


Penghias Parameter Ditaip Python dalam Automasi Ujian
Mekanisme penghias Python, digabungkan dengan keupayaan pembayang jenis moden, meningkatkan automasi ujian dengan ketara. Gabungan hebat ini, memanfaatkan fleksibiliti Python dan keselamatan jenis modul typing
, menghasilkan suite ujian yang lebih mudah diselenggara, boleh dibaca dan teguh. Artikel ini meneroka teknik lanjutan, memfokuskan pada aplikasinya dalam rangka kerja automasi ujian.
Memanfaatkan typing
Penambahbaikan Modul
Modul typing
telah mengalami peningkatan yang ketara:
-
PEP 585: Sokongan asli untuk jenis generik dalam koleksi standard meminimumkan pergantungan pada modul
typing
untuk jenis biasa. -
PEP 604: Operator
|
memudahkan anotasi jenis Union. -
PEP 647:
TypeAlias
menjelaskan definisi alias jenis. - PEP 649: Penilaian anotasi tertunda mempercepatkan permulaan untuk projek besar.
Penghias Berparameter Ditaip Bangunan
Berikut ialah cara mencipta penghias menggunakan ciri menaip yang dikemas kini ini:
from typing import Protocol, TypeVar, Generic, Callable, Any from functools import wraps # TypeVar for generic typing T = TypeVar('T') # Protocol for defining function structure class TestProtocol(Protocol): def __call__(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> Any: ... def generic_decorator(param: str) -> Callable[[Callable[..., T]], Callable[..., T]]: """ Generic decorator for functions returning type T. Args: param: A string parameter. Returns: A callable wrapping the original function. """ def decorator(func: Callable[..., T]) -> Callable[..., T]: @wraps(func) # Preserves original function metadata def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> T: print(f"Decorator with param: {param}") return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator @generic_decorator("test_param") def test_function(x: int) -> int: """Returns input multiplied by 2.""" return x * 2
Penghias ini menggunakan Protocol
untuk menentukan struktur fungsi ujian, meningkatkan fleksibiliti untuk tandatangan fungsi yang pelbagai dalam rangka kerja ujian.
Memohon Penghias untuk Menguji Automasi
Mari kita periksa cara penghias ini meningkatkan automasi ujian:
1. Ujian Khusus Platform menggunakan Literal
from typing import Literal, Callable, Any import sys def run_only_on(platform: Literal["linux", "darwin", "win32"]) -> Callable: """ Runs a test only on the specified platform. Args: platform: Target platform. Returns: A callable wrapping the test function. """ def decorator(func: Callable) -> Callable: @wraps(func) def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any: if sys.platform == platform: return func(*args, **kwargs) print(f"Skipping test on platform: {sys.platform}") return None return wrapper return decorator @run_only_on("linux") def test_linux_feature() -> None: """Linux-specific test.""" pass
Literal
memastikan penyemak jenis mengenali nilai platform
yang sah, menjelaskan ujian yang dijalankan pada platform yang mana—penting untuk ujian merentas platform.
2. Penghias Tamat Masa dengan Benang
from typing import Callable, Any, Optional import threading import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError def timeout(seconds: int) -> Callable: """ Enforces a timeout on test functions. Args: seconds: Maximum execution time. Returns: A callable wrapping the function with timeout logic. """ def decorator(func: Callable) -> Callable: @wraps(func) def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Optional[Any]: with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor: future = executor.submit(func, *args, **kwargs) try: return future.result(timeout=seconds) except TimeoutError: print(f"Function {func.__name__} timed out after {seconds} seconds") return None return wrapper return decorator @timeout(5) def test_long_running_operation() -> None: """Test that times out if it takes too long.""" time.sleep(10) # Triggers timeout
Ini menggunakan benang untuk kefungsian tamat masa yang boleh dipercayai, penting apabila mengawal masa pelaksanaan ujian.
3. Cuba semula Mekanisme dengan Jenis Kesatuan
from typing import Callable, Any, Union, Type, Tuple, Optional import time def retry_on_exception( exceptions: Union[Type[Exception], Tuple[Type[Exception], ...]], attempts: int = 3, delay: float = 1.0 ) -> Callable: """ Retries a function on specified exceptions. Args: exceptions: Exception type(s) to catch. attempts: Maximum retry attempts. delay: Delay between attempts. Returns: A callable wrapping the function with retry logic. """ def decorator(func: Callable) -> Callable: @wraps(func) def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any: last_exception: Optional[Exception] = None for attempt in range(attempts): try: return func(*args, **kwargs) except exceptions as e: last_exception = e print(f"Attempt {attempt + 1} failed with {type(e).__name__}: {str(e)}") time.sleep(delay) if last_exception: raise last_exception return wrapper return decorator @retry_on_exception(Exception, attempts=5) def test_network_connection() -> None: """Test network connection with retry logic.""" pass
Versi diperhalusi ini menggunakan pembayang jenis komprehensif, pengendalian pengecualian yang mantap dan kelewatan cuba semula yang boleh dikonfigurasikan. Jenis Union
membenarkan fleksibiliti dalam menentukan jenis pengecualian.
Kesimpulan
Menyepadukan ciri menaip lanjutan Python ke dalam penghias meningkatkan keselamatan jenis dan kebolehbacaan kod, meningkatkan rangka kerja automasi ujian dengan ketara. Takrif jenis eksplisit memastikan ujian dijalankan di bawah keadaan yang betul, dengan pengendalian ralat yang sesuai dan kekangan prestasi. Ini membawa kepada ujian yang lebih mantap, boleh diselenggara dan cekap, terutamanya berharga dalam persekitaran ujian yang besar, teragih atau berbilang platform.
Atas ialah kandungan terperinci Penghias Parameter Ditaip Python dalam Automasi Ujian. 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 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 dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
