


Bagaimanakah Saya Boleh Menjalankan Ujian Unit dengan Mudah dalam Projek Python dengan Direktori Ujian Berasingan?
Melaksanakan Ujian Unit dalam Projek Python dengan Struktur Direktori Ujian Berasingan
Pertanyaan:
Banyak projek Python menggunakan struktur direktori yang memisahkan ujian unit ke dalam direktori ujian khusus. Walau bagaimanapun, menjalankan ujian ini terus daripada direktori ujian boleh mengakibatkan kegagalan import. Ini menimbulkan persoalan: bagaimanakah kita boleh menjalankan ujian unit dengan mudah dalam struktur sedemikian?
Jawapan:
Pendekatan yang disyorkan melibatkan penggunaan antara muka baris arahan unittest:
$ python -m unittest test_antigravity
Dalam struktur direktori contoh kami:
new_project/ antigravity/ antigravity.py test/ test_antigravity.py
Melaksanakan perkara di atas arahan akan menambah direktori projek pada laluan sistem (sys.path), membolehkan anda mengimport modul antigraviti dengan mudah daripada fail ujian.
Faedah:
- Tiada pengubahsuaian laluan manual: Kaedah ini menghapuskan keperluan untuk melaraskan PYTHONPATH atau melaksanakan laluan carian lain yang berkaitan pengubahsuaian.
- Mudah untuk pengguna: Pengguna boleh melaksanakan ujian dengan arahan yang mudah tanpa memerlukan pengetahuan lanjutan tentang struktur direktori Python.
- Pakej sokongan: Jika direktori ujian dan modul dikonfigurasikan sebagai pakej, modul ujian boleh mengimport modul yang dikehendaki dengan lancar tanpa menghadapi sebarang isu.
Pilihan Tambahan:
-
Menjalankan modul ujian tertentu: Gunakan yang berikut sintaks:
$ python -m unittest test.test_antigravity
Salin selepas log masuk -
Menjalankan kes ujian atau kaedah: Jalankan satu kes ujian atau kaedah dengan:
$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase $ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase.test_method
Salin selepas log masuk -
Menemui dan menjalankan semua ujian: Gunakan ujian penemuan:
$ python -m unittest discover $ python -m unittest
Salin selepas log masuk
Ini secara automatik akan menemui dan menjalankan semua modul ujian dalam pakej ujian.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menjalankan Ujian Unit dengan Mudah dalam Projek Python dengan Direktori Ujian Berasingan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
