проверить код пайтон на ошибки

Содержание

Python syntax checker

Python code

Python checker allows to check your Python code syntax (Python 3), and find Python errors. This Python code checker tool highlights and goes to line with a syntax error.

To check your code, you must copy and paste, drag and drop a Python file or directly type in the Online Python editor below, and click on «Check Python syntax» button.

You can see the user guide to help you to use this python checker tool.

User guide

It is quick and easy to analyze python code!

Python code checker tool

Python is a server-side scripting language, but can also be used as a general-purpose programming language.

Python error checker tool allows to find syntax errors (lint). You can test your Python code online directly in your browser.

If a syntax error is detected, then the line in error is highlighted, and it jumps to it to save time (no need to search the line).

Note: This tool no longer offers sandbox, it was not good enough.

About Python

Python is an interpreted programming language, it features a dynamic type system and automatic memory management (garbage collector). Python is available for many operating systems.It has a large standard library.

Python formatting is visually uncluttered, and often uses English keywords rather than punctuation. Python uses whitespace indentation instead of curly brackets to delimit blocks.

Python is often used as a programming language in high school and higher education, especially in France (I am French).

Источник

Отладка в IDLE — найдите и исправьте ошибки Python‑кода

В этом уроке:

Ошибки совершают все — даже опытные профессиональные разработчики! Интерактивный интерпретатор Python, IDLE, довольно хорошо выявляет такие ошибки, как синтаксические ошибки и ошибки времени выполнения, но есть третий тип ошибок, с которыми вы, возможно, уже сталкивались. Логические ошибки возникают, когда действующая в остальном программа не выполняет то, что было задумано. Логические ошибки вызывают непредвиденное поведение, называемое ошибками. Удаление ошибок называется отладкой.

Отладчик — это инструмент, который помогает выявлять ошибки и понимать, почему они возникают. Умение находить и исправлять ошибки в коде — это навык, который вы будете использовать на протяжении всей своей карьеры программиста!

Используйте окно управления отладкой

Основным интерфейсом отладчика IDLE является окно Debug Control, или для краткости окно Debug. Вы можете открыть окно «Debug», выбрав «Debug» → «Debugger» в главном меню интерактивного окна. Идите вперед и откройте окно отладки.

Примечание. Если в строке меню отсутствует меню «Debug», убедитесь, что интерактивное окно находится в фокусе, щелкнув его.

Каждый раз, когда открыто окно отладки, интерактивное окно отображает [DEBUG ON] рядом с приглашением, указывающим, что отладчик открыт. Теперь откройте новое окно редактора и расположите три окна на экране так, чтобы вы могли видеть их все одновременно.

В этом разделе вы узнаете, как организовано окно отладки, как по-шагово выполнять код с отладчиком по одной строке за раз и как устанавливать точки останова, чтобы ускорить процесс отладки.

Окно управления отладкой: обзор

Чтобы увидеть, как работает отладчик, вы можете начать с написания простой программы без каких-либо ошибок. Введите в окно редактора следующее:

Окно отладки будет выглядеть так:
debug 1

Обратите внимание, что панель стека в верхней части окна содержит следующее сообщение:

Это говорит о том, что строка 1 (которая содержит код for i in range(1, 4): ) вот-вот будет запущена, но еще не началась. Часть сообщения ‘__main__’. () относится к тому факту, что вы в данный момент находитесь в основном разделе программы, а не находитесь, например, в определении функции до того, как будет достигнут основной блок кода.

Кнопка Step

Идите вперед и нажмите Step в верхнем левом углу окна отладки. Окно отладки немного изменится и будет выглядеть так:
debug 2

Здесь есть два отличия, на которые следует обратить внимание. Сначала сообщение на панели стека меняется на следующее:

На этом этапе выполняется строка 1 вашего кода, а отладчик остановился непосредственно перед выполнением строки 2.

