cherrypy@Tutorial 12: Using pytest and code coverage

本文详细介绍如何使用Pytest进行CherryPy应用的单元测试,包括基本的测试案例编写、代码覆盖率测试及CI集成。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Pytest

先回顾一下 Tutorial 2的代码:

import random
import string

import cherrypy


class StringGenerator(object):
    @cherrypy.expose
    def index(self):
        return "Hello world!"

    @cherrypy.expose
    def generate(self):
        return ''.join(random.sample(string.hexdigits, 8))


if __name__ == '__main__':
    cherrypy.quickstart(StringGenerator())

将内容保存到 tut12.py文件中

现在开始写测试代码:

import cherrypy
from cherrypy.test import helper

from tut12 import StringGenerator

class SimpleCPTest(helper.CPWebCase):
    @staticmethod
    def setup_server():
        cherrypy.tree.mount(StringGenerator(), '/', {})

    def test_index(self):
        self.getPage("/")
        self.assertStatus('200 OK')
    def test_generate(self):
        self.getPage("/generate")
        self.assertStatus('200 OK')

将内容保存到test_tut12.py文件中。然后运行:

$ pytest -v test_tut12.py

注意:你需要先安装pytest. 执行命令:sudo pip3 install pytest

我们现在有一个简洁的方法,我们可以进行我们的应用程序制作测试。

添加代码覆盖测试

要获得代码覆盖率,只需运行即可

$ pytest --cov=tut12 --cov-report term-missing test_tut12.py

注意,需要先安装pytest, 执行命令sudo pip3 install pytest-cov

这告诉我们缺少一行。当然这是因为只有在直接启动python程序时才会执行。我们可以简单地更改tut12.py中的以下行:

if __name__ == '__main__':  # pragma: no cover
    cherrypy.quickstart(StringGenerator())

当您重新运行代码覆盖率时,它现在应该显示100%。

在CI中使用时,您可能希望将CodecovLandscapeCoverall集成到项目中,以便随时间存储和跟踪覆盖率数据。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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