به کارگیری Doctest: قدرت تست مبتنی بر مستندسازی

در دنیای پرشتاب توسعه نرم‌افزار، اطمینان از قابلیت اطمینان و صحت کد ما از اهمیت بالایی برخوردار است. با افزایش پیچیدگی پروژه‌ها و گسترش تیم‌ها در مناطق مختلف جغرافیایی، حفظ کیفیت کد به یک چالش مهم‌تر تبدیل می‌شود. در حالی که چارچوب‌های تست مختلفی وجود دارد، پایتون یک ابزار منحصر به فرد و اغلب دست کم گرفته شده را برای ادغام تست به طور مستقیم در مستندات شما ارائه می‌دهد: ماژول Doctest. این رویکرد، که اغلب به عنوان تست مبتنی بر مستندسازی یا «برنامه‌نویسی literate» در روح آن نامیده می‌شود، به شما امکان می‌دهد مثال‌هایی را در docstringهای خود بنویسید که نه تنها گویا هستند، بلکه تست‌های اجرایی نیز هستند.

برای یک مخاطب جهانی، که در آن پیشینه‌های متنوع و سطوح مختلف آشنایی با روش‌های تست خاص رایج است، Doctest یک مزیت قانع‌کننده ارائه می‌دهد. این شکاف بین درک نحوه عملکرد کد و تأیید اینکه آیا واقعاً در چارچوب خود کد کار می‌کند را پر می‌کند. این پست به پیچیدگی‌های ماژول Doctest می‌پردازد، مزایا، کاربردهای عملی، کاربردهای پیشرفته و اینکه چگونه می‌تواند یک دارایی قدرتمند برای توسعه‌دهندگان در سراسر جهان باشد را بررسی می‌کند.

Doctest چیست؟

ماژول Doctest در پایتون برای یافتن و اجرای مثال‌هایی طراحی شده است که در docstringها تعبیه شده‌اند. Docstring یک رشته literal است که به عنوان اولین عبارت در یک ماژول، تابع، کلاس یا تعریف متد ظاهر می‌شود. Doctest خطوطی را که شبیه جلسات تعاملی پایتون هستند (با >>> شروع می‌شوند) به عنوان تست در نظر می‌گیرد. سپس این مثال‌ها را اجرا می‌کند و خروجی را با آنچه انتظار می‌رود، همانطور که در docstring نشان داده شده است، مقایسه می‌کند.

ایده اصلی این است که مستندات شما نه تنها باید آنچه کد شما انجام می‌دهد را توصیف کند، بلکه باید نشان دهد که چگونه عمل می‌کند. این مثال‌ها یک هدف دوگانه را دنبال می‌کنند: آنها به کاربران و توسعه‌دهندگان در مورد نحوه استفاده از کد شما آموزش می‌دهند و در عین حال به عنوان تست‌های واحد کوچک و مستقل عمل می‌کنند.

نحوه عملکرد: یک مثال ساده

بیایید یک تابع ساده پایتون را در نظر بگیریم. یک docstring می‌نویسیم که شامل مثالی از نحوه استفاده از آن است و Doctest این مثال را تأیید می‌کند.

            def greet(name):
    """
    Returns a greeting message.

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

            

              
                Copy
              
            
          

برای اجرای این تست‌ها، می‌توانید این کد را در یک فایل پایتون ذخیره کنید (به عنوان مثال، greetings.py) و سپس آن را از ترمینال خود با استفاده از دستور زیر اجرا کنید:

            python -m doctest greetings.py

            

              
                Copy
              
            
          

اگر خروجی تابع با خروجی مورد انتظار در docstring مطابقت داشته باشد، Doctest هیچ خطایی را گزارش نمی‌کند. اگر ناهماهنگی وجود داشته باشد، مغایرت را برجسته می‌کند که نشان‌دهنده یک مشکل احتمالی در کد شما یا درک شما از رفتار آن است.

