Проверить код пайтон на ошибки

Анализ кода в Python может быть трудной темой, но очень полезной в тех случаях, когда вам нужно повысить производительность вашей программы. Существует несколько анализаторов кода для Python, которые вы можете использовать для проверки своего кода и выяснить, соответствует ли он стандартам. Самым популярным можно назвать pylint. Он очень удобен в настойках и подключениях. Он также проверяет ваш код на соответствие с PEP8, официальным руководством по стилю ядра Python, а также ищет программные ошибки. Обратите внимание на то, что pylint проверяет ваш код на большую часть стандартов PEP8, но не на все. Также мы уделим наше внимание тому, чтобы научиться работать с другим анализатором кода, а именно pyflakes.

Начнем с pylint

Пакет pylint не входит в Python, так что вам нужно будет посетить PyPI (Python Package Index), или непосредственно сайт пакета для загрузки. Вы можете использовать следующую команду, которая сделает всю работу за вас:

Если все идет по плану, то pylint установится, и мы сможем пойти дальше.

Анализ вашего кода

После установки pylint вы можете запустить его в командной строке, без каких либо аргументов, что бы увидеть, какие опции он принимает. Если это не сработало, можете прописать полный путь, вот так:

Теперь нам нужен какой-нибудь код для анализа. Вот часть кода, которая содержит четыре ошибки. Сохраните её в файле под названием crummy_code.py:

Можете увидеть ошибки не запуская код? Давайте посмотрим, может ли pylint найти их!

После запуска этой команды вы увидите большую выдачу на вашем экране. Вот частичный пример:

Давайте немного притормозим и разберемся. Сначала нам нужно понять, что означают буквы:

• С – конвенция (convention)
• R – рефакторинг (refactor)
• W – предупреждение (warning)
• E – ошибка (error)

Наш pylint нашел 3 ошибки, 4 проблемы с конвенцией, 2 строки, которые нуждаются в рефакторинге и одно предупреждение. Предупреждение и 3 ошибки – это как раз то, что я искал. Мы попытаемся исправить этот код и устранить ряд проблем. Для начала мы наведем порядок в импортах, и изменить функцию getWeight на get_weight, в связи с тем, что camelCase не используется в названиях методов. Нам также нужно исправить вызов get_weight, чтобы он передавал правильное количество аргументов и исправить его, чтобы “self” выступал в качестве первого аргумента. Взглянем на новый код:

Давайте запустим новый код с pylint и посмотрим, насколько успешно мы провели работу. Для краткости, мы еще раз рассмотрим первую часть:

Как мы видим, это очень помогло. Если мы добавим docstrings, мы можем снизить количество ошибок вдвое. Теперь мы готовы перейти к pyflakes!

Работаем с pyflakes

Проект pyflakes это часть чего-то, что называется Divmod Project. Pyflakes на самом деле не выполняет проверяемый код также, как и pylint. Вы можете установить pyflakes при помощи pip, easy_install, или из другого источника.

Данный сервис может предложить Вам персональные условия при заказе классов на посты и фото в Одноклассники. Приобретайте необходимый ресурс не только со скидками, но и с возможностью подобрать наилучшее качество и скорость поступления.

Мы начнем с запуска pyflakes в изначальной версии той же части кода, которую мы использовали для проверки pylint. Вот и он:

Как мы отмечали в предыдущем разделе, в этом поломанном коде четыре ошибки, три из которых препятствуют работе программы. Давайте посмотрим, что же pyflakes может найти. Попытайтесь запустить данную команду и на выходе вы должны получить следующее:

Несмотря на суперски быструю скорость возврата выдачи, pyflakes не нашел все ошибки. Вызов метода getWeight передает слишком много аргументов, также метод getWeight сам по себе определен некорректно, так как у него нет аргумента self. Что-же, вы, собственно, можете называть первый аргумент так, как вам угодно, но в конвенции он всегда называется self. Если вы исправили код, оперируя тем, что вам сказал pyflakes, код не заработает, несмотря на это.

