动态模块导入示例、断言

Python模块动态导入示例
最新推荐文章于 2025-09-04 05:00:28 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/qiangayz/p/8596344.html 

import importlib
from wxpython.Frame import MyFrame
aa = importlib.import_module('wxpython.Frame')
print aa.MyFrame()

 断言：

assert type(obj.name) is int

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qiangayz/p/8596344.html

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# -*- coding: utf-8 -*- """ ============================ Python 导入机制详解（测试工程师专用） ============================ 版本：2.0 | 测试相关模块导入详解 """ # ==================== # 第一部分：导入机制概述 # ==================== """ 测试工程师需要掌握的导入核心功能： 1. 测试代码复用：避免重复编写测试用例 2. 测试模块化：分离测试框架、测试用例和工具类 3. 命名空间管理：防止测试工具命名冲突 测试专用导入方式： 1. 基本导入 (import unittest) 2. 别名导入 (import pytest as pt) 3. 选择性导入 (from unittest import TestCase) 4. 多对象导入 (from unittest import TestCase, mock) 5. 通配符导入 (from unittest import *)【不推荐】 6. 相对导入 (from .test_utils import create_test_data)【包内使用】 7. 动态导入 (importlib.import_module("pytest")) 8. 延迟导入（在测试方法内部导入） """ # ==================== # 第二部分：测试相关导入详解 # ==================== # -------------------- # 1. 基本导入 (import) # -------------------- """ 基本导入整个测试模块 • 优点: 避免命名冲突 • 缺点: 代码稍长 • 测试应用: 导入完整测试框架 """ import unittest # Python标准测试框架，用于构建测试用例和测试套件 import doctest # 用于执行文档中的测试用例，验证代码示例 class MathTest(unittest.TestCase): """基本导入示例：单元测试""" def test_addition(self): """测试加法运算""" result = 2 + 3 # 使用unittest的断言方法验证结果 self.assertEqual(result, 5) # 验证2+3等于5 def test_doctest_example(): """基本导入示例：文档测试""" # 在函数文档中嵌入测试用例 """ >>> import math >>> math.sqrt(16) 4.0 """ # 执行文档中的测试 doctest.testmod() # 自动检测并运行文档中的测试用例 # -------------------- # 2. 别名导入 (import as) # -------------------- """ 别名导入简化长测试模块名 • 优点: 简化代码 • 测试应用: 测试框架别名 """ import pytest as pt # 第三方测试框架，使用别名pt简化 import xml.etree.ElementTree as ET # XML处理模块，测试中用于解析测试报告 @pt.fixture def test_data(): """别名导入示例：pytest测试夹具""" # 创建测试数据 return [1, 2, 3, 4, 5] # 返回一个整数列表作为测试数据 def test_sum(test_data): """使用夹具的测试用例""" # 使用pytest的断言语法 assert sum(test_data) == 15 # 验证列表求和结果 def test_xml_parsing(): """别名导入示例：XML测试报告解析""" # 模拟XML测试报告 xml_report = """ <testsuite> <testcase name="test_login" status="passed"/> <testcase name="test_logout" status="failed"/> </testsuite> """ # 使用别名解析XML root = ET.fromstring(xml_report) # 验证测试用例数量 assert len(root.findall('testcase')) == 2 # 确保有两个测试用例 # -------------------- # 3. 选择性导入 (from import) # -------------------- """ 仅导入需要的测试组件 • 优点: 代码简洁 • 测试应用: 导入特定测试类或工具 """ from unittest import TestCase, mock # 仅导入需要的测试组件 from datetime import datetime # 导入时间处理类，用于测试时间相关功能 class LoginTest(TestCase): """选择性导入示例：单元测试类""" @mock.patch('api.get_user') def test_login_success(self, mock_get_user): """模拟登录成功测试""" # 配置模拟返回值 mock_get_user.return_value = {'id': 1, 'name': 'test_user'} # 调用被测函数 result = login('valid_user', 'valid_pass') # 验证登录结果 self.assertTrue(result['success']) # 断言登录成功 def test_timestamp_format(): """选择性导入示例：时间格式验证""" # 生成测试时间戳 test_time = datetime(2023, 10, 15, 14, 30) # 格式化时间 formatted = test_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M") # 验证格式 assert formatted == "2023-10-15 14:30" # 确保时间格式正确 # -------------------- # 4. 多对象导入 (from import) # -------------------- """ 一次性导入多个测试组件 • 优点: 减少导入行数 • 测试应用: 导入多个关联测试工具 """ from collections import Counter, defaultdict # 导入多个数据统计工具 from unittest import TestCase, skip, expectedFailure # 导入多个测试装饰器 class StatsTest(TestCase): """多对象导入示例：数据统计测试""" def test_counter(self): """测试Counter计数功能""" data = ['pass', 'fail', 'pass', 'skip'] counts = Counter(data) # 验证计数结果 self.assertEqual(counts['pass'], 2) # pass应出现2次 @skip("暂不执行") def test_skip_example(self): """被跳过的测试用例""" # 此测试不会执行 self.assertTrue(False) @expectedFailure def test_expected_failure(self): """预期失败的测试""" # 已知有问题的测试 self.assertEqual(1, 2) # 预期会失败 # -------------------- # 5. 通配符导入 (from import *) # -------------------- """ 导入模块所有公共对象（不推荐） • 缺点: 命名空间污染 • 测试应用: 仅演示，实际避免使用 """ # 不推荐在实际测试代码中使用 from math import * # 导入所有数学函数 def test_math_functions(): """通配符导入示例：数学函数测试""" # 直接使用导入的函数 assert sqrt(25) == 5 # 平方根函数 assert ceil(4.2) == 5 # 向上取整函数 assert floor(4.9) == 4 # 向下取整函数 # -------------------- # 6. 