Как новичкам выбирать между базовой платформой тестирования pytest и unittest?
Как новичкам выбирать между базовой платформой тестирования pytest и unittest?

В предыдущей статьеВведение, среда и установка Pytest Basic GuideМы уже кратко представилиPytestконцепция、Экологическая установка и особенности,в этой статье,Мы покажем, как использовать Pytest для совместимости с тестовым кодом, написанным на основе unittest.

Прежде чем представить совместимость Pytest с тестовым кодом, написанным на основе фреймворка unittest, нам необходимо сначала прояснить разницу между unittest и Pytest.

Unittest — это стандартная среда модульного тестирования, предоставляемая Python, тогда как Pytest — это лучшая и простая в использовании среда тестирования, разработанная на основе unittest, а Pytest совместим практически со всеми функциями unittest.

С точки зрения функциональности, unittest предоставляет только базовые возможности среды тестирования и относительно слаб с точки зрения простоты использования, масштабируемости, отчетов о тестировании и т. д.

Pytest, с другой стороны, основан на простоте использования с помощью плагинов и перехватчиков. Он предоставляет плагины для различных сценариев и дополнительные возможности разработки для самой платформы, что очень подходит для приложений корпоративного уровня.

Горький Лист сказал: Короче говоря, новичкам необходимо понять принципы и механизмы базовой среды тестирования технологической экосистемы Python, изучая unittest. Однако в корпоративной практике Pytest следует использовать для организации крупномасштабных тестовых случаев. повысить эффективность и качество.

Давайте посмотрим на некоторые простые различия между ними посредством сравнения таблицы:

среда модульного тестирования

Платформа тестирования Pytest

тестовый файл

Вы можете назвать это как хотите

Имя должно начинаться с test_ или заканчиваться на _test.

Тестовый класс

Необходимо наследовать unittest.TestCase

Имя класса должно начинаться с Test.

тестовая функция

Должно начинаться с test_

По умолчанию он начинается с теста и может быть настроен.

утверждение

Функции, предоставляющие возможность одного утверждения, например, AssertEqual, например, AssertEqual(1, 2).

Просто используйте утверждение напрямую, например, утверждение 1==2

параметризация

По сути, unittest изначально не предоставляет возможности параметризации.

pytest изначально предоставляет возможность параметризации,то есть декоратор pytest.mark.parameterize

Отчет

Native не обеспечивает возможность создания HTML-отчетов.

Предоставляет плагин pytest-html для генерации HTMLОтчет.

Конечно, третьи стороны предоставили некоторые возможности для поддержки и расширения возможностей unittest, но с точки зрения приложений корпоративного уровня их далеко недостаточно.

Bitter Leaf всегда настоятельно рекомендовал всем глубоко изучить и понять исходный код, принципы и механизмы unittest на начальном этапе обучения, а затем изучить и применить pytest в работе. Это не противоречие.

Потому что unittest, как стандартная библиотека Python, берет на себя ответственность позволить каждому изучить и освоить принципы. Освоение стандартной среды тестирования unittest также является этапом, который необходимо пройти при изучении Python.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose