在具有单独测试目录结构的Python项目中执行单元测试
查询:
许多Python项目都采用目录结构将单元测试分隔到专用的测试目录中。但是,直接从测试目录运行这些测试可能会导致导入失败。这就提出了一个问题:我们如何在这样的结构中方便地运行单元测试?
答案:
推荐的方法是使用unittest命令行界面:
$ python -m unittest test_antigravity
在我们的示例目录结构中:
new_project/ antigravity/ antigravity.py test/ test_antigravity.py
正在执行上面的命令会将项目目录添加到系统路径(sys.path)中,这样您就可以轻松地从测试文件中导入反重力模块。
好处:
- 无需手动修改路径:此方法无需调整 PYTHONPATH 或执行其他搜索路径相关的修改。
- 对用户来说简单:用户可以使用简单的命令执行测试,而不需要深入了解 Python 目录结构。
- 支持包:如果测试和模块目录配置为包,测试模块可以无缝导入所需的模块,而不会遇到任何问题
其他选项:
-
运行特定测试模块:使用以下内容语法:
$ python -m unittest test.test_antigravity
-
运行测试用例或方法:使用以下命令执行单个测试用例或方法:
$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase $ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase.test_method
-
发现并运行所有测试:使用测试discovery:
$ python -m unittest discover $ python -m unittest
这将自动发现并运行测试包中的所有测试模块。
以上是如何在具有单独测试目录的 Python 项目中轻松运行单元测试?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。


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