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
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869