به عنوان مثال، اگر بخواهیم تابع را به صورت زیر تغییر دهیم:

            def greet_buggy(name):
    """
    Returns a greeting message (with a bug).

    Examples:
    >>> greet_buggy('World')
    'Hello, World!' # Expected output
    """
    return f'Hi, {name}!' # Incorrect greeting

            

              
                Copy
              
            
          

اجرای python -m doctest greetings.py خروجی مشابه این را تولید می‌کند:

            **********************************************************************
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
              
            
          

این خروجی واضح، خط دقیق و ماهیت خطا را مشخص می‌کند که برای اشکال‌زدایی بسیار ارزشمند است.

مزایای تست مبتنی بر مستندسازی

اتخاذ Doctest چندین مزیت قانع‌کننده، به ویژه برای محیط‌های توسعه مشارکتی و بین‌المللی ارائه می‌دهد:

1. مستندسازی و تست یکپارچه

واضح‌ترین مزیت، ادغام مستندسازی و تست است. به جای نگهداری مجموعه‌های جداگانه از مثال‌ها برای مستندات و تست‌های واحد خود، یک منبع واحد از حقیقت دارید. این امر افزونگی را کاهش می‌دهد و احتمال خارج شدن آنها از همگام‌سازی را کاهش می‌دهد.

2. بهبود وضوح و درک کد

نوشتن مثال‌های اجرایی در docstringها، توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند تا به طور انتقادی در مورد نحوه استفاده از کد خود فکر کنند. این فرآیند اغلب منجر به امضاهای تابع واضح‌تر، بصری‌تر و درک عمیق‌تر از رفتار مورد نظر می‌شود. برای اعضای جدید تیم یا مشارکت‌کنندگان خارجی از پیشینه‌های زبانی و فنی متنوع، این مثال‌ها به عنوان راهنماهای فوری و قابل اجرا عمل می‌کنند.

3. بازخورد فوری و اشکال‌زدایی آسان‌تر

هنگامی که یک تست با شکست مواجه می‌شود، Doctest اطلاعات دقیقی در مورد محل وقوع خطا و تفاوت بین خروجی مورد انتظار و واقعی ارائه می‌دهد. این حلقه بازخورد فوری، سرعت فرآیند اشکال‌زدایی را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

4. تشویق طراحی کد قابل آزمایش

عمل نوشتن Doctestها توسعه‌دهندگان را تشویق می‌کند تا توابعی را بنویسند که آزمایش آنها آسان‌تر باشد. این اغلب به معنای طراحی توابع با ورودی و خروجی واضح، به حداقل رساندن اثرات جانبی و اجتناب از وابستگی‌های پیچیده در صورت امکان است - همه شیوه‌های خوبی برای مهندسی نرم‌افزار قوی.

5. مانع ورودی کم

برای توسعه‌دهندگانی که با روش‌های تست رسمی آشنا نیستند، Doctest یک معرفی ملایم ارائه می‌دهد. نحو آشنا است (از مفسر تعاملی پایتون تقلید می‌کند) و راه‌اندازی چارچوب‌های تست پیچیده‌تر را کمتر دلهره‌آور می‌کند. این امر به ویژه در تیم‌های جهانی با سطوح مختلف تجربه تست قبلی مفید است.

6. همکاری پیشرفته برای تیم‌های جهانی

در تیم‌های بین‌المللی، وضوح و دقت کلیدی است. مثال‌های Doctest تظاهرات غیرمبهمی از عملکرد ارائه می‌دهند که تا حدودی از موانع زبانی فراتر می‌روند. هنگامی که با توضیحات مختصر انگلیسی ترکیب شوند، این مثال‌های اجرایی به اجزای قابل درک جهانی پایگاه کد تبدیل می‌شوند و درک و استفاده ثابت در فرهنگ‌ها و مناطق زمانی مختلف را ترویج می‌کنند.

