Udnyttelse af Doctest: Kraften i dokumentationsdrevet testning

I den tempofyldte verden af softwareudvikling er sikring af pålideligheden og korrektheden af vores kode altafgørende. Efterhånden som projekter vokser i kompleksitet, og teams udvides på tværs af forskellige geografier, bliver opretholdelsen af kodekvalitet en endnu større udfordring. Mens der findes forskellige testrammer, tilbyder Python et unikt og ofte undervurderet værktøj til at integrere test direkte i din dokumentation: Doctest-modulet. Denne tilgang, der ofte omtales som dokumentationsdrevet testning eller 'literate programming' i ånden, giver dig mulighed for at skrive eksempler i dine docstrings, der ikke bare er illustrative, men også eksekverbare tests.

For et globalt publikum, hvor forskellige baggrunde og varierende niveauer af fortrolighed med specifikke testmetoder er almindelige, præsenterer Doctest en overbevisende fordel. Det bygger bro mellem forståelsen af, hvordan kode er ment at fungere, og verificeringen af, at den faktisk gør det, direkte inden for konteksten af selve koden. Dette indlæg vil dykke ned i forviklingerne i Doctest-modulet, udforske dets fordele, praktiske anvendelser, avanceret brug, og hvordan det kan være en kraftfuld ressource for udviklere verden over.

Hvad er Doctest?

Doctest-modulet i Python er designet til at finde og udføre eksempler, der er indlejret i docstrings. En docstring er en strengliteral, der vises som den første erklæring i en modul-, funktions-, klasse- eller metodedefinition. Doctest behandler linjer, der ligner interaktive Python-sessioner (startende med >>>), som tests. Derefter kører den disse eksempler og sammenligner outputtet med det forventede, som vist i docstringen.

Kerneidéen er, at din dokumentation ikke bare skal beskrive, hvad din kode gør, men også vise den i aktion. Disse eksempler tjener et dobbelt formål: de uddanner brugere og udviklere i, hvordan man bruger din kode, og de fungerer samtidig som små, selvstændige enhedstest.

Hvordan det virker: Et simpelt eksempel

Lad os overveje en ligetil Python-funktion. Vi skriver en docstring, der indeholder et eksempel på, hvordan man bruger den, og Doctest vil verificere dette eksempel.

            def greet(name):
    """
    Returnerer en hilsen.

    Eksempler:
    >>> greet('World')
    'Hello, World!'
    >>> greet('Pythonista')
    'Hello, Pythonista!'
    """
    return f'Hello, {name}!'

            

              
                Copy
              
            
          

For at køre disse tests kan du gemme denne kode i en Python-fil (f.eks. greetings.py) og derefter udføre den fra din terminal ved hjælp af følgende kommando:

            python -m doctest greetings.py

            

              
                Copy
              
            
          

Hvis outputtet af funktionen matcher det forventede output i docstringen, vil Doctest rapportere ingen fejl. Hvis der er en uoverensstemmelse, vil den fremhæve afvigelsen og indikere et potentielt problem med din kode eller din forståelse af dens adfærd.

For eksempel, hvis vi skulle ændre funktionen til:

            def greet_buggy(name):
    """
    Returnerer en hilsen (med en fejl).

    Eksempler:
    >>> greet_buggy('World')
    'Hello, World!' # Forventet output
    """
    return f'Hi, {name}!' # Forkert hilsen

            

              
                Copy
              
            
          

Kørsel af python -m doctest greetings.py ville producere output svarende til dette:

            **********************************************************************
File "greetings.py", line 7, in greetings.greet_buggy
Failed example:
    greet_buggy('World')
Expected:
    'Hello, World!'
Got:
    'Hi, World!'
**********************************************************************
1 items had failures:
   1 of   1 in greetings.greet_buggy
***Test Failed*** 1 failures.

            

              
                Copy
              
            
          

Dette klare output udpeger den nøjagtige linje og fejlens karakter, hvilket er utroligt værdifuldt til debugging.