Точки останова и кнопка перехода

Часто вы можете знать, что ошибка должна быть в определенном разделе вашего кода, но вы можете не знать, где именно. Вместо того, чтобы нажимать кнопку Step целый день, вы можете установить точку останова, которая сообщает отладчику о необходимости непрерывно запускать весь код, пока он не достигнет точки останова.

Точка останова એ сообщают отладчику, когда следует приостановить выполнение кода, чтобы вы могли взглянуть на текущее состояние программы. На самом деле они ничего не ломают.

Чтобы установить точку останова, на строке кода в окне редактора, на которой вы хотите сделать паузу, щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Set Breakpoint». IDLE выделяет линию желтым цветом, чтобы указать, что ваша точка останова установлена. Чтобы удалить точку останова, щелкните правой кнопкой мыши строку с точкой останова и выберите «Clear Breakpoint».

Продолжайте и нажмите Quit в верхней части окна Debug, чтобы выключить отладчик на данный момент. Это не закроет окно,и вы захотите оставить его открытым, потому что через мгновение вы снова будете им пользоваться.

Сохраните и запустите файл. Как и раньше, панель стека в окне отладки указывает, что отладчик запущен и ожидает выполнения строки 1. Щелкните Go и посмотрите, что происходит в окне отладки:
debug 4

На панели стека теперь отображается следующее сообщение, указывающее, что он ожидает выполнения строки 3:

Снова и снова

Кнопка Over работает как комбинация Step и Go — перепрыгиваем через функцию или цикл. Другими словами, если вы не собираетесь по-операторно отслеживать и отлаживать функцию, то можете запустить код без необходимости заходить в неё. Кнопка Over переводит вас прямо к результату выполнения этой функции.

Точно так же, если вы уже находитесь внутри функции или цикла, кнопка Out выполняет оставшийся код внутри функции или тела цикла, а затем приостанавливает работу.

Далее вы увидите код с ошибками и узнаете, как исправить это с помощью IDLE.

Устранение некоторых ошибок

Теперь, когда вы освоились с использованием окна Debug Control, давайте взглянем на программу с ошибками.

Вот код с ошибками:

Если вы уже понимаете, в чем проблема с кодом, не исправляйте ее. Наша цель — узнать, как использовать отладчик IDLE для определения проблемы.

Если вы не понимаете, в чем проблема, не волнуйтесь! К концу этого раздела вы найдете его и сможете идентифицировать похожие проблемы в другом коде, с которым вы столкнетесь.

Примечание. Отладка может быть сложной и занимать много времени, а ошибки могут быть незаметными, и их трудно выявить.

Хотя в этом разделе рассматривается относительно простая ошибка, метод, используемый для проверки кода и поиска ошибки, одинаков для более сложных проблем.

Читайте также:  набор маленьких пакетов орифлейм код

Отладка — это решение проблемы, и по мере того, как вы набираетесь опыта, вы будете разрабатывать свои собственные подходы. В этом разделе вы узнаете простой четырехшаговый метод, который поможет вам начать работу:

Делай 1. Угадайте, где находится ошибка

Первым шагом является определение участка кода, который, вероятно, содержит ошибку. Возможно, сначала вы не сможете точно определить, где находится ошибка, но обычно вы можете сделать разумное предположение о том, в каком разделе вашего кода есть ошибка.

Посмотрите на основной раздел кода:

Как вы думаете, здесь может быть проблема? Не похоже, правда? Все в этих двух строчках кода выглядит хорошо. Итак, проблема должна быть в определении функции:

Делай 2. Установите точку останова и проверьте код

Теперь, когда вы определили, где должна быть ошибка, установите точку останова в начале цикла for, чтобы вы могли точно отслеживать, что происходит внутри кода, с помощью окна отладки:
debug 6

Откройте окно отладки и запустите файл. Выполнение по-прежнему приостанавливается на самой первой строке, которую он видит, то есть в определении функции.

