 단위 테스트를 작성하는 데 여러 단계가 포함됩니다. 아래는 단위 테스트 생성 및 실행에 대한 자세한 안내서입니다.
-
UnitTest 모듈 가져 오기 : 첫 번째 단계는 테스트 작성 및 실행을위한 프레임 워크를 제공하는
unittest
모듈을 가져 오는 것입니다.<code class="python">import unittest</code>
-
테스트 클래스 정의 : 테스트는
unittest.TestCase
에서 상속되는 클래스로 그룹화됩니다. 이 클래스에는 개별 테스트를 정의하는 방법이 포함됩니다.<code class="python">class TestExample(unittest.TestCase):</code>
-
쓰기 테스트 방법 :
TestExample
클래스 내에서 단어test
로 시작하는 메소드를 작성할 수 있습니다. 이 방법은 개별 테스트로 실행됩니다.<code class="python">def test_example(self): self.assertEqual(1 1, 2)</code>
-
설정 및 중단 : 테스트에 설정 또는 정리가 필요한 경우
setUp
및tearDown
방법을 사용할 수 있습니다.setUp
각 테스트 방법 전에 실행되며tearDown
이후에 실행됩니다.<code class="python">def setUp(self): # Code here will run before every test pass def tearDown(self): # Code here will run after every test pass</code>
-
테스트 실행 : 테스트를 실행하려면 테스트가 포함 된 경우 스크립트를 직접 실행하거나 테스트 러너를 사용할 수 있습니다. 가장 간단한 방법은 스크립트 끝에 다음 코드를 추가하는 것입니다.
<code class="python">if __name__ == '__main__': unittest.main()</code>
스크립트를 실행하면 unittest
unittest.TestCase
에서 상속되는 클래스 내에서 test
로 시작하는 모든 메소드를 자동으로 검색하고 실행합니다.
Python의 Unittest를 사용하여 단위 테스트를 구성하기위한 모범 사례는 무엇입니까?
Python의 unittest
프레임 워크에서 단위 테스트를 구성 할 때 모범 사례를 준수하면 테스트가 유지 관리되고 읽기 쉬우 며 효과적입니다. 다음은 다음과 같은 주요 관행입니다.
- 테스트 명명 규칙 : 테스트 클래스 및 방법에 대한 명확하고 설명적인 이름을 사용하십시오. 예를 들어, 클래스의
TestCalculator
및 메소드의test_addition
. 이를 통해 각 테스트가 확인하려는 내용을 빠르게 이해하는 데 도움이됩니다. -
배열-액트-어제 패턴 : 배열-액트-어제 패턴을 사용하여 테스트 방법을 구조화하십시오.
- 정렬 : 테스트 조건을 설정하십시오.
- ACT : 테스트하려는 작업을 수행하십시오.
-
주장 : 결과를 확인하십시오.
<code class="python">def test_addition(self): # Arrange calc = Calculator() # Act result = calc.add(2, 3) # Assert self.assertEqual(result, 5)</code>
- 분리 테스트 : 각 테스트가 독립적인지 확인하십시오.
setUp
및tearDown
방법을 사용하여 테스트 비품을 관리하여 각 테스트가 깨끗한 슬레이트로 시작하도록합니다. - 현명하게 설정 및 분해를 사용하십시오 .
setUp
사용하여 객체를 초기화하고tearDown
필요한 경우 리소스를 정리하십시오. 중대한 코드 복제를 찾지 않는 한 테스트로 인라인으로 수행 할 수있는 작업에는 사용하지 마십시오. - 그룹 관련 테스트 : 관련 기능을 함께 유지하기 위해 유사한 테스트를 동일한 테스트 클래스로 그룹화하여 테스트 스위트를보다 체계적이고 이해하기 쉽게 만듭니다.
-
설명 오류 메시지 사용 :
assertEqual
같은 어설 션을 사용할 때 사용자 정의 메시지를 추가하여 잘못된 내용을 명확히 할 수 있습니다. 이는 실패 테스트를 디버깅 할 때 특히 유용합니다.<code class="python">self.assertEqual(result, 5, "The addition of 2 and 3 should be 5")</code>
Python Unittest에서 어설 션을 어떻게 사용하여 테스트 결과를 검증 할 수 있습니까?