Подведем итоги

Следующим шагом должна быть попытка запуска pylint и pyflakes в вашем собственном коде, либо же в пакете Python, вроде SQLAlchemy, после чего следует изучить полученные в выдаче данные. Вы можете многое узнать о своем коде, используя данные инструменты. pylint интегрирован с Wingware, Editra, и PyDev. Некоторые предупреждения pylint могут показаться вам раздражительными, или не особо уместными. Существует несколько способов избавиться от таких моментов, как предупреждения об устаревании, через опции командной строки. Вы также можете использовать -generate-rcfile для создания примера файла config, который поможет вам контролировать работу pylint. Обратите внимание на то, что pylint и pyflakes не импортируют ваш код, так что вам не нужно беспокоиться о нежелательных побочных эффектах.

В первой части статьи, опубликованной на pythonist.ru (с которой мы уже знакомили вас ранее), разбиралось, почему качество кода имеет такое большое значение, какой код можно считать качественным и на какие стандарты можно ориентироваться.

Представляем вам вторую часть статьи, в которой подробнее рассматривается, на что способны различные линтеры и как выглядит результат их работы.

Для сравнения пропустим одинаковый код через несколько линтеров с дефолтными настройками.

Проверять будем следующий код. В нем есть целый ряд логических и стилистических ошибок:

"""
code_with_lint.py
Example Code with lots of lint!
"""
import io
from math import *


from time import time

some_global_var = 'GLOBAL VAR NAMES SHOULD BE IN ALL_CAPS_WITH_UNDERSCOES'

def multiply(x, y):
    """
    This returns the result of a multiplation of the inputs
    """
    some_global_var = 'this is actually a local variable...'
    result = x* y
    return result
    if result == 777:
        print("jackpot!")

def is_sum_lucky(x, y):
    """This returns a string describing whether or not the sum of input is lucky
    This function first makes sure the inputs are valid and then calculates the
    sum. Then, it will determine a message to return based on whether or not
    that sum should be considered "lucky"
    """
    if x != None:
        if y is not None:
            result = x+y;
            if result == 7:
                return 'a lucky number!'
            else:
                return( 'an unlucky number!')

            return ('just a normal number')

class SomeClass:

    def __init__(self, some_arg,  some_other_arg, verbose = False):
        self.some_other_arg  =  some_other_arg
        self.some_arg        =  some_arg
        list_comprehension = [((100/value)*pi) for value in some_arg if value != 0]
        time = time()
        from datetime import datetime
        date_and_time = datetime.now()
        return

В таблице ниже мы разместили список используемых линтеров и время, которое им понадобилось на анализ этого файла. Следует отметить, что все эти инструменты служат разным целям, поэтому сравнивать, возможно, не совсем правильно. PyFlakes, например, не выявляет стилистические ошибки, как это делает Pylint.

Теперь давайте посмотрим на результаты.

Pylint

Pylint это один из самых старых линтеров (работает с 2006 года), но при этом он хорошо поддерживается. Можно сказать, что этот инструмент проверен временем. Контрибьюторы уже давно пофиксили все основные баги, а главный функционал хорошо отшлифовали.

Самые распространенные жалобы на Pylint — медленная работа, излишняя многословность по умолчанию и необходимость долго копаться в настройках, чтобы сделать все по своему вкусу. Если отбросить скорость работы, все остальные пункты — палка о двух концах. Многословность объясняется скрупулезностью. Большое количество настроек позволяет подогнать под свои нужды очень многие вещи.

Итак, вот результат запуска Pylint для приведенного выше кода:

No config file found, using default configuration
* Module code_with_lint
W: 23, 0: Unnecessary semicolon (unnecessary-semicolon)
C: 27, 0: Unnecessary parens after 'return' keyword (superfluous-parens)
C: 27, 0: No space allowed after bracket
return( 'an unlucky number!')
^ (bad-whitespace)
C: 29, 0: Unnecessary parens after 'return' keyword (superfluous-parens)
C: 33, 0: Exactly one space required after comma
def init(self, some_arg, some_other_arg, verbose = False):
^ (bad-whitespace)
C: 33, 0: No space allowed around keyword argument assignment
def init(self, some_arg, some_other_arg, verbose = False):
^ (bad-whitespace)
C: 34, 0: Exactly one space required around assignment
self.some_other_arg = some_other_arg
^ (bad-whitespace)
C: 35, 0: Exactly one space required around assignment
self.some_arg = some_arg
^ (bad-whitespace)
C: 40, 0: Final newline missing (missing-final-newline)
W: 6, 0: Redefining built-in 'pow' (redefined-builtin)
W: 6, 0: Wildcard import math (wildcard-import)
C: 11, 0: Constant name "some_global_var" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
C: 13, 0: Argument name "x" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
C: 13, 0: Argument name "y" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
C: 13, 0: Missing function docstring (missing-docstring)
W: 14, 4: Redefining name 'some_global_var' from outer scope (line 11) (redefined-outer-name)
W: 17, 4: Unreachable code (unreachable)
W: 14, 4: Unused variable 'some_global_var' (unused-variable)
…
R: 24,12: Unnecessary "else" after "return" (no-else-return)
R: 20, 0: Either all return statements in a function should return an expression, or none of them should. (inconsistent-return-statements)
C: 31, 0: Missing class docstring (missing-docstring)
W: 37, 8: Redefining name 'time' from outer scope (line 9) (redefined-outer-name)
E: 37,15: Using variable 'time' before assignment (used-before-assignment)
W: 33,50: Unused argument 'verbose' (unused-argument)
W: 36, 8: Unused variable 'list_comprehension' (unused-variable)
W: 39, 8: Unused variable 'date_and_time' (unused-variable)
R: 31, 0: Too few public methods (0/2) (too-few-public-methods)
W: 5, 0: Unused import io (unused-import)
W: 6, 0: Unused import acos from wildcard import (unused-wildcard-import)
…
W: 9, 0: Unused time imported from time (unused-import)

Имейте в виду, что похожие строки в тексте заменены многоточиями. Разобраться довольно сложно, но в этом коде много ошибок.

Обратите внимание, что Pylint добавляет к каждой проблемной области префикс R, C, W, E или F, что означает:

• [R]efactor — нужен рефакторинг, поскольку показатель «good practice» не на должном уровне.
• [C]onvention — нарушение соглашения о стандарте кода
• [W]arning — предупреждение о стилистических проблемах или минорных программных проблемах
• [E]rror — существенные проблемы в программе (скорее всего баг)
• [F]atal — ошибки, мешающие дальнейшей работе.

Приведенный список — из пользовательского руководства Pylint.

PyFlakes

Pyflakes «торжественно клянется никогда не жаловаться на стиль и очень усердно стараться не допускать ложнопозитивных срабатываний». То есть Pyflakes не сообщит вам о пропущенных docstrings или о том, что имена аргументов не соответствуют стилю нейминга. Он фокусируется на логических проблемах в коде и потенциальных ошибках.

Преимущество этого инструмента в скорости. PyFlakes обработал файл лишь за небольшую долю времени, которое потребовалось Pylint.

Вывод после запуска Pyflakes для приведенного выше кода:

code_with_lint.py:5: 'io' imported but unused
code_with_lint.py:6: 'from math import *' used; unable to detect undefined names
code_with_lint.py:14: local variable 'some_global_var' is assigned to but never used
code_with_lint.py:36: 'pi' may be undefined, or defined from star imports: math
code_with_lint.py:36: local variable 'list_comprehension' is assigned to but never used
code_with_lint.py:37: local variable 'time' (defined in enclosing scope on line 9) referenced before assignment
code_with_lint.py:37: local variable 'time' is assigned to but never used
code_with_lint.py:39: local variable 'date_and_time' is assigned to but never used

Недостаток Pyflakes в том, что в результатах его работы немного труднее разобраться. Различные проблемы и ошибки никак не помечены и не упорядочены. Но будет ли это для вас проблемой, зависит от вашего использования этого инструмента.

pycodestyle (прежде — pep8)

Этот инструмент проверяет код на соответствие некоторым соглашениям из PEP 8. Нейминг не проверяется, так же как и docstrings. Ошибки и предупреждения, выдаваемые этим инструментом, можно посмотреть в таблице.

Результат использования pycodestyle для приведенного выше кода:

code_with_lint.py:13:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
code_with_lint.py:15:15: E225 missing whitespace around operator
code_with_lint.py:20:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
code_with_lint.py:21:10: E711 comparison to None should be 'if cond is not None:'
code_with_lint.py:23:25: E703 statement ends with a semicolon
code_with_lint.py:27:24: E201 whitespace after '('
code_with_lint.py:31:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
code_with_lint.py:33:58: E251 unexpected spaces around keyword / parameter equals
code_with_lint.py:33:60: E251 unexpected spaces around keyword / parameter equals
code_with_lint.py:34:28: E221 multiple spaces before operator
code_with_lint.py:34:31: E222 multiple spaces after operator
code_with_lint.py:35:22: E221 multiple spaces before operator
code_with_lint.py:35:31: E222 multiple spaces after operator
code_with_lint.py:36:80: E501 line too long (83 > 79 characters)
code_with_lint.py:40:15: W292 no newline at end of file

Что здесь хорошо, это то, что ошибки имеют метки категорий. Вы можете игнорировать определенные ошибки, если соответствие какому-то конкретному соглашению вас не заботит.

pydocstyle (прежде — pep257)

Этот инструмент очень похож на предыдущий, pycodestyle, за исключением того, что проверяет код не на соответствие PEP 8, а на соответствие PEP 257.

Результат запуска для приведенного выше кода:

code_with_lint.py:1 at module level:
         D200: One-line docstring should fit on one line with quotes (found 3)
 code_with_lint.py:1 at module level:
         D400: First line should end with a period (not '!')
 code_with_lint.py:13 in public function `multiply`:
         D103: Missing docstring in public function
 code_with_lint.py:20 in public function `is_sum_lucky`:
         D103: Missing docstring in public function
 code_with_lint.py:31 in public class `SomeClass`:
         D101: Missing docstring in public class
 code_with_lint.py:33 in public method `__init__`:
         D107: Missing docstring in __init__

Как и pycodestyle, pydocstyle помечает и разбивает по категориям найденные ошибки. Этот список не конфликтует ни с чем из pycodestyle, поскольку все ошибки имеют приставку D (означающую docstring). Список ошибок можно посмотреть здесь.

Код без ошибок

Если учесть предупреждения и исправить ошибки, найденные линтерами, вы получите примерно такой код:

"""Example Code with less lint."""

from math import pi
from time import time
from datetime import datetime

SOME_GLOBAL_VAR = 'GLOBAL VAR NAMES SHOULD BE IN ALL_CAPS_WITH_UNDERSCOES'


def multiply(first_value, second_value):
    """Return the result of a multiplation of the inputs."""
    result = first_value * second_value

    if result == 777:
        print("jackpot!")

    return result


def is_sum_lucky(first_value, second_value):
    """
    Return a string describing whether or not the sum of input is lucky.

    This function first makes sure the inputs are valid and then calculates the
    sum. Then, it will determine a message to return based on whether or not
    that sum should be considered "lucky".
    """
    if first_value is not None and second_value is not None:
        result = first_value + second_value
        if result == 7:
            message = 'a lucky number!'
        else:
            message = 'an unlucky number!'
    else:
        message = 'an unknown number! Could not calculate sum...'

    return message


class SomeClass:
    """Is a class docstring."""

    def __init__(self, some_arg, some_other_arg):
        """Initialize an instance of SomeClass."""
        self.some_other_arg = some_other_arg
        self.some_arg = some_arg
        list_comprehension = [
            ((100/value)*pi)
            for value in some_arg
            if value != 0
        ]
        current_time = time()
        date_and_time = datetime.now()
        print(f'created SomeClass instance at unix time: {current_time}')
        print(f'datetime: {date_and_time}')
        print(f'some calculated values: {list_comprehension}')

    def some_public_method(self):
        """Is a method docstring."""
        pass

    def some_other_public_method(self):
        """Is a method docstring."""
        pass

Согласно «мнению» приведенных выше линтеров, этот код больше не имеет «ворсинок». И хотя логика сама по себе бессмысленная, вы можете заметить, что, как минимум, этот код отличается единообразием.

В рассмотренном случае мы запускали линтеры на уже написанном коде. Но это не единственный способ проверки качества кода.

Когда можно проверять качество кода?

Вы можете проверять качество своего кода:

• по мере написания,
• перед отправкой,
• при запуске тестов.

