Это 8-й пост из серии про изучение языка программирования Python.

Отладка и тестирование являются важными аспектами процесса разработки программного обеспечения. В Python есть несколько инструментов и методов, которые можно использовать для отладки и тестирования кода.

Отладка

Отладка — это процесс выявления и исправления ошибок или ошибок в вашем коде.

Распечатать

Один из наиболее распространенных способов отладки кода Python — использование функции print(). Добавляя операторы печати в свой код, вы можете выводить значения переменных в разных точках программы, что может помочь вам определить, где возникает ошибка. Однако этот метод может стать утомительным и трудоемким для больших и сложных программ.

библиотека pdb

Встроенная библиотека pdb в Python — это инструмент отладки командной строки, который предоставляет набор команд для пошагового выполнения вашего кода, проверки переменных и управления выполнением вашей программы.

Одной из наиболее полезных команд, предоставляемых pdb, является функция set_trace(). Эту функцию можно использовать для установки точки останова в вашем коде, которая приостановит выполнение программы и позволит вам проверить состояние программы в этот момент.

Например, вы можете использовать функцию pdb.set_trace() следующим образом:

import pdb

def my_function():
    a = 1
    b = 2
    c = a + b
    pdb.set_trace()
    print(c)

my_function()

Когда вы запустите этот код, программа остановится на строке pdb.set_trace(), и вам будет предложено ввести командную строку (Pdb) в терминале. На этом этапе вы можете вводить различные команды для проверки состояния программы и управления ее выполнением.

Вот некоторые из наиболее часто используемых pdb команд:

  • n или next: выполнить следующую строку кода и перейти к следующей строке.
  • s или step: переход к вызову функции.
  • c или continue: продолжать выполнение до тех пор, пока не будет достигнута точка останова или программа не завершится.
  • l или list: укажите исходный код текущего файла.
  • w или where: печать трассировки стека и номера строки текущей строки.
  • p или print: вывести значение выражения.
  • h или help: Показать список доступных команд.

Например, после приостановки выполнения вы можете проверить значение переменной c, введя команду p c.

(Pdb) p c
3

Кроме того, вы можете использовать функцию pdb.run() для запуска отладчика pdb для определенной функции, а функцию pdb.post_mortem() для запуска отладчика pdb после возникновения в вашей программе необработанного исключения.

pdb — это мощный инструмент для отладки кода Python, обеспечивающий большую гибкость и контроль над выполнением программы. Однако использовать ее может быть немного сложнее, чем функцию print(), и может потребоваться некоторое время, чтобы ознакомиться со всеми командами и функциями, которые она предоставляет.

Тестирование

Тестирование — это процесс оценки системы или ее компонентов с целью выяснить, удовлетворяет ли она заданным требованиям или нет. В Python есть несколько популярных фреймворков для тестирования, таких как unittest, pytest, doctest и т. д.

единичный тест

unittest — это среда тестирования, включенная в стандартную библиотеку Python. Он предоставляет надежный набор инструментов для написания и запуска автоматических тестов, включая возможность создавать тестовые случаи и наборы тестов, а также возможность утверждать, что определенные условия соблюдены.

Чтобы использовать unittest, вам нужно создать тестовый класс, наследуемый от unittest.TestCase, а затем определить методы тестирования в этом классе. Тестовые методы должны начинаться со слова test, и вы можете использовать различные методы assert, предоставляемые классом TestCase, для проверки результатов вашего кода.

Например, предположим, что у вас есть простая функция с именем add, которая принимает два числа и возвращает их сумму:

def add(a, b):
    return a + b

Вы можете создать тестовый пример для этой функции, создав тестовый класс, наследуемый от unittest.TestCase, и определив методы тестирования в этом классе:

import unittest

class TestAdd(unittest.TestCase):
    def test_add_integers(self):
        result = add(1, 2)
        self.assertEqual(result, 3)

    def test_add_floats(self):
        result = add(0.1, 0.2)
        self.assertAlmostEqual(result, 0.3)

    def test_add_strings(self):
        result = add('hello', 'world')
        self.assertEqual(result, 'helloworld')

В приведенном выше примере есть три метода проверки: test_add_integers, test_add_floats и test_add_strings. Каждый метод вызывает функцию add с разными входными данными, а затем использует метод assert, предоставленный unittest.TestCase, для проверки результата.

Вы можете запустить тестовый пример, вызвав unittest.main() в своем сценарии или запустив сценарий с параметром командной строки -m unittest:

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

unittest предоставляет несколько методов assert, которые вы можете использовать для проверки результатов вашего кода. Некоторые из наиболее часто используемых методов утверждения включают в себя:

  • assertEqual(a, b): проверяет, что a == b
  • assertTrue(x): проверяет, что bool(x) имеет значение True
  • assertFalse(x): проверяет, что bool(x) имеет значение False
  • assertIs(a, b): проверяет, является ли a b
  • assertIsNone(x): проверяет, что x равен None
  • assertIn(a, b): проверяет, находится ли a в b
  • assertIsInstance(a, b): проверяет, что isinstance(a, b) имеет значение True

Вы также можете использовать методы setUp() и tearDown() для выполнения любых задач по настройке или очистке, которые необходимо выполнить до или после запуска каждого метода тестирования.