주장은 unittest
에서 중요합니다. 코드의 출력이 예상 결과를 충족하는지 확인합니다. 효과적으로 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
-
올바른 어설 션 방법을 선택하십시오 :
unittest
각각 특정 비교를 위해 설계된 몇 가지 어설 션 방법을 제공합니다.-
assertEqual(a, b)
:a == b
확인합니다. -
assertNotEqual(a, b)
:a != b
확인합니다. -
assertTrue(x)
:x
가 true인지 확인합니다. -
assertFalse(x)
:x
가 false인지 확인합니다. -
assertIs(a, b)
:a
가b
인지 확인합니다 (객체 아이덴티티). -
assertIsNot(a, b)
:a
가b
가 아닌지 확인합니다. -
assertIn(a, b)
:a
가b
에 있는지 확인합니다. b. -
assertNotIn(a, b)
:a
아닌지 확인하십시오.b
.
테스트 조건에 가장 적합한 어설 션을 선택하십시오.
-
-
사용자 정의 메시지 사용 : 복잡한 테스트의 경우 어설 션이 실패한 이유를 설명하는 사용자 정의 메시지를 제공하는 것이 도움이됩니다.
<code class="python">self.assertEqual(result, 5, "Expected 5 but got {}".format(result))</code>
-
가장자리 사례를 테스트하십시오 : 어설 션을 사용하여 일반적인 경우뿐만 아니라 모서리 사례 및 오류 조건을 검증하십시오. 예를 들어, 경계 조건, 유효하지 않은 입력 및 예상 예측을 테스트합니다.
<code class="python">def test_division_by_zero(self): with self.assertRaises(ZeroDivisionError): Calculator().divide(10, 0)</code>
- 과잉 assertion을 피하십시오 : 단일 테스트 방법에서 주장을 과도하게 사용하지 마십시오. 여러 가지 관련이없는 것들을 주장한다면 테스트를 여러 가지 방법으로 분할해야한다는 신호 일 수 있습니다.
-
예상 예외 예외를 위해 컨텍스트 관리자를 사용하십시오 . 특정 예외를 기대하는 경우
assertRaises
Context Manager를 사용하십시오.<code class="python">with self.assertRaises(ValueError): Calculator().sqrt(-1)</code>
UnitTest 프레임 워크를 사용하여 파이썬에서 단위 테스트를 작성할 때 피해야 할 일반적인 함정은 무엇입니까?
unittest
로 단위 테스트를 작성할 때 고품질 테스트를 유지하기 위해 피해야 할 일반적인 함정을 알고 있어야합니다.
- 한 번의 테스트에서 너무 많은 테스트 : 다른 기능을 테스트하는 여러 가지 주장으로 단일 테스트 방법을 과부하하지 마십시오. 각 기능에 대해 별도의 테스트를 작성하는 것이 좋습니다.
- 테스트되지 않은 가장자리 케이스 : 빈 입력, 최대 및 최소 값 또는 오류 조건과 같은 에지 케이스를 테스트하는 것을 무시하면 코드가 취약해질 수 있습니다. 항상 경계와 예기치 않은 입력에 대해 생각하십시오.
- 오버 오스우스 설정 및 파열 :
setUp
및tearDown
유용하지만 과잉을 사용하면 테스트 종속성과 테스트가 느려질 수 있습니다. 테스트 비품을 설정하거나 자원을 정리하는 데 필요한 경우에만 사용하십시오. - 테스트 격리 무시 : 각 테스트는 독립적이어야합니다. 테스트 간 상태를 공유하면 예측할 수없는 결과가 발생하고 실패를 진단하기가 어려울 수 있습니다.
- 코드 후 테스트 작성 : 코드 후 테스트를 작성하면 모든 조건에서 코드가 올바르게 작동하는 대신 코드가 작동하는지 확인하는 테스트로 이어질 수 있습니다. 코드 전에 테스트를 선호합니다 (테스트 중심 개발, TDD).
- 코드 변경으로 테스트를 업데이트하지 않음 : 코드가 발전함에 따라 테스트도 진화해야합니다. 코드의 변경 사항을 반영하기 위해 테스트를 업데이트하지 않으면 잘못된 네거티브 또는 오 탐지가 발생할 수 있습니다.
- 모의 및 스터브 사용을 무시하는 것은 외부 자원이나 복잡한 물체에 의존하는 테스트의 경우, 모의 나 스터브를 사용하지 않으면 테스트가 느리고 부서지기 쉬워 질 수 있습니다. 조롱 라이브러리를 활용하여 종속성을 분리하십시오.
- 테스트가 너무 적습니다 : 아래 테스트를 통해 코드의 중요한 부분이 테스트되지 않은 상태로 남을 수 있습니다. 특히 복잡한 논리 및 에지 케이스에 대한 높은 적용 범위를 목표로합니다.
이러한 함정을 피함으로써 장치 테스트가 강력하고 유지 관리 가능하며 코드의 기능을 효과적으로 검증 할 수 있습니다.
위 내용은 UnitTest 프레임 워크를 사용하여 Python에서 단위 테스트를 어떻게 작성합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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시각적 웹 개발 도구