Assertions är ett grundläggande verktyg inom mjukvaruutveckling, speciellt när det kommer till testning av kod. De gör det möjligt för dig att säkerställa att vissa villkor är uppfyllda innan koden fortsätter att köras. I den här självstudien lär du dig hur du använder assertions i Python för att göra dina program mer robusta och fånga fel tidigt.
Viktigaste insikterna
- Assertions hjälper till att verifiera villkor under programmets körning.
- Användningen av assertions kan underlätta felsökning.
- Unit Testing-ramverket i Python erbjuder en flexibel miljö för testning av kod.
Grunderna i assertions
Assertions i Python är enkla påståenden som verifieras under programmets körning. Om en assertion misslyckas utlöses ett fel. Detta är särskilt användbart för att säkerställa att din kod fungerar som förväntat.
Här är ett enkelt exempel: Du kan använda assert för att säkerställa att resultatet av en beräkning är korrekt. Om beräkningen av x + y inte ger det förväntade resultatet, ger assertion ett felmeddelande.
Skapa ett testmodul
För att arbeta med assertions börjar vi med att skapa ett testmodul. I första steget definierar du ingångsvärdena och skapar en kodblock för de beräkningar du vill testa.
Du har två variabler, x och y, för vilka du utför grundläggande matematiska operationer som addition, subtraktion och multiplikation. Dessa matematiska operationer organiseras i en egen funktion så att du enkelt kan kalla dem vid behov.
Skriva tester
Nu kommer den spännande delen: att skriva tester. Här använder du unittest-modulen i Python för att skapa en testklass som är avledd från unittest.TestCase. Detta ger dig tillgång till en mängd metoder för att skriva dina assertions.
Först importerar du unittest-modulen och din funktionalitet från aritmetikmodulen. I din testklass definierar du sedan testmetoder där du använder assertions för att kontrollera funktionaliteten i dina beräkningsfunktioner.
Köra tester
Efter att du har skrivit dina tester kör Python dem automatiskt när du startar skriptet. Du kan se resultaten direkt i terminalen. Varje gång en assertion krävs kontrollerar systemet om villkoret är uppfyllt. Misslyckas testerna får du ett detaljerat felmeddelande.
Det är klokt att skriva flera tester för olika användningsfall för att säkerställa att din kod är robust mot olika indata.
Felhantering med assertions
En särskilt användbar funktion av assertions är möjligheten att testa felvillkor. Du kan säkerställa att dina funktioner hanterar fel korrekt genom att använda asserts tillsammans med try och except.
Om du till exempel vill säkerställa att din addition inte kastar undantag, kan du justera ingångsvärdena och kontrollera om resultatet returneras som förväntat. Om inte kan du utlösa ett lämpligt fel med assertions.
Testa specifika villkor
Du bör inte bara testa om dina funktioner ger rätt resultat utan också om de kan hantera oväntade indata. Assertions ger dig denna möjlighet.
Till exempel kan du säkerställa att när None anges som värde kastas ett fel istället för att returnera ett tomt resultat. Detta bidrar till pålitligheten i din kod och säkerställer att användarfel inte går obemärkt förbi.
Sammanfattning – Hur du använder assertions effektivt i Python
Assertions är ett värdefullt verktyg för alla utvecklare som vill säkerställa att deras kod fungerar. Genom att använda unittest i kombination med assertions kan du testa din mjukvara snabbare och mer effektivt. Genom att skriva robusta tester gör du din kod mer motståndskraftig mot fel, vilket förbättrar både användarupplevelsen och underhållbarheten i din applikation.
Vanliga frågor
Hur använder jag assertions i Python?Genom att använda nyckelordet assert följt av ett villkor som ska vara sant.
Vad är assertions bra för?De hjälper till att identifiera fel tidigt genom att kontrollera villkor under programmets körning.
Kan jag använda assertions för att testa undantag?Ja, du kan använda assertions tillsammans med try/except-satser för att säkerställa att dina funktioner hanterar fel som de ska.
Är assertions en del av unit testing-ramverket i Python?Ja, assertions är en central komponent i unittest-modulen i Python som underlättar testning av kod.
Behöver jag testa alla möjliga fel i min kod?Det är klokt att testa vanliga indata och felvillkor för att säkerställa din kods robusthet.