Проверять код при помощи линтеров лучше почаще. Если в многочисленной команде или на большом проекте такие проверки не автоматизированы, там будет легко упустить из виду ухудшение качества кода. Оно происходит постепенно, конечно. Какая-нибудь плохо прописанная логика, какой-то код, формат которого не соответствует соседнему коду. Со временем все эти шероховатости накапливаются, и в конечном итоге у вас на руках может оказаться трудночитаемый, трудноисправляемый и гарантирующий головную боль при поддержке код с кучей багов.

Чтобы этого избежать, проверяйте качество кода почаще!

Проверка кода по мере его написания

Вы можете использовать линтеры по мере написания кода, но для этого может понадобиться дополнительно настроить вашу среду разработки. Чаще всего вам нужно будет найти подходящий плагин для вашей IDE или редактора. Но большинство IDE имеют и встроенные линтеры.

По ссылкам вы сможете найти полезную информацию по этой теме для разных редакторов:

• Sublime Text
• VS Code
• Atom
• Vim
• Emacs

Проверка кода перед его отправкой

Если вы используете Git, можно настроить Git hooks для запуска линтеров перед коммитом. Другие системы контроля версий имеют схожие методы для запуска скриптов в привязке к определенным действиям в системе. При помощи этих методов можно блокировать любой новый код, не соответствующий стандартам качества.

Это может показаться слишком радикальным подходом, но прогон каждого кусочка кода через линтеры — важный шаг на пути к обеспечению стабильно высокого качества. Автоматизация этих проверок — лучший способ избежать шероховатостей в коде.

При запуске тестов

Вы можете вставить линтеры в любую систему, которую используете для непрерывной интеграции. Линтеры при этом могут быть настроены таким образом, чтобы сборка в принципе не была возможна, если код не соответствует стандартам.

Опять же, это может показаться слишком радикальным решением, особенно если в уже существующем коде есть много ошибок, вылавливаемых линтерами. Но эту проблему можно обойти. В некоторых системах непрерывной интеграции можно выбрать опцию, при которой сборка проваливается только если новый код увеличивает число ошибок, найденных линтером. Таким образом вы сможете улучшать качество кода, не переписывая заново всю кодовую базу.

Заключение

Высококачественный код делает то, что он должен делать, не ломаясь при этом. Его легко читать, поддерживать и расширять. Он функционирует без проблем, в нем нет дефектов, а еще он написан так, чтобы следующему программисту было легко с ни м работать.

Естественно, каждый хочет, чтобы его код отличался высоким качеством. К счастью, есть методы и инструменты, позволяющие повысить качество кода.

Благодаря руководствам по стилю ваш код может стать единообразным. PEP8 — отличная отправная точка, если речь идет о Python. Линтеры помогут вам обнаружить проблемные места и стилевые несоответствия. Использовать эти инструменты можно на любой стадии процесса разработки; их можно даже автоматизировать, чтобы код с «пухом» не прошел слишком далеко.

Использование линтеров позволяет избежать ненужных дискуссий о стиле в ходе код-ревью. Некоторым людям морально легче получить объективный фидбэк от инструментов, а не от товарищей по команде. Кроме того, некоторые ревьюеры могут просто не хотеть «придираться» к стилю проверяемого кода. Линтеры не озабочены всеми этими политесами и экономией времени: они жалуются на любое несоответствие.

Кроме того, все линтеры, упомянутые в этой статье, имеют различные опции для ввода в командной строке и настройки, позволяющие подогнать инструмент под свои нужды. Важно понимать, что вы можете быть настолько строги или снисходительны, насколько захотите.

Улучшение качества кода это процесс. Вы можете предпринимать некоторые шаги в этом направлении и не выбрасывая весь несоответствующий стандарту код. Осведомленность — прекрасный первый шаг. Чтобы его сделать, нужно только осознать, насколько важно поддерживать высокое качество кода.

Вы только что закончили сборку своего первого приложения командной строки Python. Или, может быть, ваш второй или третий. Вы изучали Python некоторое время, и теперь вы готовы построить something, больше и сложнее , но все еще работает в командной строке. Или вы привыкли к building and test веб-приложениям или настольным приложениям с графическим интерфейсом, но сейчас начинаете создавать приложения CLI.

Во всех этих и других ситуациях вам необходимо изучить и освоить различные методы тестирования приложения Python CLI.

