关于python函数的测试的信息

python测试函数有哪些

测试函数是用于自动化测试,使用python模块中的unittest中的工具来测试

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附上书中摘抄来的代码:

#coding=utf-8import unittestfrom name_function import get_formatted_nameclass NamesTestCase(unittest.TestCase): def test_first_last_name(self): formatted_name=get_formatted_name('janis','joplin') self.assertEqual(formatted_name,'Janis Joplin') def test_first_last_middle_name(self): formatted_name=get_formatted_name('wolfgang','mozart','amadeus') self.assertEqual(formatted_name,'Wolfgang Amadeus Mozart')#注意下面这行代码,不写会报错哦~~~书中没有这行if __name__=="__main__": unittest.main()

小猿圈python之python期末考试测试题(一)

又快临近期末考试了,小伙伴们是不是又开始焦虑了呢?挂科怎么办?如果很幸运看到我的文章,你就偷着乐吧,我总结出:一般python期末考试老师们最爱考的内容,一定要好好看啊,争取做到python不挂科;还有暑假马上来了,小伙伴们可以在闲暇之际,看看小猿圈的视频,为以后找工作垫垫基础,也是很不错的。

一、选择题

1、已知x=[1,2]和y=[3,4],那么x+y等于什么(  )

A、3            B、7            C、[1,2,3,4]          D、[4,6]

2、os.path模块的下列方法,哪个是用来判断指定路径是否存在的?(  )

A、exists()      B、exist()        C、getsize()    D、isfile()

3、以下选项中不是 Python 对文件的写操作方法的是 ( D )

A、 writelines      B、write        C、rite 和 seek        D、writetext

4、关于算法的描述,以下选项中错误的是  ( B )

A、算法是指解题方案的准确而完整的描述

B、算法的复杂度主要包括时间复杂度和数据复杂度

C、算法具有可行性、确定性、有穷性的基本特征

D、算法的基本要素包括数据对象的运算和操作及算法的控制结构

解释:算法复杂度是指算法在编写成可执行程序后,运行时所需要的资源,资源包括时间资源和内存资源。

5、.关于Python的lambda函数,以下选项中描述错误的是 ( B )

A、 lambda函数将函数名作为函数结果返回

B、f = lambda x,y:x+y 执行后,f的类型为数字类型

C、lambda用于定义简单的、能够在一行内表示的函数

D、可以使用lambda函数定义列表的排序原则

6、基本的Python内置函数eval(x)的作用是 ( B )

A、 将x转换成浮点数

B、去掉字符串x最外侧引号,当作Python表达式评估返回其值

C、计算字符串x作为Python语句的值

D、 将整数x转换为十六进制字符串

二、填空题

1、 在Python中____表示空类型。(None)

2、 查看变量类型的Python内置函数是______。(type())

3、list(map(str, [1, 2, 3]))的执行结果为___________。([‘1’, ‘2’, ‘3’])

4、 Python标准库math中用来计算平方根的函数是____。(sqrt)

5、 假设有列表a = [‘name’, ‘age’, ‘sex’]和b = [‘Dong’, 38, ‘Male’],请使用一个语句将这两个列表的内容转换为字典,并且以列表a中的元素为“键”,以列表b中的元素为“值”,这个语句可以写为___________。(c = dict(zip(a, b)))

三、简答题

1、简单解释Python基于值的自动内存管理方式?

----Python采用的是基于值得内存管理方式,在Python中可以为不同变量赋值为相同值,这个值在内存中只有一份,多个变量指向同一个内存地址;Python具有自动内存管理功能,会自动跟踪内存中所有的值,对于没有任何变量指向的值,Python自动将其删除。

2、异常和错误有什么区别?

