Responses项目中的异步测试问题分析与解决方案
背景介绍
在Python测试库Responses的最新版本0.25.0中,开发者在构建和测试过程中遇到了两个异步测试用例失败的问题。尽管测试环境中已经安装了pytest-asyncio插件,但测试仍然报错提示缺少合适的异步框架插件。
问题现象
测试失败的两个用例分别是test_registry_async和test_async_calls,错误信息显示"async def functions are not natively supported and have been skipped",并建议安装pytest-asyncio等异步测试插件。然而实际上pytest-asyncio 0.23.5已经安装在测试环境中。
技术分析
根本原因
-
缺少pytest标记:Responses项目中的异步测试用例没有正确添加
@pytest.mark.asyncio装饰器,导致pytest无法识别这些测试需要使用asyncio插件。 -
pytest的异步测试机制:pytest本身不原生支持异步测试,需要依赖插件。当发现async def定义的测试函数时,如果没有配置合适的插件,pytest会抛出警告并跳过测试。
-
测试环境隔离:在构建RPM包的特殊环境中,测试运行在严格隔离的网络环境下,这增加了问题排查的复杂性。
解决方案
Responses项目维护者通过以下方式解决了这个问题:
-
添加必要的pytest标记:为所有异步测试用例添加
@pytest.mark.asyncio装饰器,明确告诉pytest这些测试需要使用asyncio插件。 -
确保测试配置正确:验证了pytest-asyncio插件的安装和配置,确保其在测试环境中被正确加载。
验证结果
在修复后的版本0.25.2中:
- 所有212个测试用例全部通过
- 仅保留了预期的弃用警告(关于match_querystring和stream参数的弃用提示)
- 异步测试用例能够正常执行
经验总结
-
异步测试注意事项:在使用pytest进行异步测试时,必须确保:
- 安装了正确的异步测试插件(如pytest-asyncio)
- 为异步测试函数添加适当的标记
- 测试环境配置正确
-
构建环境隔离问题:在隔离的构建环境中测试时,需要特别注意依赖项的完整性和正确性,因为网络隔离可能会隐藏一些依赖问题。
-
弃用警告处理:虽然不影响测试通过,但项目中的弃用警告提示开发者应该考虑更新使用新推荐的API方式。
结语
Responses项目通过这次问题修复,完善了其异步测试的支持,为开发者提供了更稳定的测试环境。这也提醒我们在使用测试框架时,需要充分理解其扩展机制和配置要求,特别是对于异步编程这种特殊场景。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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