Кеннет Рейтц – Автостопом по Python (страница 21)

========================= 1 failed in 0.02 seconds =========================

Nose (http://readthedocs.org/docs/nose/en/latest/) расширяет unittest для того, чтобы упростить тестирование:

$ pip install nose

Предоставляет возможность автоматически обнаруживать тесты, чтобы сэкономить ваше время и избавить от необходимости создавать наборы тестов вручную. Предлагает множество надстроек для дополнительной функциональности вроде совместимого с xUnit вывода тестов, отчетов о покрытии, а также выбора тестов.

tox (http://testrun.org/tox/latest/) — инструмент для автоматизирования управления средами тестирования и для тестирования в разных конфигурациях интерпретатора:

$ pip install tox

tox позволяет сконфигурировать сложные матрицы тестов с большим количеством параметров с помощью конфигурационного файла, похожего на INI-файлы.

Если вы не можете контролировать свою версию Python, но хотите использовать эти инструменты тестирования, предлагаем вам несколько вариантов.

unittest2. Это обратный порт модуля unittest (http://pypi.python.org/pypi/unittest2) для версии Python 2.7, который имеет усовершенствованный API и лучшие выражения относительно тех, что были доступны в предыдущих версиях Python.

Если вы используете Python 2.6 или ниже (например, если вы работаете в крупном банке или компании Fortune 500), можете установить его с помощью команды pip:

$ pip install unittest2

Вы можете захотеть импортировать модуль под именем unittest, чтобы вам было проще портировать код на новые версии модуля в будущем:

import unittest2 as unittest

class MyTest(unittest.TestCase):

····…

Таким образом, если вы когда-нибудь перейдете на новую версию Python и вам больше не потребуется модуль unittest2, вы сможете изменить выражение импорта, не меняя остальной код.

Mock. Если вам понравилось то, что вы прочитали в пункте «Mock (в модуле unittest)» раздела «Основы тестирования» выше, но вы работаете с Python в версии ниже 3.3, вы все еще можете использовать unittest.mock, импортировав его как отдельную библиотеку:

$ pip install mock

fixture. Предоставляет инструменты, которые позволяют проще настраивать и очищать бэкенды баз данных для тестирования (http://farmdev.com/projects/fixture/). Он может загружать фальшивые наборы данных для использования в SQLAlchemy, SQLObject, Google Datastore, Django ORM и Storm. Существуют и его новые версии, но его тестировали только для версий Python 2.4–2.6.

Lettuce и Behave — это пакеты для выполнения разработки через реализацию поведения (behavior-driven development, BDD) в Python. BDD — процесс, который появился на основе TDD в начале 2000-х годов для того, чтобы заменить слово «тест» в TDD на слово «поведение» (дабы преодолеть проблемы, возникающие у новичков при освоении TDD). Это название появилось благодаря Дэну Норту (Dan North) в 2003-м и было представлено миру наряду с инструментом JBehave для Java в статье 2006 года в журнале Better Socware (представляла собой отредактированную статью из блога Дэна Норта Introducing BDD по адресу http://dannorth.net/introducing-bdd).

Концепция BDD набрала популярность после того, как в 2011 году вышла книга 6e Cucumber Book (Pragmatic Bookshelf), где был задокументирован пакет Behave для Ruby. Это вдохновило Гэбриэла Фалько (Gabriel Falco) на создание Lettuce (http://lettuce.it/), а Питера Паренте (Peter Parente) — на создание Behave (http://pythonhosted.org/behave/) для нашего сообщества.

Поведения описываются простым текстом с помощью синтаксиса под названием Gherkin, который люди могут прочитать, а машины — понять. Вам могут пригодиться следующие руководства:

• руководство по Gherkin (https://github.com/cucumber/cucumber/wiki/Gherkin);

• руководство по Lettuce (http://lettuce.it/tutorial/simple.html);

• руководство по Behave (http://tott-meetup.readthedocs.org/en/latest/sessions/behave.html).

Документация

Читаемость — главная цель разработчиков Python как в проектах, так и в документации. Приемы, описанные в этом разделе, помогут вам сэкономить немало времени.

Документация к проекту

Существует документация по API, предназначенная пользователям проектов, а также дополнительная документация для тех, кто хочет вносить в проект свой вклад. В этом разделе вы узнаете о дополнительной документации.

