別のテスト ディレクトリを使用して Python プロジェクトで単体テストを簡単に実行するにはどうすればよいですか?
個別のテスト ディレクトリ構造を使用した Python プロジェクトでの単体テストの実行
クエリ:
多くの Python プロジェクトがディレクトリ構造を採用していますこれにより、単体テストが専用のテスト ディレクトリに分割されます。ただし、これらのテストをテスト ディレクトリから直接実行すると、インポートが失敗する可能性があります。ここで疑問が生じます: このような構造で単体テストを簡単に実行するにはどうすればよいでしょうか?
答え:
推奨されるアプローチには、unittest コマンドライン インターフェイスの利用が含まれます:
$ python -m unittest test_antigravity
ディレクトリ構造の例:
new_project/ antigravity/ antigravity.py test/ test_antigravity.py
実行中上記のコマンドにより、プロジェクト ディレクトリがシステム パス (sys.path) に追加され、テスト ファイルから反重力モジュールを簡単にインポートできるようになります。
利点:
- 手動パス変更なし: この方法では、PYTHONPATH を調整したり、他の検索を実行したりする必要がなくなります。パス関連の変更。
- ユーザーにとって簡単: ユーザーは、Python ディレクトリ構造の高度な知識を必要とせずに、簡単なコマンドでテストを実行できます。
- パッケージをサポート: テスト ディレクトリとモジュール ディレクトリがパッケージとして構成されている場合、テスト モジュールは、何も問題が発生することなく、目的のモジュールをシームレスにインポートできます。
追加オプション:
-
特定のテスト モジュールの実行: 以下を使用します構文:
$ python -m unittest test.test_antigravity
ログイン後にコピー -
テスト ケースまたはメソッドの実行: 次のコマンドを使用して単一のテスト ケースまたはメソッドを実行します:
$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase $ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase.test_method
ログイン後にコピー -
すべてのテストを検出して実行しています:テスト検出の採用:
$ python -m unittest discover $ python -m unittest
ログイン後にコピー
これにより、テスト パッケージ内のすべてのテスト モジュールが自動的に検出され、実行されます。
以上が別のテスト ディレクトリを使用して Python プロジェクトで単体テストを簡単に実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