----异常是指因为程序执行过程中出错而在正常控制流以外采取的行为。严格来说,语法错误和逻辑错误不属于异常,但有些语法错误往往会导致异常,例如由于大小写拼写错误而访问不存在的对象,或者试图访问不存在的文件,等等。

3、请用自己的算法, 按升序合并如下两个list, 并去除重复的元素:

  list1 = [2, 3, 7, 4, 9, 5, 6,18]

  list2 = [5, 6, 10, 17, 3, 2,1]

----先转换成集合自动去重,再转换成列表

  list1=[2, 3, 7, 4, 9, 5, 6,18]

  list2=[5, 6, 10, 17, 3, 2,1]

  list3=list(set(list1+list2))

4、求结果

def num():

  return [lambda x: i*x for i in range(4)]

  print([m(2) for m in num()])

  答案:[6, 6, 6, 6]

5、如何生成一个随机数?

import random

def rdm(n):

lis = []

for i in range(n):

n = random.randint(1,9)

lis.append(str(n))

  s = ''.join(lis)

  return int(s)

这套题就到这里,同学们做的怎么样啊,如果是毫无压力,那估计你这个学期学的python还阔以了,如果有点难度,那就要仔细看看了,因为这套题很基础,看哪没有学明白,好好看看那一部分的内容,自己复习不进去,也可以来小猿圈看看,把自己的弱项重新听听课,准备迎接期末考试吧,希望大家考的都会,蒙的全对,加油啦!

python单元测试--mock

使用mock,可以将某个函数所依赖的对象或者变量mock掉,从而降低测试条件的负责度。如下所示:

上述是mock对象的简单使用方法,通过实例化一个Mock对象从而模拟掉原始函数的返回值,高级一些的用法就是通过mock.patch装饰器,装饰在类或者函数上进行模拟测试,如下在test.py文件中有两个类:

测试用例设计如下:

以上测试用例说明,通过patch装饰器模拟了 test.ProductionClass1 这个类,在 test_01 中使用 mock_class 模拟 test.ProductionClass1 。首先通过 mock_class.return_value 获取类实例(如果模拟的是函数,则不需要这一步),然后通过 obj1.pro1_method.return_value 设置方法的返回值,并进行测试。测试结果说明无论是通过 mock_class 还是 test.ProductionClass1 还是 obj1 执行方法,获取到的结果都是设置的值,并且在另一个类中调用模拟类的方法,也能成功获取到设置的 return_value 。

后端编程Python3-调试、测试和性能剖析(下)

单元测试(Unit Testing)

为程序编写测试——如果做的到位——有助于减少bug的出现,并可以提高我们对程序按预期目标运行的信心。通常,测试并不能保证正确性,因为对大多数程序而言, 可能的输入范围以及可能的计算范围是如此之大,只有其中最小的一部分能被实际地进 行测试。尽管如此,通过仔细地选择测试的方法和目标,可以提高代码的质量。

大量不同类型的测试都可以进行,比如可用性测试、功能测试以及整合测试等。这里, 我们只讲单元测试一对单独的函数、类与方法进行测试,确保其符合预期的行为。

TDD的一个关键点是,当我们想添加一个功能时——比如为类添加一个方法—— 我们首次为其编写一个测试用例。当然,测试将失败,因为我们还没有实际编写该方法。现在,我们编写该方法,一旦方法通过了测试,就可以返回所有测试,确保我们新添加的代码没有任何预期外的副作用。一旦所有测试运行完毕(包括我们为新功能编写的测试),就可以对我们的代码进行检查,并有理有据地相信程序行为符合我们的期望——当然,前提是我们的测试是适当的。

比如,我们编写了一个函数,该函数在特定的索引位置插入一个字符串,可以像下面这样开始我们的TDD:

def insert_at(string, position, insert):

"""Returns a copy of string with insert inserted at the position

string = "ABCDE"

result =[]

for i in range(-2, len(string) + 2):

... result.append(insert_at(string, i,“-”))

result[:5]

['ABC-DE', 'ABCD-E', '-ABCDE','A-BCDE', 'AB-CDE']

result[5:]

['ABC-DE', 'ABCD-E', 'ABCDE-', 'ABCDE-']

"""

return string

对不返回任何参数的函数或方法(通常返回None),我们通常赋予其由pass构成的一个suite,对那些返回值被试用的,我们或者返回一个常数(比如0),或者某个不变的参数——这也是我们这里所做的。(在更复杂的情况下,返回fake对象可能更有用一一对这样的类,提供mock对象的第三方模块是可用的。)