7. مستندات زنده

با تکامل کد، مستندات می‌توانند به سرعت قدیمی شوند. Doctestها، با اجرایی بودن، اطمینان حاصل می‌کنند که مستندات شما بازنمایی دقیقی از رفتار فعلی کد شما باقی می‌مانند. اگر کد به گونه‌ای تغییر کند که مثال را خراب کند، Doctest با شکست مواجه می‌شود و به شما هشدار می‌دهد که مستندات نیاز به به‌روزرسانی دارند.

کاربردهای عملی و مثال‌ها

Doctest همه کاره است و می‌تواند در سناریوهای متعددی اعمال شود. در اینجا چند مثال عملی آورده شده است:

1. توابع ریاضی

تأیید عملیات ریاضی یک مورد استفاده اصلی است.

            def add(a, b):
    """
    Adds two numbers.

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

            

              
                Copy
              
            
          

2. دستکاری رشته

آزمایش تبدیل‌های رشته نیز سرراست است.

            def capitalize_first_letter(text):
    """
    Capitalizes the first letter of a string.

    Examples:
    >>> 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. عملیات ساختار داده

تأیید عملیات روی لیست‌ها، دیکشنری‌ها و سایر ساختارهای داده.

            def get_unique_elements(input_list):
    """
    Returns a list of unique elements from the input list, preserving order.

    Examples:
    >>> 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. رسیدگی به استثناها

Doctest همچنین می‌تواند تأیید کند که کد شما استثناهای مورد انتظار را ایجاد می‌کند.

            def divide(numerator, denominator):
    """
    Divides two numbers.

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

            

              
                Copy
              
            
          

به استفاده از Traceback (most recent call last): و به دنبال آن نوع استثنا و پیام خاص توجه کنید. بیضی (...) یک wildcard است که با هر کاراکتری در traceback مطابقت دارد.

5. آزمایش متدها در کلاس‌ها

Doctest به طور یکپارچه با متدهای کلاس نیز کار می‌کند.

            class Circle:
    """
    Represents a circle.

    Examples:
    >>> c = Circle(radius=5)
    >>> c.area()
    78.53981633974483
    >>> c.circumference()
    31.41592653589793
    """
    def __init__(self, radius):
        if radius < 0:
            raise ValueError("Radius cannot be negative.")
        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
              
            
          

کاربرد و پیکربندی پیشرفته Doctest

در حالی که استفاده اولیه سرراست است، Doctest چندین گزینه برای سفارشی‌سازی رفتار خود و ادغام موثرتر آن در گردش کار شما ارائه می‌دهد.

1. اجرای Doctestها به صورت برنامه‌نویسی

می‌توانید Doctest را از داخل اسکریپت‌های پایتون خود فراخوانی کنید، که برای ایجاد یک اجراکننده تست یا ادغام با سایر فرآیندهای ساخت مفید است.

            # In a file, e.g., test_all.py
import doctest
import greetings # Assuming greetings.py contains the greet function
import my_module # Assume other modules also have doctests

if __name__ == "__main__":
    results = doctest.testmod(m=greetings, verbose=True)
    # You can also test multiple modules:
    # results = doctest.testmod(m=my_module, verbose=True)
    print(f"Doctest results for greetings: {results}")

    # To test all modules in the current directory (use with caution):
    # for name, module in sys.modules.items():
    #     if name.startswith('your_package_prefix'):
    #         doctest.testmod(m=module, verbose=True)

            

              
                Copy
              
            
          

تابع doctest.testmod() تمام تست‌های موجود در ماژول مشخص شده را اجرا می‌کند. آرگومان verbose=True خروجی دقیقی را چاپ می‌کند، از جمله اینکه کدام تست‌ها قبول شده و کدام‌ها با شکست مواجه شده‌اند.