Делай 3. Определите ошибку и попытайтесь ее исправить

Вывод, который вы можете сделать на этом этапе, заключается в том, что на каждой итерации цикла for new_word перезаписывается следующим символом в строке «hello» и завершающим символом подчеркивания. Поскольку внутри цикла for всего одна строка кода, вы знаете, что проблема должна быть в следующем коде:

Делай 4. Повторяйте шаги с 1 по 3, пока ошибка не исчезнет

You can only toggle the debugger when idle

(Вы можете переключать отладчик только в режиме ожидания)

Ваша первая попытка исправить ошибку сработала, поэтому вам больше не нужно повторять шаги 1–3. Так будет не всегда. Иногда, прежде чем исправлять ошибку, вам придется повторить этот процесс несколько раз.

Альтернативные способы поиска ошибок

В подобных ситуациях вы можете использовать отладку печатью, чтобы найти ошибки в вашем коде. Отладка печатью использует print() для отображения текста в консоли, который указывает, где выполняется программа и каково состояние переменных программы в определенных точках кода.

Например, вместо отладки предыдущей программы с помощью окна отладки вы можете добавить следующую строку в конец цикла for в add_underscores() :

В этом случае измененный код будет выглядеть так:

Когда вы запускаете файл, интерактивное окно отображает следующий вывод:

Посмотрев на вышеприведенный вывод, вы можете прийти к тому же выводу, что и при отладке с помощью окна отладки. Проблема в том, что new_word перезаписывается на каждой итерации.

Отладка печатью работает, но имеет несколько недостатков по сравнению с отладкой с помощью отладчика. Во-первых, вы должны запускать всю свою программу каждый раз, когда хотите проверить значения ваших переменных. Это может быть огромной тратой времени по сравнению с использованием точек останова. Вы также должны не забыть удалить эти вызовы функции print() из вашего кода, когда закончите отладку!

Пример цикла в этом разделе может быть хорошим примером для иллюстрации процесса отладки, но это не лучший пример кода Pythonic. Использование индекса i свидетельствует о том, что может быть лучший способ написать цикл. Один из способов улучшить этот цикл — напрямую перебирать символы в слове. Вот один из способов сделать это:

Заключение: отладка Python с помощью IDLE

Вот так то! Теперь вы знаете все об отладке с помощью окна Debug IDLE. Вы можете использовать базовые принципы, которые вы использовали здесь, с рядом различных инструментов отладки. Теперь у вас есть все необходимое, чтобы начать отладку кода Python.

В этом уроке вы узнали:

Вы также получили некоторую практику отладки неисправной функции, используя процесс из четырёх шагов выявления и удаления ошибок:

Единственный способ овладеть отладкой — это много практиковаться с ней! Один из способов попрактиковаться — открыть окно Debug Control и использовать его для пошагового выполнения кода, работая над упражнениями и задачами, которые вы найдете в наших Практикумах.

Источник

Pylint: детальная проверка работы анализатора кода

Когда Люк работал с Flake8 и одновременно присматривался к Pylint, у него сложилось впечатление, что 95% ошибок, выдаваемых Pylint, были ложными. У других разработчиков был иной опыт взаимодействия с этими анализаторами, поэтому Люк решил детально разобраться в ситуации и изучить его работу на 11 тыс. строк своего кода. Кроме того, он оценил пользу от Pylint, рассматривая его как дополнение к Flake8.

image loader

Люк (Luke Plant) — один из британских разработчиков, на чью статью с разбором популярных анализаторов кода мы недавно наткнулись. Линтеры изучают код, помогают найти ошибки и сделать его стилистически согласованным со стандартами и кодом, который пишут разработчики в вашей команде. Самые распространенные из них — Pylint и Flake8. Мы в Leader-ID их тоже используем, потому с радостью сделали перевод его статьи. Надеемся, что она обогатит и ваш опыт работы с этими инструментами.