Fordelene ved dokumentationsdrevet testning

Vedtagelse af Doctest tilbyder flere overbevisende fordele, især for samarbejdende og internationale udviklingsmiljøer:

1. Samlet dokumentation og testning

Den mest åbenlyse fordel er konsolideringen af dokumentation og testning. I stedet for at vedligeholde separate sæt eksempler til din dokumentation og enhedstest, har du en enkelt sandhedskilde. Dette reducerer redundans og sandsynligheden for, at de bliver ude af synkronisering.

2. Forbedret kodeklarhed og forståelse

At skrive eksekverbare eksempler i docstrings tvinger udviklere til at tænke kritisk over, hvordan deres kode skal bruges. Denne proces fører ofte til klarere, mere intuitive funktionssignaturer og en dybere forståelse af den tilsigtede adfærd. For nye teammedlemmer eller eksterne bidragydere fra forskellige sproglige og tekniske baggrunde fungerer disse eksempler som umiddelbare, kørbare guider.

3. Umiddelbar feedback og lettere debugging

Når en test mislykkes, giver Doctest præcis information om, hvor fejlen opstod, og forskellen mellem det forventede og det faktiske output. Denne umiddelbare feedbackloop fremskynder debuggingsprocessen betydeligt.

4. Opfordrer til testbar kodedesign

Praksisen med at skrive Doctests opfordrer udviklere til at skrive funktioner, der er lettere at teste. Dette betyder ofte at designe funktioner med klare input og output, minimere sideeffekter og undgå komplekse afhængigheder, hvor det er muligt – alt sammen gode praksisser for robust softwareudvikling.

5. Lav adgangsbarriere

For udviklere, der er nye inden for formelle testmetoder, tilbyder Doctest en blid introduktion. Syntaksen er velkendt (den efterligner den interaktive Python-fortolker), hvilket gør den mindre skræmmende end at opsætte mere komplekse testrammer. Dette er især gavnligt i globale teams med varierende niveauer af tidligere testerfaring.

6. Forbedret samarbejde for globale teams

I internationale teams er klarhed og præcision nøglen. Doctest-eksempler giver utvetydige demonstrationer af funktionalitet, der til en vis grad overskrider sprogbarrierer. Når de kombineres med præcise engelske beskrivelser, bliver disse eksekverbare eksempler universelt forståelige komponenter i kodebasen, hvilket fremmer konsekvent forståelse og brug på tværs af forskellige kulturer og tidszoner.

7. Levende dokumentation

Dokumentation kan hurtigt blive forældet, efterhånden som koden udvikler sig. Doctests, ved at være eksekverbare, sikrer, at din dokumentation forbliver en trofast repræsentation af din kodes aktuelle adfærd. Hvis koden ændres på en måde, der bryder eksemplet, vil Doctesten mislykkes og advare dig om, at dokumentationen har brug for en opdatering.

Praktiske anvendelser og eksempler

Doctest er alsidig og kan anvendes i talrige scenarier. Her er nogle praktiske eksempler:

1. Matematiske funktioner

Verificering af matematiske operationer er et primært brugstilfælde.

            def add(a, b):
    """
    Adderer to tal.

    Eksempler:
    >>> add(5, 3)
    8
    >>> add(-1, 1)
    0
    >>> add(0.5, 0.25)
    0.75
    """
    return a + b

            

              
                Copy
              
            
          

2. Strengmanipulation

Test af strengtransformationer er også ligetil.

            def capitalize_first_letter(text):
    """
    Sætter det første bogstav i en streng med stort.

    Eksempler:
    >>> capitalize_first_letter('hello')
    'Hello'
    >>> capitalize_first_letter('WORLD')
    'WORLD'
    >>> capitalize_first_letter('')
    ''
    """
    if not text:
        return ''
    return text[0].upper() + text[1:]

            

              
                Copy
              
            
          

3. Data struktur operationer

Verificering af operationer på lister, ordbøger og andre datastrukturer.

            def get_unique_elements(input_list):
    """
    Returnerer en liste over unikke elementer fra inputlisten, med bevarelse af rækkefølgen.