2. گزینه‌ها و فلگ‌های Doctest

Doctest راهی برای کنترل محیط تست و نحوه مقایسه‌ها ارائه می‌دهد. این کار با استفاده از آرگومان optionflags در testmod یا در خود doctest انجام می‌شود.

• ELLIPSIS: به ... اجازه می‌دهد تا با هر رشته‌ای از کاراکترها در خروجی مطابقت داشته باشد.
• NORMALIZE_WHITESPACE: تفاوت‌ها در فضای خالی را نادیده می‌گیرد.
• IGNORE_EXCEPTION_DETAIL: جزئیات tracebacks را نادیده می‌گیرد و فقط نوع استثنا را مقایسه می‌کند.
• REPORT_NDIFF: تفاوت‌ها را برای شکست‌ها گزارش می‌کند.
• REPORT_UDIFF: تفاوت‌ها را برای شکست‌ها در قالب unified diff گزارش می‌کند.
• REPORT_CDIFF: تفاوت‌ها را برای شکست‌ها در قالب context diff گزارش می‌کند.
• REPORT_FAILURES: شکست‌ها را گزارش می‌کند (پیش‌فرض).
• ALLOW_UNICODE: به کاراکترهای یونیکد در خروجی اجازه می‌دهد.
• SKIP: به یک تست اجازه می‌دهد اگر با # SKIP علامت‌گذاری شده باشد، رد شود.

می‌توانید این فلگ‌ها را به doctest.testmod() ارسال کنید:

            import doctest
import math_utils

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

            

              
                Copy
              
            
          

متناوباً، می‌توانید گزینه‌ها را در خود docstring با استفاده از یک کامنت خاص مشخص کنید:

            def complex_calculation(x):
    """
    Performs a calculation that might have varying whitespace.

    >>> complex_calculation(10)
    Calculation result:  100.0

    # doctest: +ELLIPSIS +NORMALIZE_WHITESPACE
    >>> another_calculation(5)
    Result is ...
    """
    pass # Placeholder for actual implementation

            

              
                Copy
              
            
          

3. رسیدگی به مقایسه‌های اعداد ممیز شناور

محاسبات اعداد ممیز شناور به دلیل مسائل مربوط به دقت می‌تواند مشکل باشد. رفتار پیش‌فرض Doctest ممکن است تست‌هایی را که از نظر ریاضی صحیح هستند اما کمی در نمایش اعشاری خود متفاوت هستند، با شکست مواجه کند.

این مثال را در نظر بگیرید:

            def square_root(n):
    """
    Calculates the square root of a number.

    >>> square_root(2)
    1.4142135623730951 # Might vary slightly
    """
    import math
    return math.sqrt(n)

            

              
                Copy
              
            
          

برای رسیدگی قوی به این موضوع، می‌توانید از فلگ ELLIPSIS همراه با یک الگوی خروجی انعطاف‌پذیرتر استفاده کنید، یا برای ادعاهای دقیق‌تر اعداد ممیز شناور به چارچوب‌های تست خارجی تکیه کنید. با این حال، برای بسیاری از موارد، صرفاً اطمینان از اینکه خروجی مورد انتظار برای محیط شما دقیق است کافی است. اگر دقت قابل توجهی مورد نیاز است، ممکن است نشان‌دهنده این باشد که خروجی تابع شما باید به گونه‌ای ارائه شود که ذاتاً دقت را مدیریت کند (به عنوان مثال، با استفاده از Decimal).

4. آزمایش در محیط‌ها و زبان‌های مختلف

برای توسعه جهانی، تفاوت‌های احتمالی در تنظیمات زبان، قالب‌های تاریخ/زمان یا نمایش‌های ارز را در نظر بگیرید. مثال‌های Doctest باید به طور ایده‌آل به گونه‌ای نوشته شوند که تا حد امکان نسبت به محیط ناآگاه باشند. اگر خروجی کد شما وابسته به زبان است، ممکن است لازم باشد:

• یک زبان سازگار را قبل از اجرای doctestها تنظیم کنید.
• از فلگ ELLIPSIS برای نادیده گرفتن بخش‌های متغیر خروجی استفاده کنید.
• به جای نمایش‌های رشته‌ای دقیق از داده‌های خاص زبان، روی آزمایش منطق تمرکز کنید.