Кроме того, unittest также предоставляет способ группировать методы тестирования в TestSuite и запускать их вместе. Это можно сделать, создав экземпляр unittest.TestSuite и добавив к нему тестовые примеры.

import unittest

def suite():
    suite = unittest.TestSuite()
    suite.addTest(TestAdd("test_add_integers"))
    suite.addTest(TestAdd("test_add_floats"))
    suite.addTest(TestAdd("test_add_strings"))
    return suite

if __name__ == '__main__':
  runner = unittest.TextTestRunner()
  runner.run(suite())

В приведенном выше примере мы создали функцию suite, которая создает экземпляр unittest.TestSuite и добавляет к нему наши методы тестирования. Функция suite отвечает за создание экземпляра unittest.TestSuite и добавление к нему наших тестовых методов. Методы, добавленные в набор, — это тестовые примеры, которые мы хотим запустить. Мы можем добавить в набор столько тестовых методов, сколько захотим, используя метод addTest.

После создания пакета и добавления тестовых примеров мы используем TextTestRunner для запуска пакета. TextTestRunner — это класс, предоставляемый unittest, который отвечает за выполнение наших тестов и отображение результатов в удобочитаемом формате. Когда мы вызываем метод run для объекта TextTestRunner, он выполняет все тестовые примеры, добавленные в набор.

Питест

pytest — это мощная, многофункциональная среда тестирования для Python. Он разработан, чтобы упростить написание и выполнение повторяющихся тестов для вашего кода. Одной из ключевых особенностей pytest является его простой и удобный синтаксис, который упрощает написание и понимание тестов.

Чтобы начать работу с pytest, вам нужно установить его с помощью pip:

pip install pytest

После того, как вы установили pytest, вы можете начать писать тесты для своего кода. Одна из самых важных вещей, которые нужно понять о pytest, заключается в том, что он использует подход, основанный на соглашениях, а не на конфигурации. Это означает, что по умолчанию pytest будет искать в вашем проекте тестовые файлы, соответствующие определенным шаблонам, и запускать тестовые функции, определенные в этих файлах.

Например, если у вас есть файл с именем my_module.py, содержащий ваш код, pytest будет искать файл с именем test_my_module.py в том же каталоге и запускать любые тестовые функции, определенные в этом файле. Тестовые функции должны быть определены с префиксом test_. Так, например, если у вас есть функция с именем add в my_module.py, у вас должна быть тестовая функция с именем test_add в test_my_module.py.

Вот пример простой тестовой функции с использованием pytest:

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

Вы можете запустить тесты, просто запустив pytest в командной строке:

pytest

Pytest автоматически обнаружит и запустит все тестовые функции в вашем проекте. Он также предоставит подробную информацию о любых сбоях или ошибках, возникающих во время тестов, что упрощает выявление и устранение любых проблем.

Еще одна мощная функция pytest — возможность использовать фикстуры. Фикстуры — это небольшие фрагменты кода, которые можно использовать для настройки и очистки ресурсов, используемых вашими тестами. Например, если ваши тесты основаны на соединении с базой данных, вы можете использовать фикстуру для настройки соединения перед запуском теста, а затем закрыть соединение после завершения теста.

pytest также предоставляет ряд встроенных функций, таких как параметризованный тест, самоанализ утверждений и расширенный отчет о тестировании. Он также имеет большое количество доступных плагинов, которые можно использовать для расширения его функциональности.

В целом, pytest — отличный выбор для тех, кто ищет мощную и простую в использовании среду тестирования для Python. Его простой синтаксис и богатый набор функций делают его отличным выбором для тестирования любого проекта Python, большого или малого.

доктест

doctest — это встроенная в Python среда тестирования, позволяющая включать тестовые примеры непосредственно в документацию. Он работает, анализируя строки документации ваших функций и классов, ища примеры кода в формате интерактивного сеанса Python, а затем выполняя эти примеры, чтобы увидеть, дают ли они ожидаемый результат.

Чтобы использовать doctest, вы просто пишете тестовые примеры в виде интерактивных сеансов Python в строках документации ваших функций или классов. Вот пример простой функции с doctest:

def add(a, b):
    """
    Add two numbers together.

    Example:
    >>> add(1, 2)
    3
    """
    return a + b

В этом примере doctest ищет строку >>> add(1, 2) в строке документации, запускает код и сравнивает вывод со следующей строкой, которая должна быть 3. Если результат соответствует ожидаемому значению, тест считается пройденным.

Вы можете запустить doctests в своем коде, используя модуль doctest. Например, вы можете запустить все доктесты в своем коде, выполнив следующую команду:

python -m doctest -v my_module.py

Преимущество использования doctest в том, что он позволяет вам писать тесты, напрямую привязанные к документации вашего кода. Это позволяет легко убедиться, что ваш код работает так, как задумано, и что ваша документация точна. Кроме того, поскольку тесты включены в документацию, они служат примерами того, как использовать код, облегчая другим понимание того, как он работает.

При использовании doctest следует помнить, что он может быть менее мощным, чем другие среды тестирования. У него нет возможности тестировать исключения или устанавливать и отключать тестовые приспособления. Кроме того, он может быть менее гибким и сложным в настройке, чем другие среды тестирования.

В целом, doctest — полезный инструмент для включения простых тестов в вашу документацию. Его легко использовать и понять, и он помогает убедиться, что ваш код работает правильно, а ваша документация точна. Однако для более сложных или расширенных потребностей в тестировании может потребоваться использование более мощной среды тестирования, такой как unittest или pytest.

Если вам понравился пост, не забудьте похлопать. Если вы хотите подключиться, вы можете найти меня в LinkedIn.

Использованная литература:

https://www.python.org/doc/