Начальные установки и тестовая база

Для данного эксперимента я взял часть кода из одного своего проекта и запустил Pylint с базовыми настройками. Затем попытался проанализировать результат: какие предупреждения оказались полезными, а какие ложными.

Небольшая справка о проекте, из которого был взят код:

Итак, Pylint выдал 1650 претензий к моему коду.

Ниже я сгруппировал все замечания анализатора по типам и дал к ним свои комментарии. Если вам нужно подробное описание этих сообщений, загляните в соответствующий раздел списка функций Pylint.

Полезное

В придачу к той ошибке Pylint нашел еще несколько, которые я отнес к категории «полезное». Код от них не падал, но могли возникнуть проблемы при рефакторинге, да и в принципе к ошибкам в будущем при расширении списка фичей и поддержке кода.

Косметические правки

На эти вещи я бы обращал меньше внимания. Они либо незначительные, либо маловероятные. С другой стороны, их исправление лишним не будет. Часть из них — спорные стилистические. О некоторых похожих косяках я рассказывал в других разделах, но те, что будут тут перечислены, подходят и под этот контекст. Используя регулярно Pylint, я бы поправил эти «недочеты», но в большинстве случаев не стал бы беспокоиться о них.

Это были в основном имена переменных из одной буквы. Использовал в тех контекстах, где это было не страшно, например:

image loader

image loader

Многие были в коде тестов:

Бесполезное

Это когда у меня были основания написать код так, как я его написал, даже если в некоторых местах это кажется необычным. И, по моему мнению, его лучше оставить в таком виде, хотя некоторые не согласятся или предпочтут другой стиль написания кода, который потенциально мог бы избежать проблем.

image loader

… и не использовал ни один из элементов. Есть несколько способов сделать так, чтобы Pylint тут не сообщал об ошибках (например, дать названия unused ). Но если оставить в том виде, в котором я написал, он будет читабельным, и люди (в том числе я) смогут его понимать и поддерживать.

Невозможно поправить

Здесь отражена категория ошибок, которые я не могу исправить, даже если бы захотел, ввиду внешних ограничений, например таких, как необходимость возвращать или передавать классы в стороннюю библиотеку или фреймворк, которые должны удовлетворять определенным требованиям.

Ложные сообщения

Вещи, в которых Pylint явно неправ. В данном случае это не ошибки Pylint: дело в том, что Python динамичен, а Pylint пытается обнаружить вещи, которые невозможно сделать идеально или надежно.

Многие ошибки возникли из-за структуры кода тестов (я использовал шаблон от django-functest, который в некоторых случаях можно было поправить, добавив дополнительные базовые классы с помощью «абстрактных» методов, которые вызывают NotImplementedError ) или, возможно, переименовав многие тестовые классы (я не стал этого делать, потому что в некоторых случаях это бы запутывало).

Читайте также:  консоль киберпанк 2077 коды

image loader

Некоторые примеры — дискуссионные из-за отсутствия определения того, что такое константа. Например, следует ли считать константой экземпляр класса, определенный на уровне модуля, который может иметь или не иметь изменяемое состояние? Например, в этом выражении:

image loader

image loader

Я использовал это, чтобы намеренно вызвать необычную ошибку, которая вряд ли будет найдена тестами. Я не виню Pylint в том, что он это не распознал…

Итого: 477

Промежуточный итог

Мы еще не на финише, но самое время сгруппировать наши результаты:

Чтобы убрать ложные уведомления, можно заглушить вылетающий класс ошибок (что тогда повысит бесполезность использования Pylint) или добавить специальные комментарии в код. Последнее мне не хочется делать, потому что:

Docstrings

Остальные проблемы, которые обнаружил Pylint — пропущенные строки документации. Я вынес их в отдельную категорию, потому что:

В целом мне не нравятся инструменты, которые заставляют добавлять докстринги везде и всюду, так как считаю, что в этом случае они будут получаться плохими. Лучше уж не писать их вовсе. Аналогичная ситуация с плохими комментариями:

Заключение

Я считаю, что мои изначальные посылы о бесполезности Pylint оказались верны (в контексте той кодовой базы, для которой я использую Flake8). Чтобы я стал использовать его, показатель, отражающий количество ложные срабатываний, должен быть ниже.