به عنوان مثال، آزمایش یک تابع قالب‌بندی تاریخ ممکن است نیاز به تنظیمات دقیق‌تری داشته باشد:

            import datetime
import locale

def format_date_locale(date_obj):
    """
    Formats a date object according to the current locale.

    # This test assumes a specific locale is set for demonstration.
    # In a real scenario, you'd need to manage locale setup carefully.
    # For example, using: locale.setlocale(locale.LC_TIME, 'en_US.UTF-8')

    # Example for a US locale:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '10/27/2023'

    # Example for a German locale:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '27.10.2023'

    # A more robust test might use ELLIPSIS if locale is unpredictable:
    # >>> dt = datetime.datetime(2023, 10, 27)
    # >>> format_date_locale(dt)
    # '...'
    # This approach is less precise but more resilient to locale changes.
    """
    try:
        # Attempt to use locale formatting, fallback if unavailable
        return locale.strxfrm(date_obj.strftime('%x'))
    except locale.Error:
        # Fallback for systems without locale data
        return date_obj.strftime('%Y-%m-%d') # ISO format as fallback

            

              
                Copy
              
            
          

این امر اهمیت در نظر گرفتن محیط هنگام نوشتن doctestها، به ویژه برای برنامه‌های جهانی را برجسته می‌کند.

چه زمانی از Doctest استفاده کنیم (و چه زمانی از آن استفاده نکنیم)

Doctest یک ابزار عالی برای بسیاری از موقعیت‌ها است، اما یک راه‌حل جادویی نیست. درک نقاط قوت و ضعف آن به تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند.

موارد استفاده ایده‌آل:

• توابع و ماژول‌های کاربردی کوچک: جایی که چند مثال واضح به طور کافی عملکرد را نشان می‌دهند.
• مستندات API: برای ارائه مثال‌های عینی و قابل اجرا از نحوه استفاده از APIهای عمومی.
• آموزش و یادگیری پایتون: به عنوان راهی برای تعبیه مثال‌های قابل اجرا در مطالب آموزشی.
• نمونه‌سازی سریع: وقتی می‌خواهید به سرعت قطعات کوچک کد را در کنار توضیحات آنها آزمایش کنید.
• کتابخانه‌هایی که هدف آنها کیفیت بالای مستندات است: برای اطمینان از اینکه مستندات و کد همگام باقی می‌مانند.

چه زمانی چارچوب‌های تست دیگر ممکن است بهتر باشند:

• سناریوهای تست پیچیده: برای تست‌هایی که شامل تنظیمات پیچیده، شبیه‌سازی یا ادغام با سرویس‌های خارجی هستند، چارچوب‌هایی مانند unittest یا pytest ویژگی‌ها و ساختار قدرتمندتری ارائه می‌دهند.
• مجموعه‌های تست در مقیاس بزرگ: در حالی که Doctest را می‌توان به صورت برنامه‌نویسی اجرا کرد، مدیریت صدها یا هزاران تست ممکن است در مقایسه با چارچوب‌های تست اختصاصی دشوارتر شود.
• تست‌های حیاتی از نظر عملکرد: سربار Doctest ممکن است کمی بالاتر از اجراکننده‌های تست بسیار بهینه‌سازی شده باشد.
• توسعه مبتنی بر رفتار (BDD): برای BDD، چارچوب‌هایی مانند behave برای نگاشت الزامات به مشخصات اجرایی با استفاده از یک نحو زبان طبیعی‌تر طراحی شده‌اند.
• زمانی که تنظیم/برچیدن گسترده تست مورد نیاز است: unittest و pytest مکانیسم‌های قوی برای fixtures و روتین‌های تنظیم/برچیدن ارائه می‌دهند.

