使用Pytest解决Python中的算法问题（2019）

我偶尔会喜欢解决算法问题，例如Project Euler或Code Advent，自从我还是个PHP小子以来就一直在做这些事情，与我在英国的信息学奥林匹克竞赛中在英国的同龄人竞争。和非常有趣。

技术面试经常在技术面试中使用，我觉得这没什么好玩的。

无论哪种情况，使用自动化测试都会使这些问题更容易解决，我希望我早点知道！

在线算法平台（例如Codility）提供了自己的自动化测试，您可以在一些示例中将其用于基本验证，但是边缘案例被保留以供最终标记。为确保您的解决方案涵盖所有基础，您需要编写自己的测试。

在Python中，没有比Pytest更好的测试框架-我在所有开放源代码项目中都使用了它。它使您可以轻松地为任何Python代码添加测试，并且比Python的内置单元测试好得多。

让我们一起使用Pytest来看一个小问题。这是问题陈述：

编写一个函数solve（items），该函数接受项，一个整数列表，并返回列表中出现的大于0的最小整数；如果不存在，则返回0。

首先，让我们写一个最基本的求解函数草图。由于0是默认值，如果总是返回，我们可以给一些简单的分数打分。创建一个名为example.py的文件，内容如下：

让我们通过在Python 3解释器中运行功能来手动测试该功能。打开命令行并运行示例：

$ pythonPython 3.7.3（默认值，Apr 14 2019，21:08:36）[dar 10.0.1（clang-1001.0.46.3）] on darwinType＆＃34; help＆＃34 ;,＆＃34; copyright＆＃34; ，＆＃34;信用＆＃34;或＆＃34;许可证＆＃34;有关更多信息。来自示例importsolve＆gt;＆gt;＆gt; resolve（[1，2]）0＆gt;＆gt;解决（[-1]）0

每次修改代码时这样做都会很快变得很累，我们必须重新启动解释器，重新运行导入和测试，并手动比较输出结果。在尝试正确解决问题之前，现在编写自动化测试可以使整个循环更快，这也使我们可以提前考虑所有情况。

让我们编写测试并使用“红色，绿色，重构”模式解决问题。

Pytest可以与代码位于同一文件中的测试一起工作，其名称以test_开头的简单函数。我们使用Python的assert语句将代码的结果与期望值进行比较。

def Solve（items）：返回0 def test_example_1（）：assert求解（[1，2]）== 1 def test_example_2（）：assert求解（[-1]）== 0

$ python -m pip install pytest正在收集pytest下载...成功安装了atomicwrites-1.3.0 attrs-19.1.0 more-itertools-7.0.0 pluggy-0.9.0 py-1.8.0 pytest-4.4.1六-1.12。 0 $ pytest example.py ============================测试会话开始============= ==================平台达尔文 - 的Python 3.7.3，pytest-4.4.1，PY-1.8.0，pluggy-0.chainz.0rootdir：/用户/ chainz / tmp / pytest_algos收集了2个项目example.pyF。[100％] ===================================失败=================================== ________________________________ test_example_1 ________________________________ def test_example_1（）：＆gt;断言solve（[1，2]）== 1E断言0 == 1E +其中0 = Solve（[1，2]）example.py:5：AssertionError =============== ======== 1个失败，1个通过了0.03秒======================

在输出的中间，我们可以看到example.py正在运行中的测试.Pytest为失败的测试输出一个F和一个dot。对于过去的。

FAILURES部分以失败的行扩展到失败，然后显示Solve（[1，2]）返回0，该结果不等于期望值1。

我们的测试只是一个开始，但并不能涵盖所有情况。我们没有包含0的列表，还缺少两个极端：空列表和1,000,000个项目的列表，长列表也可能包含很多取负整数或正整数，因此我们应同时尝试这两种方法。

让我们添加更多测试。通过将简短列表相乘，我们可以在Python中列出1,000,000个项目。在文件末尾添加以下测试：

def test_empty_list（）：断言解决（[]）== 0 def test_list_with_zero（）：断言解决（[0，2]）== 2 def test_long_positive_list（）：断言解决（[1，2，3，4] * 250_000 ）== 1 def test_long_negative_list（）：断言求解（[-1，-2，-3，-4] * 250_000）== 0

=============================测试会话开始=================== =====================================================达尔文平台-python 3.7.3，pytest-4.4.1，py-1.8.0，pluggy-0.9.0rootdir：/ Users / chainz / tmp / pytest_algos收集了6个项目示例。 py F..FF。 [100％] ==================================失败========== ======================== ________________________________ test_example_1 ________________________________ def test_example_1（）：＆gt;断言solve（[1，2]）== 1E断言0 == 1E +其中0 = Solve（[1，2]）example.py:6：AssertionError_____________________________ test_list_with_zero ______________________________ def test_list_with_zero（）：＆gt;断言solve（[0，2]）== 2E断言0 == 2E +其中0 = Solve（[0，2]）example.py:18：AssertionError___________________________ test_long_positive_list ____________________________ def test_long_positive_list（）：＆gt;断言solve（[1、2、3、4] * 250_000）== 1E断言0 == 1E +其中0 = solve（（[1、2、3、4] * 250000））example.py:22：AssertionError ====================== 3个失败，其中3个通过了0.08秒===================== ==

现在我们可以尝试使所有测试都通过的解决方案，第一次尝试解决：

defsolve（项目）：项目中的i的最小值= 0：如果最小值== 0或i＆lt;最小：最小=我返回最小

=============================测试会话开始=================== ==================================================达尔文平台-python 3.7.3，pytest-4.4.1，py-1.8.0，Pluggy-0.9.0rootdir：/ Users / chainz / tmp / pytest_algos收集了6个项目示例。 py .F ... F [100％] ===================================失败=== ================================ ________________________________ test_example_2 ________________________________ def test_example_2（）：＆gt;断言solve（[-1]）== 0E断言-1 == 0E + -1 = Solve（[-1]）example.py:14：AssertionError___________________________ test_long_negative_list ____________________________ def test_long_negative_list（）：＆gt;断言solve（[-1，-2，-3，-4] * 250_000）== 0E断言-4 == 0E +其中-4 = solve（（[[-1，-2，-3，-4] * 250000））example.py:30：AssertionError ====================== 2次失败，其中4次通过了0.17秒=========== ============

现在我们有两种不同的失败方法，看来我们还没有忽略负数，糟糕透顶！

defsolve（项）：项中i的最小值= 0，如果i＆gt; 0和（最小值== 0或i <最小值）：最小值=我返回最小值

重新运行测试会产生与上面相同的通行输出。是的，我们将代码简化为一行！

希望本教程对您有所帮助，并且您可以使用此技术来升级算法游戏，

在Django项目上工作？ 查看我的《加快Django测试速度》一书，其中涵盖了许多最佳实践，因此您可以编写更快，更准确的测试。