Помимо создания визуального шума требуется дополнительное время, чтобы разобраться или отфильтровать ложные уведомления, и я бы не хотел добавлять в проект что-то из этого. Младшие разработчики будут покорнее вносить правки, чтобы снять замечания Pylint. Но это приведет к тому, что они сломают рабочий код, не понимая, что Pylint ошибается, или к тому, что в результате у вас будет много рефакторинга, чтобы Pylint смог понять ваш код правильно.

Если вы используете Pylint в проекте с самого начала или в проекте, где нет внешних зависимостей, я думаю, что у вас будет другое мнение, и количество ложных уведомлений будет меньше. Однако это может привести к дополнительным временным тратам.

В любом случае я надеюсь, что эта статья помогла вам при рассмотрении вопроса об использовании Pylint или в споре с коллегами.

Источник

Python: Как мы проверяем ваши решения

Наш сайт автоматически проверяет ваши решения. Как это работает?

В самом простом случае система просто запускает ваш код и смотрит на то, что вывелось на экран. А потом сверяет с тем, что мы «ожидали» по заданию.

В следующих, более сложных уроках вы будете писать функции — некие мини-программы, принимающие информацию из внешнего мира и производящие какие-то операции. Проверка ваших решений в таких случаях выглядит немного сложнее: система запускает ваше решение и передаёт какую-то информацию. Система также знает — «ожидает» — какой именно ответ должна дать правильная функция при таких входных данных.

Например, если ваша задача — написать функцию сложения двух чисел, то проверочная система будет передавать ей разные комбинации чисел и сверять ответ вашей функции с реальными суммами. Если во всех случаях ответы совпадут, то решение считается верным.

Такой подход называется тестированием, и он используется в реальной повседневной разработке. Обычно программист сначала пишет тест — проверочную программу, а потом уже ту программу, которую хотел написать. В процессе он постоянно запускает тесты и смотрит, приблизился ли он к решению.

Именно поэтому наш сайт говорит «Тесты пройдены», когда вы правильно решили задачу.

Вот простой пример: в одном из будущих уроков вам нужно будет написать функцию, которая производит вычисления и выдаёт ответ. Допустим, вы допустили небольшую ошибку, и функция выдала неправильное число. Система ответит примерно так:

Самое главное начинается после двоеточия: «значение «10» не равно ожидаемому значению «35»». То есть правильная функция должна была выдать 35, но текущее решение работает неправильно и выдаёт 10.

Иногда в процессе решения будет казаться, что вы сделали все правильно, но система «капризничает» и не принимает решение. Подобное поведение практически исключено. Нерабочие тесты просто не могут попасть на сайт, они автоматически запускаются после каждого изменения. В подавляющем большинстве таких случаев, (а все наши проекты в сумме провели миллионы проверок за много лет), ошибка содержится в коде решения. Она может быть очень незаметной, вместо английской буквы случайно ввели русскую, вместо верхнего регистра использовали нижний или забыли вывести запятую. Другие случаи сложнее. Возможно ваше решение работает для одного набора входных данных, но не работает для другого. Поэтому всегда внимательно читайте условие задачи и вывод тестов. Там почти наверняка есть указание на ошибку.

Однако, если вы уверены в ошибке или нашли какую-то неточность, то вы всегда можете указать на нее. В конце каждой теории есть ссылка на содержимое урока на гитхабе (этот проект полностью открытый!). Перейдя туда, вы можете написать issue, посмотреть содержимое тестов (там видно, как вызывается ваш код) и даже отправить pullrequest. Если для вас это пока темный лес, то подключитесь в наше сообщество в Слаке, там в канале #hexlet-feedback мы всегда поможем.

