unittest框架在linux上部署的几个小坑

解决Python跨平台测试用例加载失败
本文探讨了在Windows和Linux平台上执行Python测试用例时遇到的问题及解决方案,特别是针对用例加载失败的情况。文章分析了可能的原因,如项目路径配置不当或缺少必要的__init__.py文件,并提供了具体的解决步骤。

1,在windows上执行main.py时可以运行成功,但是在linux上出现loadfaild,原因就是没有加载到用例,最直接调试方法是,随便找一个用例的py文件运行看看能否执行成功,发现是执行不成功的,报错no model …等等的错误
原因就是

1.导包时项目根路径不在系统路径下或者变量的字典里
2.项目的目录结构里没有__init__.py的文件

解决办法
解决方法:在你运行的文件中将你的工程目录加入到PYTHONPATH中,具体方法如下:

import os,sys
sys.path.append("path")  //path为你的工程根目录的绝对路径

如果此时你运行时依然报错,请先检查是否将根目录加入到了PYTHONPATH中,方法为:

import os
PATH = os.environ
for key in PATH:
  print(key,PATH[key])

如果目录中包含你所在的工程根目录,此时你再查看一下你的所有的目录下是否包含__init__文件,
当我们导入另外一个包下的模块时,首先需要判断这个包是否为python包,而__init__文件就是
用来证明这个目录是一个python包的目录!

2.有时候执行run.py时报错ZeroDivisionError,这个错误是测试报告htmltestrunner出现的错误,原因就是加载用例失败,那么可以通过打印下suite套件,看看套件列表里面是否有用例,如果没有就是空列表

unittest.suite.TestSuite tests=[<unittest.suite.TestSuite tests=[]>]

很大部分原因是因为你的测试用例的py文件或者函数命名不规范导致的

<think>嗯,用户想了解Python脚本编写和编译的教程。首先,我需要整理相关的知识点,确保覆盖编写和编译的主要方面。编写部分可能包括基础语法、常用库的使用、脚本结构等。编译部分可能需要解释如何将Python代码转换为可执行文件或共享库,比如使用PyInstaller、Cython等工具。 用户提供的引用中有提到Cython和setuptools,引用[1]详细说明了如何将Python编译成.so文件。这可能是一个重点。另外,引用[2]和[3]提到了Python脚本的编写教程和运行方式,需要涵盖这些内容。引用[4]提到脚本编译的限制,可能对高级用户有用,但暂时先不深入,除非用户有特别需求。 用户的需求是获取指导教程,所以应该分步骤讲解,结构清晰。可能需要分成几个部分:脚本编写基础、编译工具介绍、具体操作步骤、常见问题解决。同时,根据示例中的格式,要使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题可能不涉及数学公式,所以可能较少用到。 需要确认用户是否有Python基础,但根据问题,用户可能已经有一定基础,想深入脚本编写和编译。因此,教程需要从基础到进阶,覆盖代码结构、调试、打包编译,可能还要包括性能优化。 另外,用户提到“编译”,Python通常是解释型语言,但通过工具可以编译成二进制,需要解释清楚这一点,避免混淆。比如使用Cython将Python转为C再编译,或者用PyInstaller打包成exe。 在回答中需要引用提供的资料,比如引用[1]关于Cython和setuptools的使用,引用[3]关于运行方式。同时生成相关问题,引导用户深入学习,比如性能优化、跨平台问题、调试技巧等。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如虚拟环境的使用,依赖管理,不同编译工具的比较(PyInstaller vs Cython),以及实际案例演示。确保步骤详细,用户能一步步跟随操作。可能还需要提醒常见的坑,比如动态链接库的问题,编译后的文件大小,兼容性等。 最后,确保语言口语化,避免技术术语堆砌,但又要准确。可能需要分点说明,代码示例用正确的格式,如Python代码块,并解释关键部分。例如,Cython的setup.py配置,PyInstaller的命令行参数等。</think>### Python脚本编写与编译系统化指南 一、Python脚本编写基础 1. 代码结构规范 - 采用模块化结构,推荐按功能拆分为`main.py`、`utils.py`等文件 - 使用`if __name__ == "__main__":`作为执行入口 - 遵循PEP8规范,使用`black`或`autopep8`自动格式化 2. 典型脚本模板示例 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 模块文档说明:演示数据处理脚本 """ import sys import logging def process_data(input_file): """核心处理函数""" try: with open(input_file) as f: # 数据处理逻辑 return True except Exception as e: logging.error(f"处理失败: {str(e)}") return False if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 2: print("用法: script.py <输入文件>") sys.exit(1) input_file = sys.argv[1] if process_data(input_file): print("处理成功") else: print("处理失败") ``` 二、Python脚本编译技术 1. 打包为可执行文件 - **PyInstaller**(跨平台): ```bash pip install pyinstaller pyinstaller --onefile script.py # 生成单文件可执行程序 ``` 2. 编译为共享库(Cython方案)[^1] - 步骤说明: ```python # 安装依赖 pip install cython # 创建setup.py from setuptools import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules=cythonize("script.py"), script_args=["build_ext", "--inplace"] ) # 执行编译 python setup.py build_ext --inplace ``` - 生成`.so`(Linux)或`.pyd`(Windows)二进制文件 3. 性能优化技巧 - 使用`@cython.boundscheck(False)`等装饰器提升Cython性能 - 通过`cProfile`分析性能瓶颈 - 注意编译脚本数量的限制(默认每分钟15个)[^4] 三、脚本调试与测试 1. 单元测试框架 ```python import unittest class TestScript(unittest.TestCase): def test_process_data(self): self.assertTrue(process_data("test_input.txt")) ``` 2. 调试工具推荐 - `pdb`命令行调试器 - VS Code/PyCharm图形化调试器 - `logging`模块实现分级日志 四、部署与分发 1. 创建requirements.txt ```bash pip freeze > requirements.txt ``` 2. 构建Docker容器 ```dockerfile FROM python:3.9-slim COPY . /app WORKDIR /app RUN pip install -r requirements.txt CMD ["python", "script.py"] ```
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