Хотя выбор инструментов может быть пугающим, главное помнить, что вы просто сравниваете выходные данные, которые генерирует ваш код, с ожидаемыми результатами. Все следует из этого.

*В этом руководстве вы узнаете четыре практических метода тестирования приложений командной строки Python:*

Все будет структурировано вокруг базового приложения Python CLI, которое передает данные в виде многоуровневого словаря двум функциям, которые каким-то образом преобразуют их, а затем печатает их для пользователя.

Мы будем использовать приведенный ниже код, чтобы изучить несколько различных методов, которые помогут вам в тестировании. И хотя этот учебник не является исчерпывающим, я надеюсь, что этот урок даст вам достаточно широких возможностей, чтобы вы были уверены в создании эффективных тестов в основных областях тестирования.

В этом исходном коде я обнаружил несколько ошибок, которые мы покажем в наших методах тестирования.

_
Примечание : для простоты этот код не включает некоторые базовые рекомендации, такие как проверка наличия ключей в словаре.
_

В качестве первого шага давайте подумаем о наших объектах на каждом этапе этого приложения. Мы начнем со структуры, которая описывает Джона В. Общественность:

JOHN_DATA = {
    'name': 'John Q. Public',
    'street': '123 Main St.',
    'city': 'Anytown',
    'state': 'FL',
    'zip': 99999,
    'relationships': {
        'siblings': ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public'],
        'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
    }
}

Затем мы выравниваем другие словари, ожидая этого после вызова нашей первой функции преобразования + initial_transform +:

JOHN_DATA = {
    'name': 'John Q. Public',
    'street': '123 Main St.',
    'city': 'Anytown',
    'state': 'FL',
    'zip': 99999,
    'siblings': ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public'],
    'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
}

Затем мы собираем всю адресную информацию в одну адресную запись с помощью функции + final_transform +:

JOHN_DATA = {
    'name': 'John Q. Public',
    'address': '123 Main St. nAnytown, FL 99999'
    'siblings': ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public'],
    'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
}

И вызов + print_person + запишет это в консоль:

Hello, my name is John Q. Public, my siblings are Michael R. Public
and Suzy Q. Public, my parents are John Q. Public Sr. and Mary S. Public,
and my mailing address is:
123 Main St.
Anytown, FL 99999

testapp.py:

def initial_transform(data):
    """
    Flatten nested dicts
    """
    for item in list(data):
        if type(item) is dict:
            for key in item:
                data[key] = item[key]

    return data


def final_transform(transformed_data):
    """
    Transform address structures into a single structure
    """
    transformed_data['address'] = str.format(
        "{0}n{1}, {2} {3}", transformed_data['street'],
        transformed_data['state'], transformed_data['city'],
        transformed_data['zip'])

    return transformed_data


def print_person(person_data):
    parents = "and".join(person_data['parents'])
    siblings = "and".join(person_data['siblings'])
    person_string = str.format(
        "Hello, my name is {0}, my siblings are {1}, "
        "my parents are {2}, and my mailing"
        "address is: n{3}", person_data['name'],
        parents, siblings, person_data['address'])
    print(person_string)


john_data = {
    'name': 'John Q. Public',
    'street': '123 Main St.',
    'city': 'Anytown',
    'state': 'FL',
    'zip': 99999,
    'relationships': {
        'siblings': ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public'],
        'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
    }
}

suzy_data = {
    'name': 'Suzy Q. Public',
    'street': '456 Broadway',
    'apt': '333',
    'city': 'Miami',
    'state': 'FL',
    'zip': 33333,
    'relationships': {
        'siblings': ['John Q. Public', 'Michael R. Public',
                    'Thomas Z. Public'],
        'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
    }
}

inputs = [john_data, suzy_data]

for input_structure in inputs:
    initial_transformed = initial_transform(input_structure)
    final_transformed = final_transform(initial_transformed)
    print_person(final_transformed)

Сейчас код на самом деле не соответствует этим ожиданиям, поэтому мы будем исследовать, используя четыре метода, пока будем изучать их. Сделав это, вы получите практический опыт использования этих техник, расширите свою зону комфорта до них и начнете узнавать, для каких задач они больше всего подходят.

