分类： Python

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Python高级技术之：如何利用`pytest`的`conftest.py`文件，共享`fixture`和配置。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊 pytest 的 conftest.py，这玩意儿就像个百宝箱，能帮你共享 fixture 和配置，让你的测试代码更加优雅高效。 为啥需要 conftest.py？ 想象一下，你有很多测试文件，每个文件都需要用到一些相同的 fixture，比如数据库连接、API 客户端等等。如果每个文件都定义一遍这些 fixture，那简直就是一场噩梦，代码重复不说，维护起来也痛苦不堪。 这时候，conftest.py 就闪亮登场了。它可以让你把这些通用的 fixture 和配置放在一个地方，然后各个测试文件就可以直接使用了，简直不要太方便！ conftest.py 的工作原理 pytest 在运行测试时，会自动查找当前目录和所有父目录下的 conftest.py 文件。它会加载这些文件，然后把里面定义的 fixture 和配置都注册到测试环境中。 简单来说，就是 pytest 会先扫一遍你项目里的 conftest.py 文件，把里面的宝贝都收起来，然后测试文件就可以随意调用了。 conftest.py 的用法详解 咱们先建一个简单的项目目录结 …

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Python高级技术之：`unittest.TestCase`和`pytest`：两种测试框架的优劣对比。

各位观众老爷们，晚上好！我是今天的讲师，今天咱们聊聊Python测试界两大扛把子：unittest.TestCase 和 pytest。这两个框架就像武林中的少林和武当，各有千秋，今天咱们就好好比划比划，看看谁更适合你。 开场白：测试，代码的保险丝 话说程序员写代码，就像盖房子。房子盖得再漂亮，地基不稳，迟早塌。测试就是给代码上保险，确保它按预期工作，不出幺蛾子。没有测试的代码，就跟没买保险的房子一样，住着心里没底。 第一回合：出身背景大PK unittest.TestCase： Python 内置模块，老牌劲旅，根正苗红。 pytest： 第三方库，后起之秀，社区力量强大。 简单来说，unittest 是 Python “亲儿子”，安装完 Python 就能直接用；pytest 是“干儿子”，需要 pip install pytest 才能用。 第二回合：代码风格大比拼 unittest.TestCase： 遵循 xUnit 架构，面向对象，继承 unittest.TestCase 类，使用 assert 方法进行断言。 pytest： 更加灵活，函数式风格，不需要继承，使用 ass …

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Python高级技术之：如何利用`Python`的`logging`模块，进行`TDD`中的日志捕获。

咳咳，各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的“Python 高级技术之 TDD 日志捕获奇妙之旅”讲座。我是你们的老朋友，代码界的段子手，今天就带大家一起扒一扒 logging 模块在 TDD (测试驱动开发) 中如何发挥神力。 引子：为什么 TDD 需要日志？ 咱们先唠唠嗑，为啥 TDD 这么喜欢日志？你想啊，TDD 嘛，先写测试，再写代码，红绿灯不断切换。但有时候，测试失败了，错误信息不够给力啊！就像你跟女神表白失败，她只甩给你一句“你是个好人”，然后你就傻眼了，好人咋了？哪里好？哪里不好？ 日志就好比女神给你的详细反馈： 详细错误信息: 告诉你哪里崩了，崩到什么程度。 上下文信息: 告诉你崩的时候发生了什么，有哪些关键变量的值。 帮助调试: 让你不再盲猜，能更精准地定位问题。 长期监控: 代码上线后，日志还能帮你监控系统健康状况。 所以，日志是 TDD 的好伙伴，有了它，debug 就像开了上帝视角，效率嗖嗖地！ 第一站：logging 模块基础回顾 logging 模块是 Python 自带的日志神器，功能强大，配置灵活。先来复习一下基本概念： Logger: 日志器，是 lo …

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Python高级技术之：`pytest`的`capsys`和`capfd`：如何捕获标准输出和标准错误。