    Eksempler:
    >>> get_unique_elements([1, 2, 2, 3, 1, 4])
    [1, 2, 3, 4]
    >>> get_unique_elements(['apple', 'banana', 'apple'])
    ['apple', 'banana']
    >>> get_unique_elements([])
    []
    """
    seen = set()
    unique_list = []
    for item in input_list:
        if item not in seen:
            seen.add(item)
            unique_list.append(item)
    return unique_list

            

              
                Copy
              
            
          

4. Håndtering af undtagelser

Doctest kan også verificere, at din kode udløser de forventede undtagelser.

            def divide(numerator, denominator):
    """
    Dividerer to tal.

    Eksempler:
    >>> divide(10, 2)
    5.0
    >>> divide(5, 0)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ZeroDivisionError: division by zero
    """
    return numerator / denominator

            

              
                Copy
              
            
          

Bemærk brugen af Traceback (most recent call last): efterfulgt af den specifikke undtagelsestype og meddelelse. Ellipsen (...) er et jokertegn, der matcher alle tegn i tracebacken.

5. Testmetoder inden for klasser

Doctest fungerer problemfrit med klassemetoder også.

            class Circle:
    """
    Repræsentere en cirkel.

    Eksempler:
    >>> c = Circle(radius=5)
    >>> c.area()
    78.53981633974483
    >>> c.circumference()
    31.41592653589793
    """
    def __init__(self, radius):
        if radius < 0:
            raise ValueError("Radius kan ikke være negativ.")
        self.radius = radius

    def area(self):
        import math
        return math.pi * self.radius ** 2

    def circumference(self):
        import math
        return 2 * math.pi * self.radius

            

              
                Copy
              
            
          

Avanceret Doctest-brug og -konfiguration

Mens grundlæggende brug er ligetil, tilbyder Doctest flere muligheder for at tilpasse sin adfærd og integrere den mere effektivt i din arbejdsgang.

1. Kørsel af Doctests programmatisk

Du kan påkalde Doctest fra dine Python-scripts, hvilket er nyttigt til at oprette en testkører eller integrere med andre byggeprocesser.

            # I en fil, f.eks. test_all.py
import doctest
import greetings # Forudsat at greetings.py indeholder funktionen greet
import my_module # Antag at andre moduler også har doctests

if __name__ == "__main__":
    results = doctest.testmod(m=greetings, verbose=True)
    # Du kan også teste flere moduler:
    # results = doctest.testmod(m=my_module, verbose=True)
    print(f"Doctest resultater for greetings: {results}")

    # For at teste alle moduler i det aktuelle bibliotek (brug med forsigtighed):
    # for name, module in sys.modules.items():
    #     if name.startswith('your_package_prefix'):
    #         doctest.testmod(m=module, verbose=True)

            

              
                Copy
              
            
          

Funktionen doctest.testmod() kører alle tests, der findes i det angivne modul. Argumentet verbose=True udskriver detaljeret output, inklusive hvilke tests der bestod og mislykkedes.

2. Doctest-indstillinger og -flag

Doctest giver en måde at kontrollere testmiljøet og hvordan sammenligninger foretages. Dette gøres ved hjælp af argumentet optionflags i testmod eller inden for selve doctest.

• ELLIPSIS: Tillader, at ... matcher enhver streng af tegn i outputtet.
• NORMALIZE_WHITESPACE: Ignorerer forskelle i whitespace.
• IGNORE_EXCEPTION_DETAIL: Ignorerer detaljerne i tracebacks og sammenligner kun undtagelsestypen.
• REPORT_NDIFF: Rapporterer forskelle for fejl.
• REPORT_UDIFF: Rapporterer forskelle for fejl i det samlede diff-format.
• REPORT_CDIFF: Rapporterer forskelle for fejl i kontekst-diff-formatet.
• REPORT_FAILURES: Rapporterer fejl (standard).
• ALLOW_UNICODE: Tillader unicode-tegn i output.
• SKIP: Tillader, at en test springes over, hvis den er markeret med # SKIP.