运行doctest时会失败,并列出每个预期内的字符串('ABCD-EF'、'ABCDE-F' 等),及其实际获取的字符串(所有的都是'ABCD-EF')。一旦确定doctest是充分的和正确的,就可以编写该函数的主体部分,在本例中只是简单的return string[:position] + insert+string[position:]。(如果我们编写的是 return string[:position] + insert,之后复制 string [:position]并将其粘贴在末尾以便减少一些输入操作,那么doctest会立即提示错误。)

Python的标准库提供了两个单元测试模块,一个是doctest,这里和前面都简单地提到过,另一个是unittest。此外,还有一些可用于Python的第三方测试工具。其中最著名的两个是nose (code.google.com/p/python-nose)与py.test (codespeak.net/py/dist/test/test.html), nose 致力于提供比标准的unittest 模块更广泛的功能,同时保持与该模块的兼容性,py.test则采用了与unittest有些不同的方法,试图尽可能消除样板测试代码。这两个第三方模块都支持测试发现,因此没必要写一个总体的测试程序——因为模块将自己搜索测试程序。这使得测试整个代码树或某一部分 (比如那些已经起作用的模块)变得很容易。那些对测试严重关切的人,在决定使用哪个测试工具之前,对这两个(以及任何其他有吸引力的)第三方模块进行研究都是值 得的。

创建doctest是直截了当的:我们在模块中编写测试、函数、类与方法的docstrings。 对于模块,我们简单地在末尾添加了 3行:

if __name__ =="__main__":

import doctest

doctest.testmod()

在程序内部使用doctest也是可能的。比如,blocks.py程序(其模块在后面)有自己函数的doctest,但以如下代码结尾:

if __name__== "__main__":

main()

这里简单地调用了程序的main()函数,并且没有执行程序的doctest。要实验程序的 doctest,有两种方法。一种是导入doctest模块,之后运行程序---比如,在控制台中输 入 python3 -m doctest blocks.py (在 Wndows 平台上,使用类似于 C:Python3 lpython.exe 这样的形式替代python3)。如果所有测试运行良好,就没有输出,因此,我们可能宁愿执行python3-m doctest blocks.py-v,因为这会列出每个执行的doctest,并在最后给出结果摘要。

另一种执行doctest的方法是使用unittest模块创建单独的测试程序。在概念上, unittest模块是根据Java的JUnit单元测试库进行建模的,并用于创建包含测试用例的测试套件。unittest模块可以基于doctests创建测试用例,而不需要知道程序或模块包含的任何事物——只要知道其包含doctest即可。因此,为给blocks.py程序制作一个测试套件,我们可以创建如下的简单程序(将其称为test_blocks.py):

import doctest

import unittest

import blocks

suite = unittest.TestSuite()

suite.addTest(doctest.DocTestSuite(blocks))

runner = unittest.TextTestRunner()

print(runner.run(suite))

注意,如果釆用这种方法,程序的名称上会有一个隐含的约束:程序名必须是有效的模块名。因此,名为convert-incidents.py的程序的测试不能写成这样。因为import convert-incidents不是有效的,在Python标识符中,连接符是无效的(避开这一约束是可能的,但最简单的解决方案是使用总是有效模块名的程序文件名,比如,使用下划线替换连接符)。这里展示的结构(创建一个测试套件,添加一个或多个测试用例或测试套件,运行总体的测试套件,输出结果)是典型的机遇unittest的测试。运行时,这一特定实例产生如下结果:

...

.............................................................................................................