ادغام Doctest با سایر چارچوب‌ها

توجه به این نکته مهم است که Doctest با سایر چارچوب‌های تست متقابلاً منحصر به فرد نیست. می‌توانید از Doctest برای نقاط قوت خاص آن استفاده کنید و آن را با pytest یا unittest برای نیازهای تست پیچیده‌تر تکمیل کنید. بسیاری از پروژه‌ها یک رویکرد ترکیبی را اتخاذ می‌کنند، از Doctest برای مثال‌های سطح کتابخانه و تأیید مستندات استفاده می‌کنند و از pytest برای تست واحد و یکپارچگی عمیق‌تر استفاده می‌کنند.

به عنوان مثال، pytest پشتیبانی عالی از کشف و اجرای doctestها در پروژه شما دارد. با نصب ساده pytest، می‌تواند به طور خودکار doctestها را در ماژول‌های شما پیدا کرده و اجرا کند و آنها را در قابلیت‌های گزارش‌دهی و اجرای موازی خود ادغام کند.

بهترین شیوه‌ها برای نوشتن Doctestها

برای به حداکثر رساندن اثربخشی Doctest، این بهترین شیوه‌ها را دنبال کنید:

• مثال‌ها را مختصر و متمرکز نگه دارید: هر مثال doctest باید به طور ایده‌آل یک جنبه یا مورد استفاده واحد از تابع یا متد را نشان دهد.
• اطمینان حاصل کنید که مثال‌ها خودکفا هستند: از تکیه بر وضعیت خارجی یا نتایج تست قبلی خودداری کنید، مگر اینکه به صراحت مدیریت شوند.
• از خروجی واضح و قابل فهم استفاده کنید: خروجی مورد انتظار باید غیرمبهم و آسان برای تأیید باشد.
• به درستی به استثناها رسیدگی کنید: از قالب Traceback به طور دقیق برای خطاهای مورد انتظار استفاده کنید.
• از فلگ‌های گزینه با احتیاط استفاده کنید: از فلگ‌هایی مانند ELLIPSIS و NORMALIZE_WHITESPACE استفاده کنید تا تست‌ها در برابر تغییرات جزئی و نامربوط مقاوم‌تر شوند.
• موارد حاشیه‌ای و شرایط مرزی را آزمایش کنید: درست مانند هر تست واحد، doctestها باید ورودی‌های معمولی و همچنین ورودی‌های کمتر رایج را پوشش دهند.
• به طور منظم doctestها را اجرا کنید: آنها را در خط لوله ادغام مستمر (CI) خود ادغام کنید تا رگرسیون‌ها را زودتر شناسایی کنید.
• *دلیل* را مستند کنید: در حالی که doctestها *نحوه* را نشان می‌دهند، مستندات نثر شما باید *دلیل* وجود این عملکرد و هدف آن را توضیح دهد.
• بین‌المللی‌سازی را در نظر بگیرید: اگر برنامه شما داده‌های بومی‌سازی شده را مدیریت می‌کند، به این موضوع توجه داشته باشید که چگونه مثال‌های doctest شما ممکن است تحت تأثیر زبان‌های مختلف قرار گیررند. با نمایش‌های واضح و قابل فهم جهانی آزمایش کنید یا از فلگ‌ها برای تطبیق تغییرات استفاده کنید.

