【python种子项目ppc】保姆级别指导给项目添加测试

简介: 正式的Python专栏第13篇,同学站住,别错过这个从0开始的文章!

前面学委介绍了 pypi-seed优质库快速生成一个项目,然后开发自己的翻译小项目。

这次我们开发函数并编写测试代码项目中持续加测试,可以让程序质量更高,后期改了直接运行测试,更有保障。

对了,还没有安装ppc的直接运行下面命令:

pip install pypi-seed # pip install --upgrade pypi-seed 或者这个命令升级最近ppc
ppc # 运行pypiseed命令行查看使用帮助

image.png

第一步 编写一个函数并实现测试

继续使用前篇项目的代码,复制下面黏贴到:demo.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/9/14 10:39 下午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : demo.py
# @Project : helloworld
from translate import Translator
def translate(text):
    translator = Translator(to_lang="chinese")
    return translator.translate(text)

这个非常简单就是直接调用中文翻译。

这里我们不写main函数了。

第二步编写测试

复制下面代码保存到tests目录,文件名为demo_test.py

# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
import unittest
#导入模块的demo函数
from helloworld import demo 
class DemoTest(unittest.TestCase):
    def test_translate(self):
        expect = "好好学习,天天向上"
        actual = demo.translate("good good study, day day up")
        self.assertNotEqual(expect, actual)
        expect = "好好学习 , 天天向上"
        self.assertEqual(expect, actual)
        print("测试结束,一切顺利")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这个测试代码有main函数。

直接运行代码,效果如下:

image.png

这里我们看到“测试结束,一切顺利“。


因为中间出错误,不可能执行到最后一行。


上面的测试代码主要分三步


导入helloworld模块的demo函数

调用demo 函数获取输出到actual变量

调用测试工具的函数校验actual跟expect(预期结果)比对,测试失败则不继续执行,直接报错。

新知识unittest

这是python内置的测试模块。


它就像机器人一样,安装我们指定的测试校验要求,自动执行代码,自动校验,错了会告诉我们(通过运行结果)


编写我们自己开发的函数的测试,分为下面三步


导入unittest模块

实现一个unittest.TestCase子类

编写测试函数

再往上看一看测试代码,回顾一下这个步骤吧。


第三 把测试代码故意改错

这里代码不贴了,读者直接定位测试11行,在expect文本内容添加‘【雷学委】’。


image.png

总结

本次我们继续在pypi-seed创建的实战项目中添加测试代码。


代码中的测试很有必要!总不能每次都手工运行main函数。


实际项目会有成百上千个python脚本,导入很多外部模块,这些不可能一个一个编写main函数并去运行。


我们都会通过测试框架来批量运行测试用例!所以项目必须在开始阶段就加入测试用例。


还没有安装ppc的可以运行下面命令:


pip install pypi-seed # pip install --upgrade pypi-seed 或者这个命令升级最近ppc
ppc # 运行pypiseed命令行查看使用帮助

ppc还有更多功能,学委本次没有展示的,下次再一一解析!


项目中的其他文件可以参考其他文章:

https://levin.blog.csdn.net/article/details/120214153

https://levin.blog.csdn.net/article/details/116111486


目录
相关文章
|
7月前
|
测试技术 开发者 Python
Python单元测试入门:3个核心断言方法,帮你快速定位代码bug
本文介绍Python单元测试基础,详解`unittest`框架中的三大核心断言方法:`assertEqual`验证值相等,`assertTrue`和`assertFalse`判断条件真假。通过实例演示其用法,帮助开发者自动化检测代码逻辑,提升测试效率与可靠性。
513 1
|
7月前
|
人工智能 测试技术 项目管理
测试不再碎片化:AI智能体平台「项目资料套件」功能上线!
在实际项目中,需求文档分散、整理费时、测试遗漏等问题常困扰测试工作。霍格沃兹推出AI智能体测试平台全新功能——项目资料套件,可将多个关联文档打包管理,并一键生成测试用例,提升测试完整性与效率。支持套件创建、文档关联、编辑删除及用例生成,适用于复杂项目、版本迭代等场景,助力实现智能化测试协作,让测试更高效、更专业。
|
8月前
|
运维 Linux 开发者
Linux系统中使用Python的ping3库进行网络连通性测试
以上步骤展示了如何利用 Python 的 `ping3` 库来检测网络连通性,并且提供了基本错误处理方法以确保程序能够优雅地处理各种意外情形。通过简洁明快、易读易懂、实操性强等特点使得该方法非常适合开发者或系统管理员快速集成至自动化工具链之内进行日常运维任务之需求满足。
540 18
|
7月前
|
测试技术 UED 开发者
性能测试报告-用于项目的性能验证、性能调优、发现性能缺陷等应用场景
性能测试报告用于评估系统性能、稳定性和安全性,涵盖测试环境、方法、指标分析及缺陷优化建议,是保障软件质量与用户体验的关键文档。
|
9月前
|
IDE 测试技术 API
python调试与测试
python调试与测试
|
8月前
|
安全 测试技术 API
Python 单元测试详解
单元测试是Python开发中不可或缺的环节,能确保代码按预期运行、发现Bug、提升代码质量并支持安全重构。本文从基础概念讲起,逐步介绍Python单元测试的实践方法,涵盖unittest框架、pytest框架、断言使用、Mock技巧及测试覆盖率分析,助你全面掌握单元测试技能。
436 0
|
9月前
|
Java 测试技术 Spring
简单学Spring Boot | 博客项目的测试
本内容介绍了基于Spring Boot的博客项目测试实践,重点在于通过测试驱动开发(TDD)优化服务层代码,提升代码质量和功能可靠性。案例详细展示了如何为PostService类编写测试用例、运行测试并根据反馈优化功能代码,包括两次优化过程。通过TDD流程,确保每项功能经过严格验证,增强代码可维护性与系统稳定性。
334 0
|
9月前
|
人工智能 Java 测试技术
Java or Python?测试开发工程师如何选择合适的编程语言?
测试工程师如何选择编程语言?Java 还是 Python?多位资深专家分享建议:Python 入门简单、开发效率高,适合新手及自动化测试;Java 生态成熟,适合大型项目和平台开发。建议结合公司技术栈、个人基础及发展方向选择。长远来看,两者兼通更佳,同时关注 Go 等新兴语言。快速学习与实践才是关键。
|
9月前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
UAT测试排程工具深度解析:让验收测试不再失控,项目稳稳上线
在系统交付节奏加快的背景下,“测试节奏混乱”已成为项目延期的主因之一。UAT测试排程工具应运而生,帮助团队结构化拆解任务、清晰分配责任、实时掌控进度,打通需求、测试、开发三方协作闭环,提升测试效率与质量。本文还盘点了2025年热门UAT工具,助力团队选型落地,告别靠表格和群聊推进测试的低效方式,实现有节奏、有章法的测试管理。
|
10月前
|
测试技术 Python
Python接口自动化测试中Mock服务的实施。
总结一下,Mock服务在接口自动化测试中的应用,可以让我们拥有更高的灵活度。而Python的 `unittest.mock`库为我们提供强大的支持。只要我们正确使用Mock服务,那么在任何情况下,无论是接口是否可用,都可以进行准确有效的测试。这样,就大大提高了自动化测试的稳定性和可靠性。
373 0

推荐镜像

更多