Ran 3 tests in 0.244s

OK

每次执行一个测试用例时,都会输出一个句点(因此上面的输出最前面有3个句点),之后是一行连接符,再之后是测试摘要(如果有任何一个测试失败,就会有更多的输出信息)。

如果我们尝试将测试分离开(典型情况下是要测试的每个程序和模块都有一个测试用例),就不要再使用doctests,而是直接使用unittest模块的功能——尤其是我们习惯于使用JUnit方法进行测试时ounittest模块会将测试分离于代码——对大型项目(测试编写人员与开发人员可能不一致)而言,这种方法特别有用。此外,unittest单元测试编写为独立的Python模块,因此,不会像在docstring内部编写测试用例时受到兼容性和明智性的限制。

unittest模块定义了 4个关键概念。测试夹具是一个用于描述创建测试(以及用完之后将其清理)所必需的代码的术语,典型实例是创建测试所用的一个输入文件,最后删除输入文件与结果输出文件。测试套件是一组测试用例的组合。测试用例是测试的基本单元—我们很快就会看到实例。测试运行者是执行一个或多个测试套件的对象。

典型情况下,测试套件是通过创建unittest.TestCase的子类实现的,其中每个名称 以“test”开头的方法都是一个测试用例。如果我们需要完成任何创建操作,就可以在一个名为setUp()的方法中实现;类似地,对任何清理操作,也可以实现一个名为 tearDown()的方法。在测试内部,有大量可供我们使用的unittest.TestCase方法,包括 assertTrue()、assertEqual()、assertAlmostEqual()(对于测试浮点数很有用)、assertRaises() 以及更多,还包括很多对应的逆方法,比如assertFalse()、assertNotEqual()、failIfEqual()、 failUnlessEqual ()等。

unittest模块进行了很好的归档,并且提供了大量功能,但在这里我们只是通过一 个非常简单的测试套件来感受一下该模块的使用。这里将要使用的实例,该练习要求创建一个Atomic模块,该模块可以用作一 个上下文管理器,以确保或者所有改变都应用于某个列表、集合或字典,或者所有改变都不应用。作为解决方案提供的Atomic.py模块使用30行代码来实现Atomic类, 并提供了 100行左右的模块doctest。这里,我们将创建test_Atomic.py模块,并使用 unittest测试替换doctest,以便可以删除doctest。

在编写测试模块之前,我们需要思考都需要哪些测试。我们需要测试3种不同的数据类型:列表、集合与字典。对于列表,需要测试的是插入项、删除项或修改项的值。对于集合,我们必须测试向其中添加或删除一个项。对于字典,我们必须测试的是插入一个项、修改一个项的值、删除一个项。此外,还必须要测试的是在失败的情况下,不会有任何改变实际生效。

结构上看,测试不同数据类型实质上是一样的,因此,我们将只为测试列表编写测试用例,而将其他的留作练习。test_Atomic.py模块必须导入unittest模块与要进行测试的Atomic模块。

创建unittest文件时,我们通常创建的是模块而非程序。在每个模块内部,我们定义一个或多个unittest.TestCase子类。比如,test_Atomic.py模块中仅一个单独的 unittest-TestCase子类,也就是TestAtomic (稍后将对其进行讲解),并以如下两行结束:

if name == "__main__":

unittest.main()

这两行使得该模块可以单独运行。当然,该模块也可以被导入并从其他测试程序中运行——如果这只是多个测试套件中的一个,这一点是有意义的。

如果想要从其他测试程序中运行test_Atomic.py模块,那么可以编写一个与此类似的程序。我们习惯于使用unittest模块执行doctests,比如:

import unittest

import test_Atomic

suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(test_Atomic.TestAtomic)

runner = unittest.TextTestRunner()

pnnt(runner.run(suite))

这里,我们已经创建了一个单独的套件,这是通过让unittest模块读取test_Atomic 模块实现的,并且使用其每一个test*()方法(本实例中是test_list_success()、test_list_fail(),稍后很快就会看到)作为测试用例。

我们现在将查看TestAtomic类的实现。对通常的子类(不包括unittest.TestCase 子类),不怎么常见的是,没有必要实现初始化程序。在这一案例中,我们将需要建立 一个方法,但不需要清理方法,并且我们将实现两个测试用例。

def setUp(self):

self.original_list = list(range(10))

我们已经使用了 unittest.TestCase.setUp()方法来创建单独的测试数据片段。

def test_list_succeed(self):

items = self.original_list[:]

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4]= -782

atomic.insert(0, -9)

self.assertEqual(items,

[-9, 0, 1, -915, 2, -782, 5, 6, 7, 8, 9, 1999])

def test_list_fail(self):

items = self.original_list[:]

with self.assertRaises(AttributeError):