ملاحظات جهانی و Doctest

برای توسعه‌دهندگانی که در تیم‌های بین‌المللی یا در پروژه‌هایی با پایگاه کاربر جهانی کار می‌کنند، Doctest یک مزیت منحصر به فرد ارائه می‌دهد:

• کاهش ابهام: مثال‌های اجرایی به عنوان یک زبان مشترک عمل می‌کنند و سوء تفاهم‌هایی که ممکن است از تفاوت‌های زبانی یا فرهنگی ناشی شوند را کاهش می‌دهند. یک قطعه کد که خروجی را نشان می‌دهد، اغلب بیشتر از یک توصیف متنی به طور جهانی درک می‌شود.
• آشناسازی اعضای جدید تیم: برای توسعه‌دهندگانی که از پیشینه‌های متنوع به تیم ملحق می‌شوند، doctestها مثال‌های عملی فوری از نحوه استفاده از پایگاه کد ارائه می‌دهند و زمان افزایش سرعت آنها را تسریع می‌کنند.
• درک بین فرهنگی از عملکرد: هنگام آزمایش اجزایی که با داده‌های جهانی تعامل دارند (به عنوان مثال، تبدیل ارز، مدیریت منطقه زمانی، کتابخانه‌های بین‌المللی‌سازی)، doctestها می‌توانند به تأیید خروجی‌های مورد انتظار در قالب‌های مورد انتظار مختلف کمک کنند، به شرطی که با انعطاف‌پذیری کافی نوشته شده باشند (به عنوان مثال، با استفاده از ELLIPSIS یا رشته‌های مورد انتظار با دقت ساخته شده).
• ثبات در مستندات: اطمینان از اینکه مستندات با کد همگام باقی می‌مانند برای پروژه‌هایی با تیم‌های توزیع شده که سربار ارتباطات در آنها بالاتر است، بسیار مهم است. Doctest این همگام‌سازی را اعمال می‌کند.

مثال: یک تبدیل کننده ارز ساده با doctest

بیایید تابعی را تصور کنیم که USD را به EUR تبدیل می‌کند. برای سادگی، از یک نرخ ثابت استفاده می‌کنیم.

            def usd_to_eur(amount_usd):
    """
    Converts an amount from US Dollars (USD) to Euros (EUR) using a fixed rate.
    The current exchange rate used is 1 USD = 0.93 EUR.

    Examples:
    >>> 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
              
            
          

این doctest کاملاً سرراست است. با این حال، اگر نرخ ارز نوسان داشته باشد یا اگر تابع نیاز به مدیریت ارزهای مختلف داشته باشد، پیچیدگی افزایش می‌یابد و تست پیچیده‌تری ممکن است مورد نیاز باشد. در حال حاضر، این مثال ساده نشان می‌دهد که چگونه doctestها می‌توانند به وضوح یک قطعه عملکرد خاص را تعریف و تأیید کنند، که صرف نظر از موقعیت مکانی تیم مفید است.

نتیجه‌گیری

ماژول Doctest پایتون یک ابزار قدرتمند، اما اغلب کم استفاده شده، برای ادغام مثال‌های اجرایی به طور مستقیم در مستندات شما است. با در نظر گرفتن مستندات به عنوان منبع حقیقت برای تست، مزایای قابل توجهی از نظر وضوح کد، قابلیت نگهداری و بهره‌وری توسعه‌دهنده به دست می‌آورید. برای تیم‌های جهانی، Doctest یک روش واضح، غیرمبهم و قابل دسترسی جهانی برای درک و تأیید رفتار کد ارائه می‌دهد که به پر کردن شکاف‌های ارتباطی و ایجاد درک مشترک از کیفیت نرم‌افزار کمک می‌کند.

خواه روی یک پروژه شخصی کوچک کار می‌کنید یا یک برنامه سازمانی در مقیاس بزرگ، گنجاندن Doctest در گردش کار توسعه شما یک تلاش ارزشمند است. این یک گام به سوی ایجاد نرم‌افزاری است که نه تنها کاربردی است، بلکه به طور استثنایی مستند شده و به طور دقیق آزمایش شده است و در نهایت منجر به کد قابل اعتمادتر و قابل نگهداری‌تر برای همه، در همه جا می‌شود.

امروز نوشتن doctestهای خود را شروع کنید و مزایای تست مبتنی بر مستندسازی را تجربه کنید!