HtmlTestRunner 使用教程
2024-09-09 15:31:12作者:傅爽业Veleda
1. 项目介绍
HtmlTestRunner 是一个基于 Python 的 unittest 测试运行器,它能够生成易于人类阅读的 HTML 格式的测试报告。该项目的主要目的是提供一个简单易用的工具,帮助开发者在进行单元测试时,能够快速生成可视化的测试结果报告。HtmlTestRunner 的设计灵感来源于 unittest-xml-reporting 和 HtmlTestRunner,它结合了两者的优点,提供了更加丰富的功能和更好的用户体验。
2. 项目快速启动
安装
要安装 HtmlTestRunner,请在终端中运行以下命令:
pip install html-testRunner
使用示例
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 HtmlTestRunner 与 unittest 框架结合生成测试报告:
import unittest
import HtmlTestRunner
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
""" 示例测试类 """
def test_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
def test_isupper(self):
self.assertTrue('FOO'.isupper())
self.assertFalse('Foo'.isupper())
def test_split(self):
s = 'hello world'
self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
# 检查 split 方法在传入非字符串类型时是否会抛出 TypeError
with self.assertRaises(TypeError):
s.split(2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main(testRunner=HtmlTestRunner.HTMLTestRunner(output='test_reports'))
运行上述代码后,HtmlTestRunner 将会在 test_reports 目录下生成一个 HTML 格式的测试报告。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
HtmlTestRunner 广泛应用于需要生成可视化测试报告的场景,特别是在以下情况下:
- 持续集成/持续交付(CI/CD):在自动化测试流程中,HtmlTestRunner 可以生成详细的测试报告,帮助开发团队快速定位问题。
- 测试结果展示:在项目演示或客户交付时,HtmlTestRunner 生成的 HTML 报告可以直观地展示测试结果,提升沟通效率。
最佳实践
- 定制化报告:通过调整
HtmlTestRunner.HTMLTestRunner的参数,如report_title和descriptions,可以生成更加个性化的测试报告。 - 集成到测试框架:将 HtmlTestRunner 集成到现有的测试框架中,如 pytest 或 nose,以扩展其功能。
4. 典型生态项目
HtmlTestRunner 作为一个测试报告生成工具,通常与其他测试框架和工具结合使用,以构建完整的测试生态系统。以下是一些典型的生态项目:
- unittest:Python 自带的单元测试框架,HtmlTestRunner 可以与其无缝集成。
- pytest:一个功能强大的测试框架,可以通过插件机制与 HtmlTestRunner 结合使用。
- Jenkins:一个流行的持续集成工具,可以与 HtmlTestRunner 生成的报告结合,实现自动化测试和报告展示。
通过这些生态项目的结合,HtmlTestRunner 能够更好地服务于各种测试需求,提升测试效率和质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
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++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
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
364
3.02 K