Du kan sende disse flag til doctest.testmod():

            import doctest
import math_utils

if __name__ == "__main__":
    doctest.testmod(m=math_utils, optionflags=doctest.ELLIPSIS | doctest.NORMALIZE_WHITESPACE)

            

              
                Copy
              
            
          

Alternativt kan du angive muligheder i selve docstringen ved hjælp af en særlig kommentar:

            def complex_calculation(x):
    """
    Udfører en beregning, der kan have varierende whitespace.

    >>> complex_calculation(10)
    Beregning resultat:  100.0

    # doctest: +ELLIPSIS +NORMALIZE_WHITESPACE
    >>> another_calculation(5)
    Resultatet er ...
    """
    pass # Pladsholder for faktisk implementering

            

              
                Copy
              
            
          

3. Håndtering af flydende komma-sammenligninger

Flydende komma-aritmetik kan være vanskelig på grund af præcisionsproblemer. Doctests standardadfærd kan mislykkes med tests, der er matematisk korrekte, men adskiller sig lidt i deres decimale repræsentation.

Overvej dette eksempel:

            def square_root(n):
    """
    Beregner kvadratroden af et tal.

    >>> square_root(2)
    1.4142135623730951 # Kan variere lidt
    """
    import math
    return math.sqrt(n)

            

              
                Copy
              
            
          

For at håndtere dette robust kan du bruge ELLIPSIS-flaget kombineret med et mere fleksibelt outputmønster eller stole på eksterne testrammer for mere præcise flydende komma-påstande. I mange tilfælde er det imidlertid tilstrækkeligt blot at sikre, at det forventede output er nøjagtigt for dit miljø. Hvis der kræves betydelig præcision, kan det være en indikation af, at din funktions output skal repræsenteres på en måde, der iboende håndterer præcision (f.eks. ved hjælp af `Decimal`).

4. Test på tværs af forskellige miljøer og lokaliteter

For global udvikling skal du overveje potentielle forskelle i lokalindstillinger, dato/tidsformater eller valutarepræsentationer. Doctest-eksempler skal ideelt set skrives for at være så miljøagnostiske som muligt. Hvis din kodes output er lokalafhængigt, skal du muligvis:

• Indstille en ensartet lokalitet, før du kører doctests.
• Brug ELLIPSIS-flaget til at ignorere variable dele af outputtet.
• Fokusér på at teste logikken snarere end præcise strengrepræsentationer af lokalitetspecifikke data.

For eksempel kan test af en datoformateringsfunktion kræve mere omhyggelig opsætning:

            import datetime
import locale

def format_date_locale(date_obj):
    """
    Formaterer et datobjekt i henhold til den aktuelle lokalitet.

    # Denne test antager, at en specifik lokalitet er indstillet til demonstration.
    # I et reelt scenarie skal du administrere lokalopsætningen omhyggeligt.
    # For eksempel ved hjælp af: locale.setlocale(locale.LC_TIME, 'en_US.UTF-8')

    # Eksempel for en amerikansk lokalitet:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '10/27/2023'

    # Eksempel for en tysk lokalitet:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '27.10.2023'

    # En mere robust test kan bruge ELLIPSIS, hvis lokaliteten er uforudsigelig:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '...'
    # Denne tilgang er mindre præcis, men mere modstandsdygtig over for lokalitetsændringer.
    """
    try:
        # Forsøg at bruge lokalitetsformatering, fallback hvis det ikke er tilgængeligt
        return locale.strxfrm(date_obj.strftime('%x'))
    except locale.Error:
        # Fallback for systemer uden lokalitetsdata
        return date_obj.strftime('%Y-%m-%d') # ISO format som fallback

            

              
                Copy
              
            
          

Dette fremhæver vigtigheden af at overveje miljøet, når du skriver doctests, især for globale applikationer.

