前言

最近在學習深度學習，已經(jīng)跑出了幾個模型，但Pyhton的基礎不夠扎實，因此，開始補習Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開始了學習，但光學有沒有用，還要和大家討論一下，因此，寫下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
Python的相關介紹，以及它的歷史故事和運行機制，可以參見這篇：python介紹
Python的安裝可以參見這篇：Python安裝
Python的運行模式以及輸入輸出可以參見這篇：Python IO
Python的基礎概念介紹，可以參見這篇：Python 基礎
Python字符串和編碼的介紹，可以參見這篇：Python字符串與編碼
Python基本數(shù)據(jù)結構：list和tuple介紹，可以參見這篇：Python list和tuple
Python控制語句介紹：ifelse，可以參見這篇：Python 條件判斷
Python控制語句介紹：循環(huán)實現(xiàn)，可以參見這篇：Python循環(huán)語句
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Python模塊：Python模塊
Python面向對象編程（1）：Python面向對象
Python面向對象編程（2）：Python面向對象（2）
Python面向對象編程（3）：Python面向對象（3）
Python面向對象編程（4）：Pyhton面向對象（4）
Python面向對象高級編程（上）：Python面向對象高級編程（上）
Python面向對象高級編程（中上）：Python面向對象高級編程（中上）
Python面向對象高級編程（中下）：Python面向對象高級編程（中下）
Python面向對象高級編程（完）：Python面向對象高級編程（完）
Python錯誤調(diào)試（起）：Python調(diào)試：起
Python錯誤調(diào)試（承）：Python調(diào)試：承
目錄：

• 前言
• 單元測試
  • 運行單元測試
  • setUp與tearDown
  • 小結

單元測試

如果你聽說過“測試驅動開發(fā)”（TDD：Test-Driven Development），單元測試你就不會陌生。
單元測試是用來對一個模塊、一個函數(shù)或者一個類來進行正確性檢驗的測試工作。
比如對函數(shù)abs()，我們可以編寫出以下幾個測試用例：

輸入正數(shù)，比如1、1.2、0.99，期待返回值與輸入相同；輸入負數(shù)，比如-1、-1.2、-0.99，期待返回值與輸入相反；輸入0，期待返回0；輸入非數(shù)值類型，比如None、[]、{}，期待拋出TypeError。

把上面的測試用例放到一個測試模塊里，就是一個完整的單元測試。

如果單元測試通過，說明我們測試的這個函數(shù)能夠正常工作。如果單元測試不通過，要么函數(shù)有bug，要么測試條件輸入不正確，總之，需要修復使單元測試能夠通過。

單元測試通過后有什么意義呢？如果我們對abs()函數(shù)代碼做了修改，只需要再跑一遍單元測試，如果通過，說明我們的修改不會對abs()函數(shù)原有的行為造成影響，如果測試不通過，說明我們的修改與原有行為不一致，要么修改代碼，要么修改測試。

這種以測試為驅動的開發(fā)模式最大的好處就是確保一個程序模塊的行為符合我們設計的測試用例。在將來修改的時候，可以極大程度地保證該模塊行為仍然是正確的。
這也是一個合格的程序員應該做的事情，保證程序的健壯性。
我們來編寫一個Dict類，這個類的行為和dict一致，但是可以通過屬性來訪問，用起來就像下面這樣：

>>> d = Dict(a=1, b=2) >>> d['a'] 1 >>> d.a 1

mydict.py代碼如下：

class Dict(dict):def __init__(self, **kw):super().__init__(**kw)def __getattr__(self, key):try:return self[key]except KeyError:raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)def __setattr__(self, key, value):self[key] = value

為了編寫單元測試，我們需要引入Python自帶的unittest模塊，編寫mydict_test.py如下：

import unittestfrom mydict import Dictclass TestDict(unittest.TestCase):def test_init(self):d = Dict(a=1, b='test')self.assertEqual(d.a, 1)self.assertEqual(d.b, 'test')self.assertTrue(isinstance(d, dict))def test_key(self):d = Dict()d['key'] = 'value'self.assertEqual(d.key, 'value')def test_attr(self):d = Dict()d.key = 'value'self.assertTrue('key' in d)self.assertEqual(d['key'], 'value')def test_keyerror(self):d = Dict()with self.assertRaises(KeyError):value = d['empty']def test_attrerror(self):d = Dict()with self.assertRaises(AttributeError):value = d.empty

編寫單元測試時，我們需要編寫一個測試類，從unittest.TestCase繼承。

以test開頭的方法就是測試方法，不以test開頭的方法不被認為是測試方法，測試的時候不會被執(zhí)行。

對每一類測試都需要編寫一個test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多內(nèi)置的條件判斷，我們只需要調(diào)用這些方法就可以斷言輸出是否是我們所期望的。最常用的斷言就是assertEqual()：

self.assertEqual(abs(-1), 1) # 斷言函數(shù)返回的結果與1相等

另一種重要的斷言就是期待拋出指定類型的Error，比如通過d[‘empty’]訪問不存在的key時，斷言會拋出KeyError：

with self.assertRaises(KeyError):value = d['empty']而通過d.empty訪問不存在的key時，我們期待拋出AttributeError：with self.assertRaises(AttributeError):value = d.empty

運行單元測試

一旦編寫好單元測試，我們就可以運行單元測試。最簡單的運行方式是在mydict_test.py的最后加上兩行代碼：

if __name__ == '__main__':unittest.main()這樣就可以把mydict_test.py當做正常的python腳本運行：$ python mydict_test.py另一種方法是在命令行通過參數(shù)-m unittest直接運行單元測試：$ python -m unittest mydict_test ..... ---------------------------------------------------------------------- Ran 5 tests in 0.000sOK

這是推薦的做法，因為這樣可以一次批量運行很多單元測試，并且，有很多工具可以自動來運行這些單元測試。

setUp與tearDown

可以在單元測試中編寫兩個特殊的setUp()和tearDown()方法。這兩個方法會分別在每調(diào)用一個測試方法的前后分別被執(zhí)行。

setUp()和tearDown()方法有什么用呢？設想你的測試需要啟動一個數(shù)據(jù)庫，這時，就可以在setUp()方法中連接數(shù)據(jù)庫，在tearDown()方法中關閉數(shù)據(jù)庫，這樣，不必在每個測試方法中重復相同的代碼：

class TestDict(unittest.TestCase):def setUp(self):print('setUp...')def tearDown(self):print('tearDown...')

可以再次運行測試看看每個測試方法調(diào)用前后是否會打印出setUp…和tearDown…。

小結

小結
單元測試可以有效地測試某個程序模塊的行為，是未來重構代碼的信心保證。
單元測試的測試用例要覆蓋常用的輸入組合、邊界條件和異常。
單元測試代碼要非常簡單，如果測試代碼太復雜，那么測試代碼本身就可能有bug。
單元測試通過了并不意味著程序就沒有bug了，但是不通過程序肯定有bug。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记：错误，测试，调试（转）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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