Cangkuk Vedro

Nov 30, 2024 pm 01:32 PM

Vedro Hooks

Vedro menawarkan kebolehlanjutan yang berkuasa melalui sistem pemalamnya, membolehkan anda mencipta penyelesaian yang teguh dan boleh diguna semula yang boleh dikongsi merentas projek dan pasukan yang berbeza. Tetapi bagaimana jika anda hanya bereksperimen dengan pangkalan kod anda, membuat prototaip konsep atau menambah tweak kecil? Menulis pemalam penuh mungkin terasa seperti berlebihan. Di situlah vedro-hooks masuk.

vedro-hooks ialah perpustakaan ringan yang membolehkan anda melampirkan cangkuk tersuai pada pelbagai acara Vedro. Sama ada anda memulakan pelayan olok-olok sebelum ujian dijalankan, melancarkan penyemak imbas untuk ujian hujung ke hujung atau menyediakan pengelogan tersuai, vedro-hooks membolehkan anda menyuntik kefungsian dengan boilerplate yang minimum.

Contoh Praktikal

Andaikan anda ingin mengenal pasti ujian perlahan dalam suite anda — mari kita takrifkan "perlahan" sebagai sebarang ujian yang mengambil masa lebih lama daripada 1 saat untuk dijalankan. Secara tradisinya, anda perlu membuat pemalam tersuai untuk ini. Begini rupanya:

from vedro.core import Dispatcher, Plugin, PluginConfig
from vedro.events import ScenarioFailedEvent, ScenarioPassedEvent

class SlowTestPlugin(Plugin):
    def subscribe(self, dispatcher: Dispatcher):
        dispatcher.listen(ScenarioPassedEvent, self.on_scenario_end)
        dispatcher.listen(ScenarioFailedEvent, self.on_scenario_end)

    def on_scenario_end(self, event: ScenarioPassedEvent | ScenarioFailedEvent):
        elapsed = event.scenario_result.elapsed
        if elapsed > 1.0:
            event.scenario_result.add_extra_details("⚠️ Slow test!")

class SlowTestPluginConfig(PluginConfig):
    plugin = SlowTestPlugin
Salin selepas log masuk

Pendekatan ini berfungsi, tetapi mencipta pemalam yang lengkap melibatkan lebih banyak persediaan dan pelat dandang tambahan. Ia bagus untuk penyelesaian yang boleh diguna semula tetapi boleh berasa menyusahkan untuk percubaan pantas.

Memudahkan dengan Cangkuk

Dengan cangkuk vedro, anda boleh mencapai fungsi yang sama dengan hanya beberapa baris kod:

from vedro_hooks import on_scenario_passed, on_scenario_failed

@on_scenario_passed
@on_scenario_failed
def highlight_slow_tests(event):
    elapsed = event.scenario_result.elapsed
    if elapsed > 1.0:
        event.scenario_result.add_extra_details("⚠️ Slow test!")
Salin selepas log masuk

Kod ini menggunakan penghias untuk mendaftarkan fungsi yang akan dipanggil apabila senario lulus atau gagal. Ia menyemak masa berlalu dan menambah butiran tambahan jika senario mengambil masa lebih lama daripada 1 saat.

Scenarios
*
 ✔ retrieve user info (0.52s)
 ✔ retrieve user repos (1.02s)
   |> ⚠️ Slow test!

# 2 scenarios, 2 passed, 0 failed, 0 skipped (1.54s)
Salin selepas log masuk

Mengurus Cangkuk: Kelemahan dan Penyelesaian

Satu kelemahan menggunakan cangkuk dengan cara ini ialah ia boleh didaftarkan dari mana-mana sahaja dalam projek anda, yang mungkin menjadikannya lebih sukar untuk dijejaki kemudian. Sebaliknya, pemalam dalam Vedro didaftarkan dalam fail vedro.cfg.py, menyediakan lokasi terpusat untuk semua konfigurasi pemalam anda.

Untuk membantu mengurangkan kelemahan cangkuk yang didaftarkan di seluruh pangkalan kod anda, vedro-hooks menyediakan hujah baris arahan --hooks-show. Apabila didayakan, selepas proses ujian selesai, ringkasan semua cangkuk berdaftar bersama lokasi sumbernya akan dipaparkan. Ini berguna untuk nyahpepijat dan mengesahkan cangkuk yang aktif.

Scenarios
*
 ✔ retrieve user repos

# [vedro-hooks] Hooks:
#  - 'highlight_slow_tests' (ScenarioFailedEvent) vedro.cfg.py:26
#  - 'highlight_slow_tests' (ScenarioPassedEvent) vedro.cfg.py:26
# 1 scenario, 1 passed, 0 failed, 0 skipped (0.55s)
Salin selepas log masuk

Walaupun --hooks-show membantu, anda perlu ingat untuk menggunakannya semasa nyahpepijat. Masih menjadi amalan terbaik untuk mendaftarkan cangkuk anda di lokasi pusat seperti vedro.cfg.py untuk mengekalkan kejelasan dan konsistensi dengan konfigurasi pemalam.

Kesimpulan

vedro-hooks ialah alat yang hebat untuk mempertingkatkan ujian Vedro anda tanpa perlu membuat pemalam tersuai. Ia bersinar apabila anda memerlukan penyelesaian yang cepat dan fokus untuk melanjutkan fungsi. Dengan menggunakannya dengan bijak dan memastikan konfigurasi anda teratur, anda boleh menikmati yang terbaik dari kedua-dua dunia: kesederhanaan dan kebolehselenggaraan.

Atas ialah kandungan terperinci Cangkuk Vedro. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1267
29
Tutorial C#
1240
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

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: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

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.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

See all articles