Файл README, расположенный в корневом каталоге, призван давать общую информацию как пользователям, так и тем, кто обслуживает проект. В нем должен быть либо простой текст, либо легкая для чтения разметка вроде reStructured Text (сейчас это единственный формат, который понимает PyPI[48]) или Markdown (https://help.github.com/articles/basic-writing-and-formatting-syntax/). Этот файл должен содержать несколько строк, описывающих предназначение проекта или библиотеки (предполагая, что пользователь ничего не знает о проекте), URL основного исходного кода ПО и информацию об авторах. Если вы планируете читать код, то в первую очередь должны ознакомиться с этим файлом.

Файл INSTALL не особенно нужен в Python (но он может пригодиться для того, чтобы соответствовать требованиям лицензий вроде GPL). Инструкции по установке зачастую сокращаются до одной команды вроде pip install module или python setup.py install и добавляются в файл README.

Файл LICENSE должен присутствовать всегда и указывать лицензию, под которой ПО доступно общественности (см. раздел «Выбираем лицензию» далее в этой главе для получения более подробной информации.)

В файле TODO или одноименном разделе файла README должны быть представлены планы по развитию кода.

В файле CHANGELOG или одноименном разделе файла README должны быть приведены изменения, которые произошли с базой кода в последних версиях.

Публикация проекта

В зависимости от проекта ваша документация может содержать некоторые (или даже все) из этих компонентов:

• во введении должен даваться краткий обзор того, что можно сделать с продуктом (плюс один или два простых варианта использования). Этот раздел представляет собой 30-секундную речь, описывающую ваш проект;

• в разделе «Руководство» основные варианты использования описаны более подробно. Читатель пройдет пошаговую процедуру настройки рабочего прототипа;

• раздел API генерируется на основе кода (см. подраздел «Строки документации против блоковых комментариев» текущего раздела далее). В нем перечислены все доступные интерфейсы, параметры и возвращаемые значения;

• документация для разработчиков предназначена для тех, кто хочет внести свой вклад в проект. В ней могут содержаться соглашения, принятые в коде, и описываться общая стратегия проектирования.

Sphinx (http://sphinx.pocoo.org/) — самый популярный[49] инструмент для создания документации для Python. Используйте его: он преобразует язык разметки reStructured Text в огромное множество форматов, включая HTML, LaTeX (для печатаемых версий PDF), страницы руководства и простой текст.

Существует отличный бесплатный хостинг для вашей документации, созданной с помощью Sphinx: Read the Docs (http://readthedocs.org/). Используйте и его. Вы можете сконфигурировать его с помощью функций перехвата коммитов для вашего репозитория исходного кода, поэтому перестроение вашей документации будет происходить автоматически.

Sphinx знаменит благодаря генерации API. Он также хорошо работает для общей документации в проекте. Онлайн-версия книги «Автостопом по Python» создана с помощью Sphinx и размещена на сайте Read the Docs.

Sphinx использует формат reStructured Text (http://docutils.sourceforge.net/rst.html), с его помощью написана практически вся документация для Python. Если содержимое аргумента long_description функции setuptools.setup() написано в формате reStructured Text, оно будет отрисовано как HTML в PyPI — другие форматы будут представлены как простой текст. Он похож на Markdown, имеющий встроенные необязательные расширения. Следующие ресурсы подойдут для изучения синтаксиса:

• The reStructuredText Primer (http://sphinx.pocoo.org/rest.html);

• reStructuredText Quick Reference (http://bit.ly/restructured-text).

Или начните вносить свой вклад в документацию к любимому проекту и учитесь в процессе чтения.

Строки документации против блоковых комментариев

Строки документации и блоки комментариев не взаимозаменяемы. Оба варианта могут применяться для функции или класса. Рассмотрим пример использования обоих.

Первый блок комментария — это заметка для программиста.

Строки документации описывают, как работает функция или класс, она будет показана в интерактивной сессии Python, когда пользователь введет команду help(square_and_rooter).

Строки документации, размещенные в начале модуля или в начале файла __init__.py, также появятся в выводе функции help(). Функция autodoc для Sphinx может автоматически генерировать документацию с помощью правильно отформатированных строк. Инструкцию о том, как форматировать строки документации для autodoc, вы можете прочитать в руководстве к Sphinx (http://www.sphinx-doc.org/en/stable/tutorial.html#autodoc). Для получения более подробных сведений обратитесь к PEP 257 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0257/).

Журналирование

Модуль журналирования был частью стандартной библиотеки Python, начиная с версии 2.3. Он кратко описан в PEP 282 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0282/). Эту документацию сложно прочесть, исключение составляет простое руководство по журналированию (http://docs.python.org/howto/logging.html#logging-basic-tutorial).