首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

极简主义Pytest输出?

极简主义Pytest输出是指使用Pytest测试框架进行软件测试时,通过设置和配置Pytest插件和参数,以达到简化测试结果输出的目的。具体来说,极简主义Pytest输出可通过以下方式实现:

  1. 使用pytest-sugar插件:pytest-sugar插件可以改进测试结果的输出,提供更简洁、易读的输出格式。它会自动显示进度条和失败的测试用例,并在测试完成后提供一个可视化的摘要。可以通过以下命令安装该插件:pip install pytest-sugar
  2. 使用pytest-dot插件:pytest-dot插件可以将测试结果以点阵图的形式展示,更加直观和简洁。每个测试用例用一个点表示,通过用绿色点表示通过的用例,红色点表示失败的用例,等等。可以通过以下命令安装该插件:pip install pytest-dot
  3. 使用pytest-xdist插件:pytest-xdist插件可以实现多进程或多线程运行测试用例,提高测试运行速度,并且在结果输出方面也有所改进。它能够以较少的终端输出显示整个测试套件的进度和结果。可以通过以下命令安装该插件:pip install pytest-xdist
  4. 配置pytest.ini文件:可以通过编辑pytest.ini文件来配置Pytest的输出选项。例如,可以设置console_output_style = classic来使用经典的输出风格,或设置addopts = -rP来显示详细的测试结果。
  5. 使用pytest-html插件:pytest-html插件可以生成一个漂亮的HTML测试报告,其中包含了详细的测试结果和统计信息。可以通过以下命令安装该插件:pip install pytest-html

总结起来,极简主义Pytest输出通过使用各种Pytest插件和配置文件来简化和改进测试结果的显示方式,使得测试结果更易读、直观,并提供了一些有用的功能和统计信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 13层网络拿下83%精度,华为诺亚新型神经网络架构VanillaNet「简约」到极致

    机器之心专栏 机器之心编辑部 深度学习模型架构越复杂越好吗? 自过去的几十年里,人工神经网络取得了显著的进展,这归功于一种理念:增加网络的复杂度可以提高性能。从 AlexNet 引爆了深度学习在计算机视觉的热潮后,研究者们为了提升深度网络的性能,精心地设计出了各种各样的模块,包括 ResNet 中的残差,ViT 中的注意力机制等。然而,尽管深层的复杂神经网络可以取得很好的性能,但他们在实际应用中的推理速度往往会受到这些复杂操作的影响而变慢。 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 Va

    02
    领券