Задание

Советы

Определения

Источник

Знакомство с тестированием в Python. Ч.1

От нашего стола к вашему. То есть от нашего курса «Разработчик Python», несмотря на стремительно приближающий Новый год, мы подготовили вам интересный перевод о различных методах тестирования в Python.

Это руководство для тех, кто уже написал классное приложение на Python, но еще не писал для
них тесты.

Тестирование в Python — обширная тема с кучей тонкостей, но не обязательно все усложнять. В несколько простых шагов можно создать простые тесты для приложения, постепенно наращивая сложность на их основе.

В этом руководстве вы узнаете, как создать базовый тест, выполнить его и найти все баги, до того как это сделают пользователи! Вы узнаете о доступных инструментах для написания и выполнения тестов, проверите производительность приложения и даже посмотрите на проблемы безопасности.

image loader

Тестирование Кода

Тестировать код можно разными способами. В этом руководстве вы познакомитесь с методами от наиболее простых до продвинутых.

Автоматизированное vs. Ручное Тестирование

Хорошие новости! Скорее всего вы уже сделали тест, но еще не осознали этого. Помните, как вы впервые запустили приложение и воспользовались им? Вы проверили функции и поэкспериментировали с ними? Такой процесс называется исследовательским тестированием, и он является формой ручного тестирования.

Исследовательское тестирование — тестирование, которое проводится без плана. Во время исследовательского тестирования вы исследуете приложение.

Чтобы создать полный список мануальных тестов, достаточно составить перечень всех функций приложения, различных типов ввода, которые оно принимает, и ожидаемые результаты. Теперь, каждый раз когда вы меняете что-то в коде, нужно заново проверять каждый из элементов этого списка.

Звучит безрадостно, верно?

Поэтому нужны автоматические тесты. Автоматическое тестирование — исполнение плана тестирования (части приложения, требующие тестирования, порядок их тестирования и ожидаемые результаты) с помощью скрипта, а не руками человека. В Python уже есть набор инструментов и библиотек, которые помогут создать автоматизированные тесты для вашего приложения. Рассмотрим эти инструменты и библиотеки в нашем туториале.

Модульные Тесты VS. Интеграционные Тесты

Мир тестирования полон терминов, и теперь, зная разницу между ручным и автоматизированным тестированием, опустимся на уровень глубже.

Подумайте, как можно протестировать фары машины? Вы включаете фары (назовем это шагом тестирования), выходите из машины сами или просите друга, чтобы проверить, что фары зажглись (а это — тестовое суждение). Тестирование нескольких компонентов называется интеграционным тестированием.

Подумайте о всех вещах, которые должны правильно работать, чтобы простая задача выдала корректный результат. Эти компоненты похожи на части вашего приложения: все те классы, функции, модули, что вы написали.

Читайте также:  код тн вэд ось стальная

Главная сложность интеграционного тестирования возникает, когда интеграционный тест не дает правильный результат. Сложно оценить проблему, не имея возможности изолировать сломанную часть системы. Если фары не зажглись, возможно лампочки сломаны. Или может аккумулятор разряжен? А может проблема в генераторе? Или вообще сбой в компьютере машины?

Современные машины сами оповестят вас о поломке лампочек. Определяется это с помощью модульного теста.

Модульный тест (юнит-тест) — небольшой тест, проверяющий корректность работы отдельного компонента. Модульный тест помогает изолировать поломку и быстрее устранить ее.

