加速Pytest测试套件:项目教程
2024-09-12 01:22:35作者:宣利权Counsellor
项目介绍
awesome-pytest-speedup 是一个开源项目,旨在提供一系列最佳实践、技巧和链接,帮助开发者加速他们的 pytest 测试套件。该项目由 zupo 维护,提供了详细的检查清单和优化建议,帮助开发者从硬件、测试集合、插件管理、网络访问、磁盘访问、数据库访问等多个方面提升测试速度。
项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了 pytest。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
pip install pytest
接下来,克隆 awesome-pytest-speedup 项目到本地:
git clone https://github.com/zupo/awesome-pytest-speedup.git
cd awesome-pytest-speedup
运行示例测试
项目中包含了一些示例测试,你可以通过以下命令运行这些测试:
pytest tests/
配置优化
根据项目提供的最佳实践,你可以在 pytest.ini 文件中进行配置优化。例如,禁用不必要的插件:
[pytest]
addopts = -p no:doctest -p no:pastebin -p no:nose
应用案例和最佳实践
硬件优化
- 使用更快的硬件:现代笔记本电脑的性能已经非常强大,但如果你的测试套件非常庞大,考虑使用更快的机器或云服务来运行测试。
- 使用CI的自托管运行器:许多CI服务允许你使用自托管的运行器,这样可以节省成本并提高测试速度。
测试集合优化
- 减少递归目录:通过配置
pytest.ini文件,告诉pytest不要递归搜索某些目录。 - 指定测试路径:明确告诉
pytest测试文件的位置,避免不必要的搜索。
插件管理
- 禁用不必要的内置插件:
pytest自带了许多插件,但你可能并不需要所有这些插件。通过配置pytest.ini文件,禁用那些不必要的插件。
网络和磁盘访问
- 禁用网络访问:使用
pytest-socket插件来防止测试代码无意中访问互联网。 - 使用内存文件系统:使用
pyfakefs来模拟磁盘I/O,从而加快测试速度。
数据库访问
- 优化数据库访问:对于需要数据库访问的测试,考虑使用事务回滚而不是每次测试后重建数据库。
- 并行化测试:使用
pytest-xdist插件来并行运行测试,充分利用多核CPU的优势。
典型生态项目
pytest-xdist
pytest-xdist 是一个非常流行的插件,允许你在多个CPU核心上并行运行测试。它可以帮助你显著减少测试时间,尤其是在大型项目中。
pytest-socket
pytest-socket 是一个用于禁用网络访问的插件,防止测试代码无意中访问互联网,从而加快测试速度。
pyfakefs
pyfakefs 是一个用于模拟文件系统的库,它可以帮助你在内存中进行文件操作,从而加快测试速度。
通过这些优化和工具,你可以显著提升 pytest 测试套件的运行速度,从而提高开发效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322