Hvornår man skal bruge Doctest (og hvornår man ikke skal)

Doctest er et fremragende værktøj til mange situationer, men det er ikke en sølvkugle. Forståelse af dets styrker og svagheder hjælper med at træffe informerede beslutninger.

Ideelle brugssager:

• Små hjælpefunktioner og moduler: Hvor et par klare eksempler tilstrækkeligt demonstrerer funktionalitet.
• API-dokumentation: For at give konkrete, kørbare eksempler på, hvordan du bruger offentlige API'er.
• Undervisning og læring af Python: Som en måde at indlejre kørbare eksempler i undervisningsmaterialer.
• Hurtig prototyping: Når du hurtigt vil teste små stykker kode sammen med deres beskrivelse.
• Biblioteker, der sigter mod høj dokumentationskvalitet: For at sikre, at dokumentation og kode forbliver synkroniserede.

Når andre testrammer kan være bedre:

• Komplekse testscenarier: Til tests, der involverer indviklet opsætning, mocking eller integration med eksterne tjenester, tilbyder rammer som unittest eller pytest mere kraftfulde funktioner og struktur.
• Stor skala testsuiter: Selvom Doctest kan køres programmatisk, kan styring af hundreder eller tusinder af tests blive besværligt sammenlignet med dedikerede testrammer.
• Ydelseskritiske tests: Doctests overhead kan være lidt højere end stærkt optimerede testløbere.
• Adfærdsdrevet udvikling (BDD): For BDD er rammer som behave designet til at mappe krav til eksekverbare specifikationer ved hjælp af en mere naturlig sprogsyntaks.
• Når omfattende testopsætning/nedlukning er påkrævet: unittest og pytest giver robuste mekanismer til fixtures og opsætnings-/nedlukningsrutiner.

Integration af Doctest med andre rammer

Det er vigtigt at bemærke, at Doctest ikke er gensidigt eksklusivt med andre testrammer. Du kan bruge Doctest til dets specifikke styrker og supplere det med pytest eller unittest for mere komplekse testbehov. Mange projekter anvender en hybrid tilgang ved at bruge Doctest til eksempler på biblioteksniveau og dokumentationsverifikation og pytest til dybere enheds- og integrationstestning.

pytest har for eksempel fremragende support til at opdage og køre doctests i dit projekt. Ved blot at installere pytest kan den automatisk finde og udføre doctests i dine moduler og integrere dem i dens rapporterings- og parallelle eksekveringsfunktioner.

Bedste praksis for at skrive Doctests

Følg disse bedste praksisser for at maksimere effektiviteten af Doctest:

• Hold eksemplerne præcise og fokuserede: Hvert doctest-eksempel skal ideelt set demonstrere et enkelt aspekt eller brugstilfælde af funktionen eller metoden.
• Sørg for, at eksemplerne er selvstændige: Undgå at stole på ekstern tilstand eller tidligere testresultater, medmindre de udtrykkeligt administreres.
• Brug klar og forståelig output: Det forventede output skal være entydigt og let at verificere.
• Håndter undtagelser korrekt: Brug Traceback-formatet nøjagtigt til forventede fejl.
• Udnyt optionsflag med omtanke: Brug flag som ELLIPSIS og NORMALIZE_WHITESPACE til at gøre tests mere modstandsdygtige over for mindre, irrelevante ændringer.
• Test kanttilfælde og grænsebetingelser: Ligesom enhver enhedstest skal doctests dække typiske input såvel som mindre almindelige.
• Kør doctests regelmæssigt: Integrer dem i din kontinuerlige integrationspipeline (CI) for at fange regressioner tidligt.
• Dokumentér *hvorfor*: Mens doctests viser *hvordan*, skal din prosadokumentation forklare *hvorfor* denne funktionalitet findes og dens formål.
• Overvej internationalisering: Hvis din applikation håndterer lokaliserede data, skal du være opmærksom på, hvordan dine doctest-eksempler kan blive påvirket af forskellige lokaliteter. Test med klare, universelt forståede repræsentationer, eller brug flag til at rumme variationer.

