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 …
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 …
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。 …
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 …
Python高级技术之：`pytest`的`markers`：如何对测试用例进行分组和筛选。
各位观众，早上好/下午好/晚上好！ 欢迎来到今天的“Python高级技术之pytest的markers”讲座。今天我们来聊聊pytest中一个非常实用，但又经常被忽视的功能——markers。用好了它，你的测试用例管理和执行效率绝对能上一个台阶。 什么是markers？简单粗暴的定义 markers，你可以把它理解为测试用例的“标签”或者“分组标识”。就像给文件打标签一样，你可以给你的测试用例打上各种各样的标签，比如“性能测试”、“数据库测试”、“UI测试”、“冒烟测试”等等。 markers有什么用？ 有了这些标签，你就可以： 分组执行测试用例：只运行打着特定标签的测试用例。 排除特定测试用例：跳过打着某些标签的测试用例。 为测试用例添加元数据：比如，标记某个测试用例需要特定的环境或者参数。 生成测试报告：根据标签对测试结果进行分类和统计。 总而言之，markers能让你更灵活、更有条理地管理和执行你的测试用例。 markers的基本用法：上手非常容易 注册markers (可选但推荐) 虽然pytest允许你直接使用未注册的markers，但强烈建议你先在pytest.ini或py …
Python高级技术之：`Python`的`doctest`：在文档字符串中编写可执行的测试用例。
各位朋友，晚上好！我是老码，今天咱们来聊聊Python里一个挺有意思的小工具，叫做 doctest。 别看它名字有点儿学术，其实用起来特别接地气，能让你直接在文档字符串里写测试用例，就像给代码写小作文一样。 一、doctest 是个啥？ 简单来说，doctest 是 Python 自带的一个模块，它允许你在文档字符串（docstring）里面嵌入测试用例。这些测试用例长得有点像 Python 交互式解释器的会话记录。 doctest 会读取这些会话记录，然后执行里面的代码，检查实际输出是否和文档字符串里写的一样。 如果不一样，就说明你的代码有问题了，赶紧去修bug吧！ 二、为什么要用 doctest？ 你可能会问，现在测试框架那么多，unittest、pytest 哪个不比 doctest 强大？ 为什么还要用它呢？ 简单易用： doctest 不需要额外的安装，Python 自带。而且语法简单，只要会写 Python 代码，就能写 doctest。 文档即测试： doctest 把测试用例和文档放在一起，保证了文档的准确性。 写完代码，顺手写几个测试用例，就相当于给代码写了一份说明书 …
Python高级技术之：`Python`的`Pyflakes`和`Pylint`：如何进行静态代码分析。
各位观众，大家好！我是你们今天的代码分析师，代号“Bug终结者”。今天咱们聊聊Python代码的“体检”工具——Pyflakes和Pylint。别怕，不是真的体检，不用脱衣服，只是给你的代码做个“全身检查”，看看有没有小毛病，提前预防“代码癌症”。 第一部分：静态代码分析是个啥？ 想象一下，你写了一段代码，兴冲冲地运行，结果啪的一声，报错了！是不是很尴尬？静态代码分析就像一位经验丰富的医生，它在你运行代码之前，就能帮你找出代码中的潜在问题，比如： 语法错误： 比如少个括号，拼写错误，这些低级错误。 未使用的变量： 定义了变量，但是从来没用过，占着茅坑不拉屎。 导入错误： 导入了不存在的模块，或者循环导入。 代码风格问题： 代码写的不够优雅，不符合PEP 8规范。 为什么要在运行前发现这些问题呢？ 节省时间： 避免运行时的错误，减少调试时间。 提高代码质量： 让你的代码更健壮，更易于维护。 团队协作： 统一代码风格，方便团队成员阅读和理解。 第二部分：Pyflakes：轻量级的“语法警察” Pyflakes是一个非常轻量级的静态代码分析工具，它的目标是快速找到代码中的错误。你可以把它想象 …
Python高级技术之：`Python`的`monkey patching`：在测试中临时修改代码行为。
各位观众，晚上好！我是今天的讲师，咱们今晚要聊的是Python里一项有点“野路子”的技术 – Monkey Patching。 听起来是不是像给猴子打补丁？ 差不多就是这个意思，只不过我们是给代码“打补丁”，而且是偷偷摸摸地打。准备好了吗？ 让我们开始吧！ 什么是 Monkey Patching？ Monkey Patching，直译过来就是“猴子补丁”。它指的是在运行时动态地修改或替换已有模块、类或函数的行为。 简单来说，就是你在程序运行的时候，悄悄地把别人的代码给换了。 这听起来是不是有点危险？确实如此！ Monkey Patching 是一把双刃剑，用得好可以解决很多问题，用不好就会制造更多问题。 Monkey Patching 的应用场景 既然这么危险，为什么还要用它呢？ 其实，在某些特定的场景下，Monkey Patching 还是非常有用的。 比如： 测试 (Testing): 这是 Monkey Patching 最常见的应用场景。 在测试中，我们经常需要模拟一些外部依赖，例如数据库连接、网络请求等。 使用 Monkey Patching 可以很方便地替换这些外部依赖，以 …
Python高级技术之：`pytest-asyncio`：如何测试异步`Python`代码。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱来聊聊Python异步代码的测试，特别是用pytest-asyncio这玩意儿。保证让各位听完之后，腰不酸了，腿不疼了，测试异步代码也更有劲儿了！ Part 1: 异步编程的那些事儿 首先，咱得稍微回顾一下异步编程。为啥要有异步？简单来说，就是为了让你的程序在等待某些耗时操作（比如网络请求、数据库查询）的时候，别傻乎乎地干等着。它可以去干点别的，等数据回来了再回来处理。这样就能提高程序的效率。 Python里实现异步编程，主要靠asyncio库。它引入了async和await这两个关键字。async用来声明一个协程函数，await用来等待一个协程函数完成。 举个例子，假设我们要异步地从两个网站获取数据： import asyncio import aiohttp async def fetch_url(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text( …
Python高级技术之：`Python`的`TDD`（测试驱动开发）：在`Python`项目中的实践。
各位朋友，大家好！我是老码农，今天咱们聊聊一个听起来高大上，但实际上贼好用的东西：Python 的 TDD，也就是测试驱动开发。别怕，这玩意儿真没那么难，学会了能让你的代码质量蹭蹭往上涨，还能让你少掉点头发（前提是你别熬夜写代码）。 废话不多说，咱们直接开始！ 一、啥是 TDD？为啥要用它？ TDD，Test-Driven Development，翻译过来就是“测试驱动开发”。顾名思义，就是先写测试，再写代码。这听起来有点反直觉，对吧？正常人都是先写代码，然后觉得差不多了再写点测试意思意思。但 TDD 的精髓就在于“先测试，后实现”。 为啥要这么干呢？好处多了去了： 保证代码质量： 因为你先写了测试，所以你的代码必须通过测试才能算完成。这就像有个严格的老师盯着你，逼着你写出高质量的代码。 明确需求： 写测试的过程，其实就是梳理需求的过程。你能更清楚地知道你的代码应该做什么，不应该做什么。 减少 Bug： 提前写了测试，就能在开发过程中及时发现 Bug，而不是等到上线了才发现，那时候就晚了。 提高代码可维护性： 测试就像一份代码的说明书，能帮助你理解代码的功能和用法，方便以后维护和修改。 …