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4] = -782

atomic.poop() # Typo

self.assertListEqual(items, self.original_list)

这里,我们直接在测试方法中编写了测试代码,而不需要一个内部函数,也不再使用unittest.TestCase.assertRaised()作为上下文管理器(期望代码产生AttributeError)。 最后我们也使用了 Python 3.1 的 unittest.TestCase.assertListEqual()方法。

正如我们已经看到的,Python的测试模块易于使用,并且极为有用,在我们使用 TDD的情况下更是如此。它们还有比这里展示的要多得多的大量功能与特征——比如,跳过测试的能力,这有助于理解平台差别——并且这些都有很好的文档支持。缺失的一个功能——但nose与py.test提供了——是测试发现,尽管这一特征被期望在后续的Python版本(或许与Python 3.2—起)中出现。

性能剖析(Profiling)

如果程序运行很慢,或者消耗了比预期内要多得多的内存,那么问题通常是选择的算法或数据结构不合适,或者是以低效的方式进行实现。不管问题的原因是什么, 最好的方法都是准确地找到问题发生的地方,而不只是检査代码并试图对其进行优化。 随机优化会导致引入bug,或者对程序中本来对程序整体性能并没有实际影响的部分进行提速,而这并非解释器耗费大部分时间的地方。

在深入讨论profiling之前,注意一些易于学习和使用的Python程序设计习惯是有意义的,并且对提高程序性能不无裨益。这些技术都不是特定于某个Python版本的, 而是合理的Python程序设计风格。第一,在需要只读序列时,最好使用元组而非列表; 第二,使用生成器,而不是创建大的元组和列表并在其上进行迭代处理;第三,尽量使用Python内置的数据结构 dicts、lists、tuples 而不实现自己的自定义结构,因为内置的数据结构都是经过了高度优化的;第四,从小字符串中产生大字符串时, 不要对小字符串进行连接,而是在列表中累积,最后将字符串列表结合成为一个单独的字符串;第五,也是最后一点,如果某个对象(包括函数或方法)需要多次使用属性进行访问(比如访问模块中的某个函数),或从某个数据结构中进行访问,那么较好的做法是创建并使用一个局部变量来访问该对象,以便提供更快的访问速度。

Python标准库提供了两个特别有用的模块,可以辅助调査代码的性能问题。一个是timeit模块——该模块可用于对一小段Python代码进行计时,并可用于诸如对两个或多个特定函数或方法的性能进行比较等场合。另一个是cProfile模块,可用于profile 程序的性能——该模块对调用计数与次数进行了详细分解,以便发现性能瓶颈所在。

为了解timeit模块,我们将查看一些小实例。假定有3个函数function_a()、 function_b()、function_c(), 3个函数执行同样的计算,但分别使用不同的算法。如果将这些函数放于同一个模块中(或分别导入),就可以使用timeit模块对其进行运行和比较。下面给出的是模块最后使用的代码:

if __name__ == "__main__":

repeats = 1000

for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):

t = timeit.Timer("{0}(X, Y)".format(function),"from __main__ import {0}, X, Y".format(function))

sec = t.timeit(repeats) / repeats

print("{function}() {sec:.6f} sec".format(**locals()))

赋予timeit.Timer()构造子的第一个参数是我们想要执行并计时的代码,其形式是字符串。这里,该字符串是“function_a(X,Y)”;第二个参数是可选的,还是一个待执行的字符串,这一次是在待计时的代码之前,以便提供一些建立工作。这里,我们从 __main__ (即this)模块导入了待测试的函数,还有两个作为输入数据传入的变量(X 与Y),这两个变量在该模块中是作为全局变量提供的。我们也可以很轻易地像从其他模块中导入数据一样来进行导入操作。

调用timeit.Timer对象的timeit()方法时,首先将执行构造子的第二个参数(如果有), 之后执行构造子的第一个参数并对其执行时间进行计时。timeit.Timer.timeit()方法的返回值是以秒计数的时间,类型是float。默认情况下,timeit()方法重复100万次,并返回所 有这些执行的总秒数,但在这一特定案例中,只需要1000次反复就可以给出有用的结果, 因此对重复计数次数进行了显式指定。在对每个函数进行计时后,使用重复次数对总数进行除法操作,就得到了平均执行时间,并在控制台中打印出函数名与执行时间。

function_a() 0.001618 sec

function_b() 0.012786 sec

function_c() 0.003248 sec

在这一实例中,function_a()显然是最快的——至少对于这里使用的输入数据而言。 在有些情况下一一比如输入数据不同会对性能产生巨大影响——可能需要使用多组输入数据对每个函数进行测试,以便覆盖有代表性的测试用例,并对总执行时间或平均执行时间进行比较。

有时监控自己的代码进行计时并不是很方便,因此timeit模块提供了一种在命令行中对代码执行时间进行计时的途径。比如,要对MyModule.py模块中的函数function_a()进行计时,可以在控制台中输入如下命令:python3 -m timeit -n 1000 -s "from MyModule import function_a, X, Y" "function_a(X, Y)"(与通常所做的一样,对 Windows 环境,我们必须使用类似于C:Python3lpython.exe这样的内容来替换python3)。-m选项用于Python 解释器,使其可以加载指定的模块(这里是timeit),其他选项则由timeit模块进行处理。 -n选项指定了循环计数次数,-s选项指定了要建立,最后一个参数是要执行和计时的代码。命令完成后,会向控制台中打印运行结果,比如:

1000 loops, best of 3: 1.41 msec per loop

之后我们可以轻易地对其他两个函数进行计时,以便对其进行整体的比较。

cProfile模块(或者profile模块,这里统称为cProfile模块)也可以用于比较函数 与方法的性能。与只是提供原始计时的timeit模块不同的是,cProfile模块精确地展示 了有什么被调用以及每个调用耗费了多少时间。下面是用于比较与前面一样的3个函数的代码:

if __name__ == "__main__":

for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):

cProfile.run("for i in ranged 1000): {0}(X, Y)".format(function))

我们必须将重复的次数放置在要传递给cProfile.run()函数的代码内部,但不需要做任何创建,因为模块函数会使用内省来寻找需要使用的函数与变量。这里没有使用显式的print()语句,因为默认情况下,cProfile.run()函数会在控制台中打印其输出。下面给出的是所有函数的相关结果(有些无关行被省略,格式也进行了稍许调整,以便与页面适应):

1003 function calls in 1.661 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.003 0.003 1.661 1.661 :1 ( )

1000 1.658 0.002 1.658 0.002 MyModule.py:21 (function_a)

1 0.000 0.000 1.661 1.661 {built-in method exec}

5132003 function calls in 22.700 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.487 0.487 22.700 22.700 : 1 ( )

1000 0.011 0.000 22.213 0.022 MyModule.py:28(function_b)

5128000 7.048 0.000 7.048 0.000 MyModule.py:29( )

1000 0.00 50.000 0.005 0.000 {built-in method bisectjeft}

1 0.000 0.000 22.700 22.700 {built-in method exec}

1000 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in method len}

1000 15.149 0.015 22.196 0.022 {built-in method sorted}

5129003 function calls in 12.987 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.205 0.205 12.987 12.987 :l ( )

1000 6.472 0.006 12.782 0.013 MyModule.py:36(function_c)

5128000 6.311 0.000 6.311 0.000 MyModule.py:37( )

1 0.000 0.000 12.987 12.987 {built-in method exec}

ncalls ("调用的次数")列列出了对指定函数(在filename:lineno(function)中列出) 的调用次数。回想一下我们重复了 1000次调用,因此必须将这个次数记住。tottime (“总的时间”)列列出了某个函数中耗费的总时间,但是排除了函数调用的其他函数内部花费的时间。第一个percall列列出了对函数的每次调用的平均时间(tottime // ncalls)。 cumtime ("累积时间")列出了在函数中耗费的时间,并且包含了函数调用的其他函数内部花费的时间。第二个percall列列出了对函数的每次调用的平均时间,包括其调用的函数耗费的时间。

