Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Ringkasan pengalaman pembangunan Python: Petua untuk meningkatkan kebolehujian dan kebolehukur kod
Dengan aplikasi Python yang berterusan dalam bidang pembangunan perisian dan sains data, semakin ramai pembangun mula menghadapi masalah kebolehujian dan kebolehukur kod. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan beberapa teknik yang direka untuk meningkatkan kebolehujian dan kebolehukur kod Python.
1. Tulis kod ujian unit
Ujian unit ialah kaedah ujian yang mengesahkan ketepatan kod dengan mengasingkan bahagian kod yang berlainan dan mengujinya secara individu. Oleh itu, apabila menulis kod Python, untuk meningkatkan kebolehujian dan kebolehukurnya, kita harus memberi keutamaan kepada ujian unit. Dengan menulis ujian unit, kami boleh menguji dan mengesahkan pelbagai bahagian kod dengan mudah untuk memastikan kod itu boleh berjalan seperti biasa dalam aplikasi sebenar.
2. Gunakan pengaturcaraan berfungsi
Pengaturcaraan fungsional membolehkan kita mengelak daripada menulis kod yang tidak boleh diuji. Setiap fungsi dalam pengaturcaraan berfungsi hanya harus menerima input dan output pulangan, tanpa bergantung pada sebarang pembolehubah luaran atau pengubahsuaian keadaan. Ini bermakna kita boleh menulis kod yang boleh diuji dengan lebih mudah dan mempunyai pengesahan fungsi yang lebih baik dalam ujian unit.
3. Gunakan suntikan kebergantungan
Suntikan kebergantungan adalah untuk mengelak daripada menulis kod yang tidak boleh diuji dengan menghantar kebergantungan kod kepada fungsi. Melakukan perkara ini memudahkan anda menulis kod yang lebih boleh diuji dan menyediakan pengesahan fungsi kod yang lebih baik dalam ujian unit. Dalam Python, kita boleh menggunakan perpustakaan suntikan kebergantungan seperti injector
. injector
。
4.编写可测量的代码
为了提高代码的可测试性,我们还应该考虑代码的可测量性。要编写可测量的代码,我们应该避免写硬编码和弱类型的代码,使用常量而非魔法数字,通过使用注释和文档描述代码,以便更好地理解代码的目的和行为。
5.使用代码规范和风格指南
使用代码规范和风格指南可以帮助我们编写更具可读性、可维护性和可测试性的代码。Python有一些流行的代码规范和风格指南,如PEP 8和Google Python Style Guide。遵循这些规范和指南将使我们编写的代码更加一致和易于理解。
6.使用代码覆盖率工具
测试覆盖率工具可以帮助我们评估测试集的质量和覆盖范围。在Python中,我们可以使用一些流行的代码覆盖率工具,如coverage
和pytest-cov
liputan
dan pytest-cov
. Menggunakan alatan ini boleh membantu kami mencari kod dan kes ujian yang tidak dilindungi, supaya kami boleh menambah baik kes ujian dan kod tepat pada masanya. 🎜🎜Secara keseluruhannya, Python ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, fleksibel dan mudah dipelajari yang digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan perisian dan sains data. Dengan mengikuti petua di atas, kami boleh menulis kod Python yang lebih boleh diuji dan boleh diukur, serta meningkatkan kualiti dan kebolehselenggaraan kod kami semasa pembangunan. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Ringkasan pengalaman pembangunan Python: Petua untuk meningkatkan kebolehujian dan kebolehukur kod. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!