psutil项目测试框架从unittest迁移到pytest的技术实践
2025-05-22 13:34:57作者:宣海椒Queenly
在Python生态系统中,测试框架的选择对项目开发效率和维护成本有着重要影响。psutil作为一个跨平台的系统监控库,近期完成了从标准库unittest到第三方框架pytest的重大测试框架迁移工作。这项技术改进带来了多方面的优化和提升。
迁移背景与动机
psutil项目原本使用Python标准库中的unittest作为测试框架,但随着项目规模的增长和测试复杂度的提升,unittest框架的一些局限性逐渐显现:
- 断言语法冗长:unittest要求使用self.assert*系列方法,代码不够简洁直观
- 并行测试实现复杂:项目自行实现了复杂的并行测试机制,维护成本高
- 测试运行器冗余:存在专门的测试运行器代码,增加了维护负担
pytest框架以其简洁的语法和丰富的插件生态,成为更理想的替代方案。迁移后,psutil获得了更现代化的测试基础设施。
关键技术改进点
断言语法的简化
迁移后,测试代码中可以使用Python原生的assert语句替代unittest的各种assert方法。例如:
# 迁移前(unittest风格)
self.assertEqual(process.pid, os.getpid())
self.assertTrue(process.is_running())
# 迁移后(pytest风格)
assert process.pid == os.getpid()
assert process.is_running()
这种改变使测试代码更加简洁、易读,也更符合Python的惯用写法。
并行测试的优化实现
原先psutil通过concurrencytest库实现了测试的并行执行,这部分自定义代码较为复杂。迁移后,直接使用pytest-xdist插件即可实现高效的测试并行化,显著简化了代码结构并提高了并行测试的可靠性。
测试基础设施的精简
项目移除了自研的测试运行器(psutil/tests/runner.py),转而利用pytest的内置功能。这不仅减少了代码量,还降低了维护成本。同时,项目仍保留了通过python3 -m psutil.tests运行测试的能力,确保在生产环境中无需安装pytest也能执行测试。
迁移过程中的技术考量
- 兼容性保障:确保迁移不影响现有测试逻辑和覆盖率
- 渐进式迁移:分多个PR逐步完成,降低风险
- 开发者体验:保持原有测试运行方式的可用性
- 依赖管理:移除了对concurrencytest的依赖,简化了项目依赖树
迁移后的收益
- 代码可维护性提升:测试代码更简洁,基础设施更精简
- 开发效率提高:更直观的断言语法和更丰富的调试信息
- 执行性能优化:pytest-xdist提供了更高效的并行测试能力
- 生态系统整合:与Python测试生态更紧密集成,便于利用各种pytest插件
这项技术改进体现了psutil项目对代码质量和开发体验的持续追求,也为其他Python项目提供了测试框架现代化的参考案例。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100