pytest项目:优化ExceptionGroup的简短测试摘要信息显示
2025-05-18 09:48:10作者:凤尚柏Louis
在pytest测试框架中,当测试失败时,终端会输出=== short test summary info ===部分,提供简洁的失败原因摘要。然而,当前对于ExceptionGroup异常的处理方式存在信息显示不够明确的问题。
问题背景
ExceptionGroup是Python 3.11引入的新特性,它允许将多个异常组合在一起抛出。当测试中遇到ExceptionGroup时,pytest当前的简短摘要信息显示方式存在以下不足:
- 无论
ExceptionGroup中包含多少个实际异常,摘要信息都只显示ExceptionGroup本身 - 无法从简短摘要中快速判断
ExceptionGroup中实际包含的异常情况 - 当
ExceptionGroup中只包含一个实际异常时,显示方式与直接抛出该异常没有明显区别
改进方案
pytest开发团队经过讨论,提出了以下改进方案:
- 当
ExceptionGroup中只包含一个实际异常时,显示该异常的具体信息,并附加[single exception in an ExceptionGroup]说明 - 考虑信息截断情况下的显示优化,确保关键信息优先保留
- 对于包含多个异常的
ExceptionGroup,考虑显示所有异常类型的简洁列表
技术实现考量
在实现这一改进时,需要考虑以下技术细节:
- 信息截断处理:终端显示宽度有限,长信息会被截断。需要确保关键信息不被截断
- 多异常情况:当
ExceptionGroup包含多个异常时,如何简洁明了地显示所有异常类型 - 详细模式:在
-vv详细模式下,可能需要显示完整的异常层次结构 - 向后兼容:改进不应影响现有测试用例的行为和输出格式
预期效果
改进后的显示效果可能如下:
FAILED test_example.py::test_case - ValueError: Invalid input value [single exception in an ExceptionGroup]
或对于多个异常的情况:
FAILED test_example.py::test_case - [2 in ExceptionGroup]: ValueError("Invalid input"), TypeError("Wrong type")
这种改进将使测试失败信息更加清晰,帮助开发者更快定位问题,特别是在处理复杂的异常嵌套情况时。
总结
pytest团队持续关注用户体验,通过优化ExceptionGroup的简短摘要显示,将使测试输出更加直观有用。这一改进特别有利于使用Python 3.11+新特性的项目,帮助开发者更高效地处理复杂的异常情况。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 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 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
710
🎉 (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
1.06 K
616
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
197
74
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
460