这种输出信息要比timeit模块的原始计时信息富有启发意义的多。我们立即可以发现,function_b()与function_c()使用了被调用5000次以上的生成器,使得它们的速度至少要比function_a()慢10倍以上。并且,function_b()调用了更多通常意义上的函数,包括调用内置的sorted()函数,这使得其几乎比function_c()还要慢两倍。当然,timeit() 模块提供了足够的信息来查看计时上存在的这些差别,但cProfile模块允许我们了解为什么会存在这些差别。正如timeit模块允许对代码进行计时而又不需要对其监控一样,cProfile模块也可以做到这一点。然而,从命令行使用cProfile模块时,我们不能精确地指定要执行的 是什么——而只是执行给定的程序或模块,并报告所有这些的计时结果。需要使用的 命令行是python3 -m cProfile programOrModule.py,产生的输出信息与前面看到的一 样,下面给出的是输出信息样例,格式上进行了一些调整,并忽略了大多数行:

10272458 function calls (10272457 primitive calls) in 37.718 CPU secs

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

10.000 0.000 37.718 37.718 :1 ( )

10.719 0.719 37.717 37.717 :12( )

1000 1.569 0.002 1.569 0.002 :20(function_a)

1000 0.011 0.000 22.560 0.023 :27(function_b)

5128000 7.078 0.000 7.078 0.000 :28( )

1000 6.510 0.007 12.825 0.013 :35(function_c)

5128000 6.316 0.000 6.316 0.000 :36( )

在cProfile术语学中,原始调用指的就是非递归的函数调用。

以这种方式使用cProfile模块对于识别值得进一步研究的区域是有用的。比如,这里 我们可以清晰地看到function_b()需要耗费更长的时间,但是我们怎样获取进一步的详细资料?我们可以使用cProfile.run("function_b()")来替换对function_b()的调用。或者可以保存完全的profile数据并使用pstats模块对其进行分析。要保存profile,就必须对命令行进行稍许修改:python3 -m cProfile -o profileDataFile programOrModule.py。 之后可以对 profile 数据进行分析,比如启动IDLE,导入pstats模块,赋予其已保存的profileDataFile,或者也可以在控制台中交互式地使用pstats。

下面给出的是一个非常短的控制台会话实例,为使其适合页面展示,进行了适当调整,我们自己的输入则以粗体展示:

$ python3 -m cProfile -o profile.dat MyModule.py

$ python3 -m pstats

Welcome to the profile statistics browser.

% read profile.dat

profile.dat% callers function_b

Random listing order was used

List reduced from 44 to 1 due to restriction

Function was called by...

ncalls tottime cumtime

:27(function_b) - 1000 0.011 22.251 :12( )

profile.dat% callees function_b

Random listing order was used

List reduced from 44 to 1 due to restriction

Function called...

ncalls tottime cumtime

:27(function_b)-

1000 0.005 0.005 built-in method bisectJeft

1000 0.001 0.001 built-in method len

1000 1 5.297 22.234 built-in method sorted

profile.dat% quit

输入help可以获取命令列表,help后面跟随命令名可以获取该命令的更多信息。比如, help stats将列出可以赋予stats命令的参数。还有其他一些可用的工具,可以提供profile数据的图形化展示形式,比如 RunSnakeRun (), 该工具需要依赖于wxPython GUI库。

使用timeit与cProfile模块,我们可以识别出我们自己代码中哪些区域会耗费超过预期的时间;使用cProfile模块,还可以准确算岀时间消耗在哪里。

以上内容部分摘自视频课程 05后端编程Python-19调试、测试和性能调优(下) ,更多实操示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程,学习更轻松,不花钱还能学习真本领。

Python 编写并测试函数change(str1),其功能是对参数str1进行大小写转换?

def change(str1):

new_str = str()

for i in range(len(str1)):

if(65 = ord(str1[i]) = 90):

a = str1[i].lower()

print(a,end='')

elif(97 = ord(str1[i]) = 122):

a = str1[i].upper()

print(a,end='')

else:

a = str1[i]

print(a,end='')

return new_str

str2 = str(input("要转换的字符串:"))

print(change(str2))


网页题目:关于python函数的测试的信息
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