相对导入 (包内使用) # -------------------- """ 包内模块间的导入方式 • 优点: 避免绝对路径冲突 • 测试应用: 测试代码组织 """ # 假设在测试包中的结构： # tests/ # ├── __init__.py # ├── test_api.py # └── utils/ # ├── __init__.py # └── test_helpers.py # 在test_api.py中： from .utils.test_helpers import create_test_user # 相对导入工具函数 def test_user_creation(): """相对导入示例：用户创建测试""" user = create_test_user() assert user.is_authenticated() # 验证用户认证状态 # -------------------- # 7. 动态导入 # -------------------- """ 运行时按需加载测试模块 • 优点: 灵活处理依赖 • 测试应用: 条件加载不同测试框架 """ import importlib # 动态导入工具 def run_tests(test_type): """动态导入示例：按需加载测试框架""" if test_type == "unit": # 动态导入单元测试模块 unittest = importlib.import_module('unittest') unittest.main() elif test_type == "doc": # 动态导入文档测试模块 doctest = importlib.import_module('doctest') doctest.testmod() # -------------------- # 8. 延迟导入 # -------------------- """ 在测试方法内部导入 • 优点: 减少启动时间 • 测试应用: 减少测试套件加载时间 """ def test_image_comparison(): """延迟导入示例：图像比较测试""" # 仅在需要时导入图像处理模块 from PIL import Image, ImageChops # 图像处理库 # 创建测试图像 img1 = Image.new('RGB', (100, 100), 'red') img2 = Image.new('RGB', (100, 100), 'red') # 比较图像差异 diff = ImageChops.difference(img1, img2) # 验证无差异 assert diff.getbbox() is None # 确保图像完全相同 def test_dataframe_operations(): """延迟导入示例：Pandas数据测试""" # 仅当执行测试时导入 import pandas as pd # 创建测试数据 data = {'id': [1, 2], 'name': ['Test1', 'Test2']} df = pd.DataFrame(data) # 验证数据形状 assert df.shape == (2, 2) # 确保2行2列 # ==================== # 第三部分：测试导入最佳实践 # ==================== """ 测试工程师专用导入规范： 1. 导入顺序： a. Python标准库 (import unittest) b. 第三方测试框架 (import pytest) c. 项目测试模块 (from . import test_utils) 2. 测试专用建议： • 使用明确的断言导入： from unittest import TestCase, assertEqual • 避免测试文件间的循环导入 • 使用相对导入组织测试包 • 在测试夹具中使用延迟导入减少开销 3. 测试环境管理： • 使用try-except处理可选测试依赖 • 在conftest.py中统一管理pytest导入 • 使用动态导入处理多版本兼容 """ # ==================== # 测试专用模块参考 # ==================== """ 常用测试模块： 1. unittest - 标准单元测试框架 2. doctest - 文档测试工具 3. pytest - 第三方全功能测试框架 4. mock - 模拟对象库（Python 3.3+内置） 5. coverage - 代码覆盖率工具 6. xml.etree.ElementTree - XML测试报告解析 7. datetime - 时间敏感测试 8. collections - 测试数据统计 测试数据生成： 1. Faker - 生成假数据 2. Hypothesis - 基于属性的测试 """ # ==================== # 总结 # ==================== """ 测试工程师导入要点： 1. 基本导入：完整框架导入 2. 别名导入：简化pytest等长模块名 3. 选择性导入：精确获取测试组件 4. 多对象导入：关联测试工具批量导入 5. 相对导入：组织测试包结构 6. 动态导入：灵活加载测试框架 7. 延迟导入：优化测试启动时间 掌握这些导入技巧，编写高效、可维护的测试代码。 """ # 测试执行入口 if __name__ == "__main__": print("=" * 50) print("测试导入机制演示开始") print("=" * 50) # 执行测试用例 import sys if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "pytest": # 动态执行pytest pytest = importlib.import_module('pytest') pytest.main(['-v']) else: # 执行unittest unittest = importlib.import_module('unittest') test_loader = unittest.TestLoader() test_suite = test_loader.loadTestsFromModule(sys.modules[__name__]) unittest.TextTestRunner().run(test_suite) print("=" * 50) print("测试导入演示完成") print("=" * 50) 我这节课的核心还是去讲导入怎么用，其中自动化的部分和文件处理的部分，替换成更简单的例子吧
08-29
"""动态导入示例：按需加载测试框架""" if test_type == "unit": # 动态导入单元测试模块 unittest = importlib.import_module('unittest') unittest.main() elif test_type == "doc": # 动态导入文档测试...
简化Node.js模块导入：使用requiredir包装非递归目录导入
`node-requiredir`提供了一种解决方案，能够将一个目录下的所有文件或模块导入为一个单一的对象或数组，从而简化了模块的导入过程。 2. **安装与测试**: 安装`node-requiredir`非常简单。只需在命令行中运行`npm ...
tika-parser-font-module-3.1.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-07
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
perl-SelfLoader-1.23-420.el8.tar.gz
09-07
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
tika-parser-audiovideo-module-3.1.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-07
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【故障诊断】基于matlab空气数据传感器在存在大气湍流的情况下故障检测和诊断【含Matlab源码 14132期】.zip
最新发布
09-07
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的目录内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
perl-Scalar-String-0.003-8.el8.tar.gz
09-07
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
chromedriver-win64-142.0.7399.0(Canary).zip
09-07
chromedriver-win64-142.0.7399.0(Canary).zip
libphonenumber-8.11.1.jar中文-英文对照文档.zip
09-07
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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