Globale overvejelser og Doctest

For udviklere, der arbejder i internationale teams eller på projekter med en global brugerbase, tilbyder Doctest en unik fordel:

• Reduceret tvetydighed: Eksekverbare eksempler fungerer som et fælles sprog, hvilket reducerer misforståelser, der kan opstå på grund af sproglige eller kulturelle forskelle. Et stykke kode, der demonstrerer et output, er ofte mere universelt forstået end en tekstbeskrivelse alene.
• Onboarding af nye teammedlemmer: For udviklere, der kommer fra forskellige baggrunde, giver doctests umiddelbare, praktiske eksempler på, hvordan man bruger kodebasen, hvilket fremskynder deres opstartstid.
• Tværkulturel forståelse af funktionalitet: Ved test af komponenter, der interagerer med globale data (f.eks. valutakonvertering, håndtering af tidszoner, internationaliseringsbiblioteker), kan doctests hjælpe med at verificere forventede outputs på tværs af forskellige forventede formater, forudsat at de er skrevet med tilstrækkelig fleksibilitet (f.eks. ved hjælp af ELLIPSIS eller omhyggeligt udformede forventede strenge).
• Konsistens i dokumentationen: At sikre, at dokumentationen forbliver synkroniseret med koden, er afgørende for projekter med distribuerede teams, hvor kommunikationsomkostningerne er højere. Doctest håndhæver denne synkronicitet.

Eksempel: En simpel valutaomregner med doctest

Lad os forestille os en funktion, der konverterer USD til EUR. For enkelhedens skyld bruger vi en fast sats.

            def usd_to_eur(amount_usd):
    """
    Konverterer et beløb fra US Dollars (USD) til Euro (EUR) ved hjælp af en fast sats.
    Den aktuelle valutakurs er 1 USD = 0,93 EUR.

    Eksempler:
    >>> usd_to_eur(100)
    93.0
    >>> usd_to_eur(0)
    0.0
    >>> usd_to_eur(50.5)
    46.965
    >>> usd_to_eur(-10)
    -9.3
    """
    exchange_rate = 0.93
    return amount_usd * exchange_rate

            

              
                Copy
              
            
          

Denne doctest er ret ligetil. Men hvis valutakursen skulle svinge, eller hvis funktionen skulle håndtere forskellige valutaer, ville kompleksiteten stige, og mere sofistikeret testning kan være påkrævet. For nu demonstrerer dette enkle eksempel, hvordan doctests tydeligt kan definere og verificere et specifikt stykke funktionalitet, hvilket er fordelagtigt uanset teamets placering.

Konklusion

Python Doctest-modulet er et kraftfuldt, men ofte uudnyttet, værktøj til at integrere eksekverbare eksempler direkte i din dokumentation. Ved at behandle dokumentation som sandhedskilden for test får du betydelige fordele med hensyn til kodeklarhed, vedligeholdelse og udviklerproduktivitet. For globale teams giver Doctest en klar, utvetydig og universelt tilgængelig metode til at forstå og verificere kodeadfærd, der hjælper med at bygge bro over kommunikationsgab og fremme en fælles forståelse af softwarekvalitet.

Uanset om du arbejder på et lille personligt projekt eller en stor virksomhedsapplikation, er det en indsats værd at inkorporere Doctest i din udviklingsarbejdsgang. Det er et skridt i retning af at skabe software, der ikke kun er funktionel, men også usædvanligt veldokumenteret og grundigt testet, hvilket i sidste ende fører til mere pålidelig og vedligeholdelig kode for alle, overalt.

Begynd at skrive dine doctests i dag, og oplev fordelene ved dokumentationsdrevet testning!