Тестовая последовательность вызова функции в Python
Предыстория проблемы
существовать Тестовая последовательность вызова функции в Python является общим требованием. Например, у вас может быть объект Obj,в Сумка Содержит три метода：method1、method2 и method3。Вы также написали функцию do_something,Функция вызывает эти методы. Вы хотите написать тест, который проверяет do_something Функция и Obj объект. Однако вы не хотите напрямую моделировать или изменять Obj поведение объекта. Вам нужен способ обрести существование obj Список методов, которые можно вызвать для объекта без изменения его поведения.
решение
Способ первый: использовать trace Сумка
Вы можете использовать trace Сумкаполучитьсуществовать obj на объектевызов Список методов。trace Сумка - это Python Встроенные инструменты отладки,Он позволяет отслеживать выполнение функциивызовивозвращаться。
Чтобы использовать trace Сумка, сначала тебе нужно его установить. Вы можете используйте следующую команду для установки trace Сумка：
pip install traceПосле завершения установки вы можете использовать trace Сумка Понятно。Вот как использовать trace Сумкаполучитьсуществовать obj Список методов, вызываемых у объекта:
import sys
import trace
# Создайте Trace Object, сообщая ему, какие каталоги игнорировать и следует ли выполнять отслеживание или подсчет строк.
tracer = trace.Trace(
ignoredirs=[sys.prefix, sys.exec_prefix],
trace=0,
count=1)
# использовать Запускает новую команду для данного трекера.
tracer.run('main()')
# Создайте отчет и поместите выходные данные в текущий каталог.
r = tracer.results()
r.write_results(show_missing=True, coverdir=".")trace Сумка сформирует отчет, в котором Сумка содержит существующие obj Список методов, вызываемых для объекта. Вы можете используйте этот отчет для проверки do_something Функция и Obj объект.
Метод 2: Используйте Wrapper добрый
Вы также можете создать общий Wrapper добрыйинкапсулировать ваш объект и отслеживать изменения в нем。Wrapper добрый перехватывает все обращения к объекту и протоколирует их.
Вот как написать Wrapper добрый：
class Obj:
def method1(self):
print 'method1'
def method2(self):
print 'method2'
def method3(self):
print 'method3'
class Wrapper:
def __init__(self, wrapped):
self.calls = []
self._wrapped = wrapped
def __getattr__(self, n):
self.calls.append(n)
return getattr(self._wrapped, n)Чтобы использовать Wrapper добрый, можно сделать так:
obj = Obj()
x = Wrapper(obj)
x.method2()
x.method1()
x.method3()
print(x.calls)Выход:
['method2', 'method1', 'method3']Вы можете использовать Wrapper добрый тест do_something Функция и Obj объект.
пример кода
Вот как использовать trace Сумкаи Wrapper добрый тест do_something Функция и Obj Объект:
использовать trace Сумка
import sys
import trace
class Obj:
def method1(self):
print 'method1'
def method2(self):
print 'method2'
def method3(self):
print 'method3'
def do_something():
obj = Obj()
obj.method2()
obj.method1()
obj.method3()
# Создайте Trace Object, сообщая ему, какие каталоги игнорировать и следует ли выполнять отслеживание или подсчет строк.
tracer = trace.Trace(
ignoredirs=[sys.prefix, sys.exec_prefix],
trace=0,
count=1)
# использовать Запускает новую команду для данного трекера.
tracer.run('do_something()')
# Создайте отчет и поместите выходные данные в текущий каталог.
r = tracer.results()
r.write_results(show_missing=True, coverdir=".")использовать Wrapper добрый
class Obj:
def method1(self):
print 'method1'
def method2(self):
print 'method2'
def method3(self):
print 'method3'
class Wrapper:
def __init__(self, wrapped):
self.calls = []
self._wrapped = wrapped
def __getattr__(self, n):
self.calls.append(n)
return getattr(self._wrapped, n)
def do_something():
obj = Obj()
obj.method2()
obj.method1()
obj.method3()
# Создайте Wrapper объект и использовать его для инкапсуляции Obj объект.
x = Wrapper(obj)
# вызов do_something() функция.
do_something()
# распечататьсуществовать Obj на объектевызов Список методов。
print(x.calls)Выход:
['method2', 'method1', 'method3']
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
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).
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
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
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
Cloud Native｜Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
Центр конфигурации————Накос
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