各位观众，大家好！ 欢迎来到今天的Python高级技术讲座。 今天我们要聊聊pytest里两个非常实用的小工具：capsys和capfd， 它们能帮你轻松捕获标准输出（stdout）和标准错误（stderr）。 想象一下，你的代码里塞满了print语句，或者某些库偷偷摸摸地往屏幕上输出了一些东西，你想验证这些输出是否符合预期，或者只是想把它们保存下来以便后续分析，这时候capsys和capfd就派上大用场了。 一、为什么需要捕获标准输出和标准错误？ 在深入了解capsys和capfd之前，我们先来思考一个问题：为什么要捕获标准输出和标准错误？ 单元测试： 在单元测试中，我们经常需要验证函数或方法是否产生了预期的输出。例如，一个计算器函数，我们需要确保它不仅返回了正确的结果，还在控制台打印了计算过程。 调试： 当程序出现问题时，标准输出和标准错误通常会包含一些有用的调试信息。捕获这些信息可以帮助我们更快地定位问题。 日志记录： 有时候，我们需要把程序的输出保存到日志文件中，以便后续分析。capsys和capfd可以方便地获取程序的输出，然后写入日志文件。 清理输出： 有些第三方库可能会产 …

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Python高级技术之：`Python`的`tox`：如何实现多版本`Python`环境的测试。

各位听众朋友们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Python世界里一个非常实用的小工具——tox。 别看它名字听起来像某种有毒物质，实际上它可是个好东西，能帮助我们轻松搞定多版本Python环境的测试。 开场白：Python环境问题，程序员的噩梦？ 咱们写Python代码，经常会遇到这样的情况：我的代码在Python 3.9上跑得飞起，但是到了Python 3.7上就报各种稀奇古怪的错误。 或者，我依赖了一些第三方库，这些库在新版本的Python里可能已经过时了，导致我的代码也跟着罢工。 这简直是程序员的噩梦啊！ 为了解决这个问题，我们可能需要手动安装多个版本的Python，然后用venv或者virtualenv来管理不同的虚拟环境。 这样做虽然可行，但是非常繁琐，而且容易出错。 有没有更优雅、更高效的解决方案呢？ 答案就是tox！ tox：你的Python环境管家 tox是一个通用的自动化测试工具，特别擅长管理多个Python环境。 它可以帮助我们： 自动创建多个Python虚拟环境 在这些虚拟环境中安装依赖 运行测试命令 报告测试结果 简单来说，tox可以让我们在一个统一的 …

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Python高级技术之：`Python`的`black`和`isort`：自动化代码格式化和导入排序。

咳咳，大家好，欢迎来到今天的“Python代码整容术”讲座。今天我们要聊的是black和isort这两位代码界的“Tony老师”，它们能让你的Python代码焕然一新，变得整洁美观、易于维护。 一、代码格式化：丑小鸭变白天鹅的魔法棒 想象一下，你写了一段代码，功能强大，逻辑清晰，但是… def my_function( long_parameter_name , another_long_parameter_name): if (True): print(“Hello, world!”) else: return 123 是不是感觉有点… 难以言喻？缩进混乱、括号随意、空格任性，代码就像一个蓬头垢面的小丑，即使内心充满才华，也让人难以接近。 这就是代码格式化要解决的问题。它像一个魔法棒，能将杂乱无章的代码变成赏心悦目的艺术品。 而black就是Python世界里最流行的代码格式化工具之一。它遵循一套严格的、约定俗成的代码风格，能够自动地将你的代码格式化成统一的、规范的样式。 1. black的安装和使用 安装black非常简单，只需要一条命令： pip inst …

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Python高级技术之：`Python`的`hypothesis`：如何进行基于属性的测试。

Alright, buckle up buttercups! 今天咱们要聊聊一个让你的Python代码健壮到能扛住外星人入侵的秘密武器：Hypothesis。 Hypothesis：属性测试界的超级英雄 想象一下，你写了一个函数，号称能对列表进行排序。你写了几个单元测试，确保 [3, 1, 4] 变成了 [1, 3, 4]， [5, 2, 8] 变成了 [2, 5, 8]。万事大吉？Too naive! 你的测试只能证明你的代码 在特定情况下 是对的。但是，如果列表包含负数呢？包含重复元素呢？是空列表呢？包含超大的数字呢？你的测试可能根本没覆盖到这些情况！ 传统的单元测试就像警察叔叔站在路口指挥交通，只能管好几个特定的车道。 Hypothesis 则像一个交通模拟器，生成各种各样的随机场景，让你的代码在千锤百炼中成长。 Hypothesis 是一种 基于属性的测试 (Property-Based Testing) 框架。 它的核心思想是：与其编写针对特定输入的测试用例，不如定义代码应该满足的 属性 (properties)。 Hypothesis 会自动生成大量的随机输入，并检查你的代 …

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Python高级技术之：如何编写`Pytest`插件，扩展`Pytest`的功能。

各位观众老爷，晚上好！今天咱们来聊聊如何用 Python 打造自己的 Pytest 插件，让你的测试框架变得更智能、更个性化，甚至还能偷懒！ Pytest 插件：就像乐高积木一样，让测试更灵活 Pytest 本身已经很强大了，但有时候，我们需要一些定制化的功能，比如： 自定义错误报告格式 与特定的 CI/CD 工具集成 自动生成测试数据 控制测试用例的执行顺序 等等… 这时候，Pytest 插件就派上用场了。它可以让你像搭乐高积木一样，把各种功能模块组合起来，打造一个专属的测试王国。 插件的本质：Hook 函数 Pytest 插件的核心是 Hook 函数。可以把 Hook 函数想象成 Pytest 预留的一些“钩子”，你可以在这些“钩子”上挂上自己的代码，让 Pytest 在特定的时机执行你的逻辑。 Pytest 提供了一系列的 Hook 函数，覆盖了测试过程的各个阶段，比如： pytest_configure(config): 在 Pytest 初始化时调用，可以用来配置 Pytest 的行为。 pytest_sessionstart(session): 在测试会话开始时 …

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Python高级技术之：`Pytest`的`monkeypatch`：在测试中安全地修改环境变量和属性。

各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊点刺激的，哦不，是实用又高级的——Pytest里的monkeypatch。这玩意儿，用好了，能让你在测试里呼风唤雨，安全地篡改环境变量、对象属性，甚至还能替换函数和类！听起来是不是有点像黑客帝国？别怕，其实没那么玄乎，咱们一步步来，保证你听完之后，也能成为测试界的“小李飞刀”。 开场白：为啥我们需要monkeypatch？ 想象一下，你正在测试一个需要读取环境变量的函数。比如，一个函数读取DATABASE_URL来连接数据库。但在测试环境中，你可不想真的连到生产数据库吧？万一不小心把数据给搞乱了，老板会让你好看的。所以，我们需要一种方法，在测试时临时修改这个环境变量，让它指向一个测试数据库。 再比如，你要测试一个类的方法，但这个方法依赖于一个外部服务，比如一个API。在测试时，你也不想真的去调用这个API，因为这会增加测试的复杂性和不确定性。这时候，你就可以用monkeypatch来替换这个方法，用一个模拟的函数来代替。 总而言之，monkeypatch就是个“万金油”，能让你在测试中灵活地修改各种东西，从而控制测试环境，保证测试的可靠性和可重复性。 …

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Python高级技术之：`Python`的`faker`库：如何生成测试数据。

Alright everyone, settle down, settle down! Welcome to today’s deep dive into the wonderfully weird world of data generation with Python’s faker library. I’m your guide, and trust me, by the end of this session, you’ll be churning out fake data like a digital butter churn. Let’s get started! Why Fake Data? Why faker? Before we jump into the nitty-gritty, let’s quickly address the elephant in the room: why even bother with fake data? Well, imagine you’re …

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