僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
How to parametrize fixtures and test functions — pytest documentation
How to parametrize fixtures and test functions¶ pytest enables test parametrization at several levels: pytest.fixture() allows one to parametrize fixture functions. @pytest.mark.parametrize allows one to define multiple sets of arguments and fixtures at the test function or class. pytest_generate_tests allows one to define custom parametrization schemes or extensions. @pytest.mark.parametrize: par
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
pytest: helps you write better programs - pytest documentation
pytest: helps you write better programs¶ The pytest framework makes it easy to write small, readable tests, and can scale to support complex functional testing for applications and libraries. pytest requires: Python 3.8+ or PyPy3. PyPI package name: pytest A quick example¶ $ pytest =========================== test session starts ============================ platform linux -- Python 3.x.y, pytest-8
pytest 使い方まとめ | DevelopersIO
西田@大阪です pythonのテストフレームワークであるpytestの主だった使い方をまとめてみました 今回の記事で利用したバージョンは以下です Python: 3.6.5 pytest: 3.8.0 freezegun: 0.3.10 テスト対象 ファイルはtestから始まるファイルが対象になります test_sample.py メソッドはtestから始まる関数が対象になります def test_something(): # ~~~ 複数のテストをまとめたいときはclassを使いグルーピングしたいテストをそのクラスのメソッドとして記述します class TestGroup(object): def test_something_1(): # ~~~ def test_something_2(): # ~~~ assertion assert キワードのあとに bool 値を返す式を書きま
pytestに入門してみたメモ - Qiita
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def test_1(): a = 1 b = 2 assert a == b def test_2(): a = 1 b = 2 assert a != b スクリプトのtestで始まる名前の関数が自動的にテスト対象になります。 各関数の中で、成立すべき式（Trueになるべき式）をassert文で記述します。 そして、引数にスクリプトファイル名を指定してpytestコマンドを実行します。引数を省略すると、カレントディレクトリにあるtest_*.pyという名前のスクリプトが自動的にテスト対象になります。 $ pytest test_app.py ======================================= test session starts ======================
コードのテスト — The Hitchhiker's Guide to Python
コードのテスト¶ コードをテストすることは非常に重要です。 テストコードを書くことに慣れ、このコードを並行して実行することは、現在、良い習慣と考えられています。この方法は賢明に使用され、コードの意図をより正確に定義し、より分離されたアーキテクチャを持つのに役立ちます。 いくつかの一般的なテストのルール: テストユニットは1つの機能のほんの少しに集中し、それが正しいことを証明する必要があります。 各試験ユニットは完全に独立していなければなりません。各テストは、呼び出される順番に関係なく、単独で実行できなければならず、テストスイート内でも実行できなければなりません。このルールの意味は、各テストに新しいデータセットがロードされていなければならず、後で何らかのクリーンアップを行わなければならない可能性があるということです。これは通常 setUp() と tearDown() メソッドで処理されます
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GitHub - matplotlib/pytest-mpl: A pytest plugin to facilitate image comparison for Matplotlib figures
How to use temporary directories and files in tests — pytest documentation
How to mark test functions with attributes — pytest documentation
How to use skip and xfail to deal with tests that cannot succeed — pytest documentation
How to write and report assertions in tests — pytest documentation
Pythonでpytestを試してみる(pytest 例外発生テスト) - Qiita
API Reference — pytest documentation
Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定
GitHub - realpython/pytest-mypy: Mypy static type checker plugin for Pytest