Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Убедитесь, что функция выдает предупреждение с помощью носовых тестов.

Я пишу модульные тесты, используя nose, и хочу проверить выдает ли функция предупреждение (функция использует warnings.warn). Это то, что можно легко сделать?

python unit-testing warnings nose
27.08.2010

Ответы:


1 
def your_code():
    # ...
    warnings.warn("deprecated", DeprecationWarning)
    # ...

def your_test():
    with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
        your_code()
        assert len(w) > 1

Вместо того, чтобы просто проверять длину, вы, конечно, можете проверить ее подробно:

assert str(w.args[0]) == "deprecated"

В python 2.7 или более поздней версии вы можете сделать это с последней проверкой как:

assert str(w[0].message[0]) == "deprecated"

27.08.2010
  • не должен ли тест быть len(w) > 0, мы просто хотим проверить, пуст ли список warnings.WarningMessage. Или, следуя PEP8, просто проверьте, не являются ли пустые последовательности ложными. 19.08.2015

    • 2

    Есть (по крайней мере) два способа сделать это. Вы можете поймать предупреждение в list из warnings.WarningMessage в тесте или использовать mock в patch импортированном warnings в вашем модуле.

    Я думаю, что версия patch более общая.

    поднять_предупреждение.py:

    import warnings

def should_warn():
    warnings.warn('message', RuntimeWarning)
    print('didn\'t I warn you?')

    поднять_предупреждение_тесты.py:

    import unittest
from mock import patch
import raise_warning

class TestWarnings(unittest.TestCase):

    @patch('raise_warning.warnings.warn')
    def test_patched(self, mock_warnings):
        """test with patched warnings"""
        raise_warning.should_warn()
        self.assertTrue(mock_warnings.called)

    def test_that_catches_warning(self):
        """test by catching warning"""
        with raise_warning.warnings.catch_warnings(True) as wrn:
            raise_warning.should_warn()
            # per-PEP8 check for empty sequences by their Truthiness 
            self.assertTrue(wrn)
    19.08.2015
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..