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詳細(xì)說明Python 操作符風(fēng)格

開發(fā) 后端
Python列為黑客應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)的四種編程語言之一,并建議人們從Python開始學(xué)習(xí)編程,這款語言可以使對Python 操作符不熟悉的用戶可以充分接受。

調(diào)用方法會影響可讀性。盡管 assertEqual() 方法名能夠表明要測試兩個值是否相等,但是代碼看起來仍然不像是比較,對于熟悉Python 操作符的開發(fā)人員,不如 Python  操作符那么明確。

第二,正如在本系列的第三篇文章中將看到的,新的測試框架現(xiàn)在知道如何檢查 assert 語句,從而查明造成測試失敗的條件。這意味著簡單的 assert 語句現(xiàn)在能夠產(chǎn)生有意義的測試失敗消息。

它提供的信息與調(diào)用 assertEqual() 等老方法的結(jié)果差不多。***,即使 assertEqual() 仍然是必要的,但是從測試模塊導(dǎo)入這個函數(shù)(而不是通過類繼承讓函數(shù)可用)肯定更簡單,更符合 Python 操作符的風(fēng)格。

實際上,在下面會看到,當(dāng) py.test 和 nose 要提供更多用來支持測試的例程時,它們只需把這些例程定義為函數(shù),然后用戶可以把這些函數(shù)導(dǎo)入自己的代碼。當(dāng)然,如果作者確實需要通過例程緩存狀。

  1. # nose.tools support functions for writing tests  
  2.  
  3. assert_almost_equal(first, second, places=7msg=None)  
  4. assert_almost_equals(first, second, places=7msg=None)  
  5. assert_equal(first, second, msg=None)  
  6. assert_equals(first, second, msg=None)  
  7. assert_false(expr, msg=None)  
  8. assert_not_almost_equal(first, second, places=7msg=None)  
  9. assert_not_almost_equals(first, second, places=7msg=None)  
  10. assert_not_equal(first, second, msg=None)  
  11. assert_not_equals(first, second, msg=None)  
  12. assert_true(expr, msg=None)  
  13. eq_(a, b, msg=None)  
  14. ok_(expr, msg=None

但是,如果程序員希望編寫簡單的測試代碼,不愿意考慮 doctest 涉及的亂七八糟的東西,那么測試函數(shù)是很好的方法。總之,測試函數(shù)可以極大地增強編寫測試的簡便性。程序員不需要記住、重寫或復(fù)制以前編寫的測試代碼,新的約定讓 Python 程序員能夠像編寫一般Python 操作符一樣編寫測試:只需打開一個空文件,然后輸入!

py.test 和 nose 框架都提供特殊的例程,這些例程可以簡化測試的編寫。可以認(rèn)為它們分別提供一種方便的測試 “方言”,可以用這些 “方言” 編寫測試。這會簡化測試的編寫并減少錯誤,還會使測試更簡短、可讀性更好。

但是,使用這些例程還會導(dǎo)致一個重要的后果:您的測試與提供函數(shù)的框架捆綁在一起了,喪失了兼容性。因此,要權(quán)衡考慮方便性和兼容性。如果只使用笨拙的標(biāo)準(zhǔn)Python  操作符unittest 模塊從頭編寫所有測試,那么它們能夠在任何測試框架中運行。

更進(jìn)一步,如果采用簡單的做法編寫測試函數(shù)(如上所述),那么測試至少能夠在 py.test 和 nose 中運行。但是。如果開始使用某個測試框架特有的特性,那么如果以后另一個框架開發(fā)出了新的重要特性,您決定進(jìn)行框架遷移,就必須重寫測試。

py.test 和 nose 都為 TestCase 的 assertRaises() 方法提供了替代品。py.test 提供的版本比較新穎,它也可以接受要執(zhí)行的字符串,這更強大,因為可以測試引發(fā)異常的表達(dá)式,而不只是函數(shù)調(diào)用:

  1. # conveniences.py  
  2. import math  
  3.  
  4. import py.test  
  5. py.test.raises(OverflowError, math.log, 0)  
  6. py.test.raises(ValueError, math.sqrt, -1)  
  7. py.test.raises(ZeroDivisionError, "1 / 0")  
  8.  
  9. import nose.tools  
  10. nose.tools.assert_raises(OverflowError, math.log, 0)  
  11. nose.tools.assert_raises(ValueError, math.sqrt, -1)  
  12. # No equivalent for third example! 

在處理浮點數(shù)時,如果希望測試能夠靈活地對待Python 操作符實現(xiàn),允許對浮點數(shù)的處理有細(xì)小的誤差,那么上面檢查近似值的例程尤其有意義。

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責(zé)任編輯:chenqingxiang 來源: 機械工業(yè)出版社
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