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
илиnext
: выполнить следующую строку кода и перейти к следующей строке.s
илиstep
: переход к вызову функции.c
илиcontinue
: продолжать выполнение до тех пор, пока не будет достигнута точка останова или программа не завершится.l
илиlist
: укажите исходный код текущего файла.w
илиwhere
: печать трассировки стека и номера строки текущей строки.p
илиprint
: вывести значение выражения.h
илиhelp
: 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 == bassertTrue(x)
: проверяет, что bool(x) имеет значение TrueassertFalse(x)
: проверяет, что bool(x) имеет значение FalseassertIs(a, b)
: проверяет, является ли a bassertIsNone(x)
: проверяет, что x равен NoneassertIn(a, b)
: проверяет, находится ли a в bassertIsInstance(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.