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包含python如何测试函数的词条( 五 )

IT技术执行


return x
else:
return x ** 2# 测试函数
print(f(-2))# 输出 2
print(f(0.5))# 输出 0.5
print(f(2))# 输出 4
7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法1. 使用装饰器来衡量函数执行时间
有一个简单方法 ， 那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出结果：共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗 。
执行下面的脚本可以运行该模块 。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称 。
在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次，平均每次测试重复5次 ， 最好的测试结果是2.08秒 。
如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次 。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而 ， 装饰器和timeit都是基于Python的 。在外部环境测试Python时 ， unix time实用工具就非常有用 。
运行time实用工具：
输出结果为：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间 。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间 。
注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令 。
因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间 。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用memory_profiler模块
7. 使用guppy包
python单元测试--mock使用mock，可以将某个函数所依赖的对象或者变量mock掉，从而降低测试条件的负责度 。如下所示：
上述是mock对象的简单使用方法，通过实例化一个Mock对象从而模拟掉原始函数的返回值，高级一些的用法就是通过mock.patch装饰器，装饰在类或者函数上进行模拟测试，如下在test.py文件中有两个类：
测试用例设计如下：
以上测试用例说明，通过patch装饰器模拟了 test.ProductionClass1 这个类，在 test_01 中使用 mock_class 模拟 test.ProductionClass1。首先通过 mock_class.return_value 获取类实例（如果模拟的是函数 ， 则不需要这一步），然后通过 obj1.pro1_method.return_value 设置方法的返回值 ， 并进行测试 。测试结果说明无论是通过 mock_class 还是 test.ProductionClass1 还是 obj1 执行方法 ， 获取到的结果都是设置的值 ， 并且在另一个类中调用模拟类的方法 ， 也能成功获取到设置的 return_value。

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