Мы поговорили о двух видах тестов:

Значения правильные, поэтому в REPL ничего не будет выведено. Если результат sum() некорректный, будет выдана AssertionError с сообщением “Should be 6” (“Должно быть 6”). Проверим оператор утверждения еще раз, но теперь с некорректными значениями, чтобы получить AssertionError :

Вместо REPL, положите это в новый Python-файл с названием test_sum.py и выполните его снова:

Теперь у вас есть написанный тест-кейс (тестовый случай), утверждение и точка входа (командной строки). Теперь это можно выполнить в командной строке:

Вы видите успешный результат, “Everything passed” (“Все пройдено”).

sum() в Python принимает на вход любой итерируемый в качестве первого аргумента. Вы проверили список. Попробуем протестировать кортеж. Создадим новый файл с названием test_sum_2.py со следующим кодом:

Можно увидеть, как ошибка в коде вызывает ошибку в консоли с информацией, где она произошла, и каким был ожидаемый результат.

Такие тесты подойдут для простой проверки, но что если ошибки есть больше, чем в одном? На помощь приходят исполнители тестов (test runners). Исполнитель тестов — особое приложение, спроектированное для проведение тестов, проверки данных вывода и предоставления инструментов для отладки и диагностики тестов и приложений.

Выбор Исполнителя Тестов

Для Python доступно множество исполнителей тестов. Например, в стандартную библиотеку Python встроен unittest. В этом руководстве, будем использовать тест-кейсы и исполнители тестов unittest. Принципы работы unittest легко адаптируются для других фреймворков. Перечислим самые популярные исполнители тестов:

unittest встроен в стандартную библиотеку Python, начиная с версии 2.1. Вы наверняка столкнетесь с ним в коммерческих приложениях Python и проектах с открытым исходным кодом.
В unittest есть тестовый фреймворк и исполнитель тестов. При написании и исполнении тестов нужно соблюдать некоторые важные требования.

Чтобы превратить ранее написанный пример в тест-кейс unittest, необходимо:

Таким образом, вы выполнили два теста с помощью исполнителя тестов unittest.

Примечание: Если вы пишете тест-кейсы для Python 2 и 3 — будьте осторожны. В версиях Python 2.7 и ниже unittest называется unittest 2. При импорте из unittest вы получите разные версии с разными функциями в Python 2 и Python 3.

Чтобы узнать больше о unittest’ах почитайте unittest документацию.

Со временем, после написания сотни, а то и тысячи тестов для приложения, становится все сложнее понимать и использовать данные вывода unittest.

nose совместим со всеми тестами, написанными с unittest фреймворком, и может заменить его тестовый исполнитель. Разработка nose, как приложения с открытым исходным кодом, стала тормозиться, и был создан nose2. Если вы начинаете с нуля, рекомендуется использовать именно nose2.

Для начала работы с nose2 нужно установить его из PyPl и запустить в командной строке. nose2 попытается найти все тестовые скрипы с test*.py в названии и все тест-кейсы, унаследованные из unittest.TestCase в вашей текущей директории:

pytest поддерживает выполнение тест-кейсов unittest. Но настоящее преимущество pytest — его тест-кейсы. Тест-кейсы pytest — серия функций в Python-файле с test_ в начале названия.

Есть в нем и другие полезные функции:

Вы избавились от TestCase, использования классов и точек входа командной строки.
Больше информации можно найти на Сайте Документации Pytest.

Написание Первого Теста

Объединим все, что мы уже узнали, и вместо встроенной функции sum() протестируем простую реализацию с теми же требованиями.

Структура папок будет выглядеть так:

project/

└── my_sum/
└── __init__.py

При использовании __import__() вам не придется превращать папку проекта в пакет, и вы сможете указать имя файла. Это полезно, если имя файла конфликтует с названиями стандартных библиотек пакетов. Например, если math.py конфликтует с math модулем.

