Python怎么將一個類方法變?yōu)槎鄠€方法

本篇內(nèi)容主要講解“Python怎么將一個類方法變?yōu)槎鄠€方法”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python怎么將一個類方法變?yōu)槎鄠€方法”吧!

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1、ddt 如何實現(xiàn)參數(shù)化?

先回顧一下上篇文章中 ddt 庫的寫法：

import unittest from ddt import ddt,data,unpack @ddt class MyTest(unittest.TestCase):     @data((3, 1), (-1, 0), (1.2, 1.0))     @unpack     def test(self, first, second):         pass

ddt 可提供 4 個裝飾器：1 個加在類上的 @ddt，還有 3 個加在類方法上的 @data、@unpack 和  @file_data(前文未提及)。

先看看加在類方法上的三個裝飾器的作用：

# ddt 版本（win）：1.2.1 def data(*values):     global index_len     index_len = len(str(len(values)))     return idata(values)  def idata(iterable):     def wrapper(func):         setattr(func, DATA_ATTR, iterable)         return func     return wrapper  def unpack(func):     setattr(func, UNPACK_ATTR, True)     return func  def file_data(value):     def wrapper(func):         setattr(func, FILE_ATTR, value)         return func     return wrapper

它們的共同作用是在類方法上 setattr() 添加屬性。至于這些屬性在什么時候使用?下面看看加在類上的 @ddt 裝飾器源碼：

第一層 for 循環(huán)遍歷了所有的類方法，然后是 if/elif 兩條分支，分別對應  DATA_ATTR/FILE_ATTR，即對應參數(shù)的兩種來源：數(shù)據(jù)(@data)和文件(@file_data)。

elif 分支有解析文件的邏輯，之后跟處理數(shù)據(jù)相似，所以我們把它略過，主要看前面的 if 分支。這部分的邏輯很清晰，主要完成的任務如下：

• 遍歷類方法的參數(shù)鍵值對

• 根據(jù)原方法及參數(shù)對，創(chuàng)建新的方法名

• 獲取原方法的文檔字符串

• 對元組和列表類型的參數(shù)作解包

• 在測試類上添加新的測試方法，并綁定參數(shù)與文檔字符串

分析源碼，可以看出，@data、@unpack 和 @file_data 這三個裝飾器主要是設置屬性并傳參，而 @ddt  裝飾器才是核心的處理邏輯。

這種將裝飾器分散(分別加在類與類方法上)，再組合使用的方案，很不優(yōu)雅。為什么就不能統(tǒng)一起來使用呢?后面我們會分析它的難言之隱，先按下不表，看看其它的實現(xiàn)方案是怎樣的?

2、parameterized 如何實現(xiàn)參數(shù)化?

先回顧一下上篇文章中 parameterized 庫的寫法：

import unittest from parameterized import parameterized class MyTest(unittest.TestCase):     @parameterized.expand([(3,1), (-1,0), (1.5,1.0)])     def test_values(self, first, second):         self.assertTrue(first > second)

它提供了一個裝飾器類 @parameterized，源碼如下(版本 0.7.1)，主要做了一些初始的校驗和參數(shù)解析，并非我們關注的重點，略過。

我們主要關注這個裝飾器類的 expand() 方法，它的文檔注釋中寫到：

A "brute force" method of parameterizing test cases. Creates new test cases  and injects them into the namespace that the wrapped function is being defined  in. Useful for parameterizing tests in subclasses of 'UnitTest', where Nose test  generators don't work.

關鍵的兩個動作是：“creates new test cases(創(chuàng)建新的測試單元)”和“inject them into the  namespace…(注入到原方法的命名空間)”。

關于第一點，它跟 ddt 是相似的，只是一些命名風格上的差異，以及參數(shù)的解析及綁定不同，不值得太關注。

最不同的則是，怎么令新的測試方法生效?

parameterized 使用的是一種“注入”的方式：

inspect 是個功能強大的標準庫，在此用于獲取程序調(diào)用棧的信息。前三句代碼的目的是取出 f_locals，它的含義是“l(fā)ocal namespace  seen by this frame”，此處 f_locals 指的就是類的局部命名空間。

說到局部命名空間，你可能會想到 locals()，但是，我們之前有文章提到過“l(fā)ocals() 與 globals() 的讀寫問題”，locals()  是可讀不可寫的，所以這段代碼才用了 f_locals。

3、pytest 如何實現(xiàn)參數(shù)化?

按慣例先看看上篇文章中的寫法：

import pytest @pytest.mark.parametrize("first,second", [(3,1), (-1,0), (1.5,1.0)]) def test_values(first, second):     assert(first > second)

首先看到“mark”，pytest 里內(nèi)置了一些標簽，例如  parametrize、timeout、skipif、xfail、tryfirst、trylast  等，還支持用戶自定義的標簽，可以設置執(zhí)行條件、分組篩選執(zhí)行，以及修改原測試行為等等。

用法也是非常簡單的，然而，其源碼可復雜多了。我們這里只關注 parametrize，先看看核心的一段代碼：

根據(jù)傳入的參數(shù)對，它復制了原測試方法的調(diào)用信息，存入待調(diào)用的列表里。跟前面分析的兩個庫不同，它并沒有在此創(chuàng)建新的測試方法，而是復用了已有的方法。在  parametrize() 所屬的 Metafunc 類往上查找，可以追蹤到 _calls 列表的使用位置：

最終是在 Function 類中執(zhí)行：

好玩的是，在這里我們可以看到幾行神注釋……

閱讀(粗淺涉獵) pytest  的源碼，真的是自討苦吃……不過，依稀大致可以看出，它在實現(xiàn)參數(shù)化時，使用的是生成器的方案，遍歷一個參數(shù)則調(diào)用一次測試方法，而前面的 ddt 和  parameterized 則是一次性把所有參數(shù)解析完，生成 n 個新的測試方法，再交給測試框架去調(diào)度。

對比一下，前兩個庫的思路很清晰，而且由于其設計單純是為了實現(xiàn)參數(shù)化，不像 pytest 有什么標記和過多的抽象設計，所以更易讀易懂。前兩個庫發(fā)揮了  Python 的動態(tài)特性，設置類屬性或者注入局部命名空間，而 pytest 倒像是從什么靜態(tài)語言中借鑒的思路，略顯笨拙

到此，相信大家對“Python怎么將一個類方法變?yōu)槎鄠€方法”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關內(nèi)容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！

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