@djangoproject · Post #185 · 05.10.2016 г., 03:03
http://www.aparat.com/v/WC7R4 Introduction to #pytest #unittest
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.
Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks
Пребарај: #unittest
@djangoproject · Post #185 · 05.10.2016 г., 03:03
http://www.aparat.com/v/WC7R4 Introduction to #pytest #unittest
@mdcuzbekistan · Post #324 · 23.01.2022 г., 08:14
Dasturni testlash jarayonlari, xUnit bilan amaliyot Bugungi stream ham nasib qilsa ajoyib o'tadi. Sababi, navbatdagi mehmonimiz siz tanigan, bilgan tajribali dasturchilar sirasiga kiradi. Eng qizig'i, suxbat davomida ko'tariladigan mavzu ko'pchilikni qiynashga ulgurgan. Ushbu qiyinchiliklarni ustozimiz bilan birga yengillashtiramiz. Xullas, streamda ko'rishguncha! 🔗 Havola: zoom 👨🏫 Mentor:Wahid Abduhakimov #unittest#mentoring#live#stream .NET Uzbekistan Community ______ Telegram | Instagram | Youtube
Hashtags
@djangoproject · Post #179 · 30.09.2016 г., 07:46
https://pypi.python.org/pypi/MutPy/0.4.0 #MutPy is a mutation #testing tool for Python 3.x source code. MutPy supports standard #unittest module, generates YAML reports and has colorful output. It’s apply mutation on AST level. You could boost your mutation testing process with high order mutations (HOM) and code coverage analysis.
@djangoproject · Post #583 · 17.03.2018 г., 05:46
https://www.pluralsight.com/courses/unit-testing-python This course will help you to write good #unit_test for your Python code, using tools such as #unittest, #doctest and py.test. Unit tests should improve code quality, and also support future development. #test
Hashtags
@djangoproject · Post #178 · 30.09.2016 г., 07:22
#Hypothesis is a Python library for creating #unit_tests which are simpler to write and more powerful when run, finding edge cases in your code you wouldn’t have thought to look for. It is stable, powerful and easy to add to any existing #test suite. #unittest https://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/