Как Структурировать Простой Тест

Перед написанием тестов, нужно решить несколько вопросов:

Код в этом примере:

Как Писать Утверждения

Последний шаг в написании теста — проверка соответствия выходных данных известным значениям. Это называют утверждением (assertion). Существует несколько общих рекомендаций по написанию утверждений:

Метод Эквивалент
.assertEqual(a, b) a == b
.assertTrue(x) bool(x) is True
.assertFalse(x) bool(x) is False
.assertIs(a, b) a is b
.assertIsNone(x) x is None
.assertIn(a, b) a in b
.assertIsInstance(a, b) isinstance(a, b)

Писать тесты сложнее, чем просто смотреть на возвращаемое значение функции. Зачастую, выполнение кода меняет другие части окружения: атрибуты класса, файлы файловой системы, значения в базе данных. Это важная часть тестирования, которая называется побочные эффекты. Решите, тестируете ли вы побочный эффект до того, как включить его в список своих утверждений.

Если вы обнаружили, что в блоке кода, который вы хотите протестировать, много побочных эффектов, значит вы нарушаете Принцип Единственной Ответственности. Нарушение принципа единственной ответственности означает, что фрагмент кода делает слишком много вещей и требует рефакторинга. Следование принципу единственной ответственности — отличный способ проектирования кода, для которого не составит труда писать простые повторяемые модульные тесты, и, в конечном счете, создания надежных приложений.

Запуск Первого Теста

Вы создали первый тест и теперь нужно попробовать выполнить его. Понятно, что он будет пройден, но перед созданием более сложных тестов, нужно убедиться, что даже такие тесты выполняются успешно.

Запуск Исполнителей Тестов

Исполнитель тестов — приложение Python, которое выполняет тестовый код, проверяет утверждения и выдает результаты тестирования в консоли. В конец test.py добавьте этот небольшой фрагмент кода:

Другой способ — использовать командную строку unittest. Попробуем:

Мы исполнили один тест из test.py и вывели результаты в консоль. Многословный режим перечислил имена выполненных тестов и результаты каждого из них.

Вместо предоставления имени модуля, содержащего тесты, можно запросить авто-обнаружение при помощи следующего:

Эта команда будет искать в текущей директории файлы с test*.py в названии, чтобы протестировать их.

Понимание Результатов Тестирование

Это был очень простой пример, где все прошло успешно, поэтому попробуем понять выходные данные проваленного теста.

sum() должен принимать на вход другие списки числового типа, например дроби.

К началу кода в файле test.py добавьте выражение для импорта типа Fraction из модуля fractions стандартной библиотеки.

Теперь добавим тест с утверждением, ожидая некорректное значение. В нашем случае, ожидаем, что сумма ¼, ¼ и ⅖ будет равна 1:

В этих выходных данных вы видите следующее:

Запуск тестов из PyCharm

Если вы используете PyCharm IDE, то можете запустить unittest или pytest, выполнив следующие шаги:

image loader

Больше информации доступно на сайте PyCharm.

Запуск Тестов из Visual Studio Code

Если вы пользуетесь Microsoft Visual Studio Code IDE, поддержка unittest, nose и pytest уже встроена в плагин Python.

Если он у вас установлен, можно настроить конфигурацию тестов, открыв Command Palette по Ctrl+Shift+P и написав “Python test”. Вы увидите список вариантов:

image loader

Выберите Debug All Unit Tests, после чего VSCode отправит запрос для настройки тестового фреймворка. Кликните по шестеренке для выбора исполнителя тестов (unittest) и домашней директории (.).

По завершении настройки, вы увидите статус тестов в нижней части экрана и сможете быстро получить доступ к тестовым логам и повторно запустить тесты, кликнув по иконкам:

image loader

Видим, что тесты выполняются, но некоторые из них провалены.

В следующей части статьи мы рассмотрим тесты для фреймворков, таких как Django и Flask.

Ждём ваши вопросы и комментарии тут и, как всегда, можно зайти к Станиславу на день открытых дверей.

Источник

Поделиться с друзьями
admin
Здоровый образ жизни: советы и рекомендации
Adblock
detector