Traceback (most recent call last):
  File "testapp.py", line 60, in <module>
    print_person(final_transformed)
  File "testapp.py", line 23, in print_person
    parents = "and".join(person_data['parents'])
KeyError: 'parents'

final_transformed = final_transform(initial_transformed)
print(final_transformed)
print_person(final_transformed)

{'address': '123 Main St.nFL, Anytown 99999',
 'city': 'Anytown',
 'name': 'John Q. Public',
 'relationships': {'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
                   'siblings': ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public']},
 'state': 'FL',
 'street': '123 Main St.',
 'zip': 99999}

def initial_transform(data):
    """
    Flatten nested dicts
    """
    for item in list(data):
        if type(item) is dict:
            print "item is dict!"
            pprint(item)
            for key in item:
                data[key] = item[key]

    return data

*Когда использовать отладку печати:*

*Точки останова* - это маркеры в вашем коде, которые сообщают отладчику, где приостановить выполнение, чтобы вы могли проверить состояние своего приложения. *Watches* - это выражения, которые вы можете добавить во время сеанса отладки, чтобы наблюдать значение переменной (и более), и сохраняются в процессе выполнения вашего приложения.

def initial_transform(data):
    """
    Flatten nested dicts
    """
(*) for item in list(data):
        if type(item) is dict:
            for key in item:
                data[key] = item[key]

    return data

def initial_transform(data):
    """
    Flatten nested dicts
    """
    for item in list(data):
        if type(data[item]) is dict:
            for key in data[item]:
                data[key] = item[key]

    return data

john_data = {
    'name': 'John Q. Public',
    'street': '123 Main St.',
    'city': 'Anytown',
    'state': 'FL',
    'zip': 99999,
    'relationships': {
        'siblings': ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public'],
        'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
    },
    'siblings',
    'parents',
}

*Когда использовать отладчик Python:*

import pytest
import testapp as app

@pytest.fixture(params=['nodict', 'dict'])
def generate_initial_transform_parameters(request):

@pytest.fixture(params=['nodict', 'dict'])
def generate_initial_transform_parameters(request):
    test_input = {
        'name': 'John Q. Public',
        'street': '123 Main St.',
        'city': 'Anytown',
        'state': 'FL',
        'zip': 99999,
    }
    expected_output = {
        'name': 'John Q. Public',
        'street': '123 Main St.',
        'city': 'Anytown',
        'state': 'FL',
        'zip': 99999,
    }

    if request.param == 'dict':
        test_input['relastionships'] = {
            'siblings': ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public'],
            'parents': ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public'],
        }
        expected_output['siblings'] = ['Michael R. Public', 'Suzy Q. Public']
        expected_output['parents'] = ['John Q. Public Sr.', 'Mary S. Public']

    return test_input, expected_output

def test_initial_transform(generate_initial_transform_parameters):
    test_input = generate_initial_transform_parameters[0]
    expected_output = generate_initial_transform_parameters[1]
    assert app.initial_transform(test_input) == expected_output

def initial_transform(data):
    """
    Flatten nested dicts
    """
    for item in list(data):
        if type(data[item]) is dict:
            for key in data[item]:
                data[key] = data[item][key]
            data.pop(item)

    outside_module.do_something()
    return data

@pytest.fixture(params=['nodict', 'dict'])
def generate_initial_transform_parameters(request, mocker):
    [...]
    mocker.patch.object(outside_module, 'do_something')
    mocker.do_something.return_value(1)
    [...]

def initial_transform(data):
    """
    Flatten nested dicts
    """
    for item in list(data):
        if type(data[item]) is dict:
            for key in data[item]:
                data[key] = data[item][key]
            data.pop(item)

    outside_module.do_something()
    outside_module.do_something()
    return data

@pytest.fixture(params=['nodict', 'dict'])
def generate_initial_transform_parameters(request, mocker):
    [...]
    mocker.patch.object(outside_module, 'do_something')
    mocker.do_something.side_effect([1, 2])
    [...]

*Когда использовать рамки модульного тестирования Python:*

*Когда использовать интеграционное тестирование в Python:*

*Бесплатный бонус:* ссылка: # [Нажмите здесь, чтобы получить наш шпаргалку по тестированию Python], в которой кратко описаны методы, продемонстрированные в этом руководстве.