Sublime Text单元测试与代码覆盖率工具:package_coverage
需积分: 10 108 浏览量
更新于2024-11-17
收藏 14KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Sublime Text软件包,名为package_coverage,它是一个用于单元测试和代码覆盖率测量的工具,特别适用于Python开发。这个软件包通过Sublime Text的Package Control自动安装,它能够运行测试并报告测试覆盖的范围。package_coverage支持Python的单元测试框架,比如unittest,以及用于测量代码覆盖率的工具,例如coverage和sqlite3。软件包可以帮助开发者在dev/tests.py文件中定义的测试类上执行测试,并通过SQLite数据库来存储和聚合来自不同计算机和操作系统的代码覆盖率数据。"
知识点详细说明如下:
1. Sublime Text软件包管理:
- Sublime Text是一款流行的代码编辑器,它通过Package Control来管理各种扩展和插件。
- Package Control是一个由Will Bond开发的插件,用于安装和管理Sublime Text的插件包。
- package_coverage是通过Package Control安装的一个特定插件,目的是为了提高开发效率和代码质量。
2. 单元测试和代码覆盖率:
- 单元测试是软件开发过程中用于验证最小单元代码(如函数或方法)正确性的测试。
- 代码覆盖率是指测试用例执行过程中覆盖代码的程度,常见的代码覆盖率工具有Python的coverage模块。
- package_coverage通过利用unittest模块来发现和执行dev/tests.py中定义的测试类。
- 代码覆盖率结果能够通过SQLite数据库进行存储、聚合和报告。
3. Python开发和测试:
- Python是一种广泛用于各种应用领域的编程语言,它拥有丰富的第三方库和框架。
- 单元测试通常和测试驱动开发(TDD)一起使用,可以确保代码的可靠性和正确性。
- package_coverage通过Python的unittest框架来运行测试,并能够与coverage模块集成,后者用于代码覆盖度量。
4. SQLite数据库使用:
- SQLite是一种轻量级的关系型数据库,不需要单独的服务器进程即可运行。
- 通过SQLite数据库,package_coverage可以将来自多台计算机和操作系统的代码覆盖率数据进行集中存储和分析。
- 开发者可以通过Dropbox等云存储服务同步coverage数据库文件,以便在不同的设备间共享和合并覆盖率报告。
5. 安装和配置package_coverage:
- 安装package_coverage插件非常简单,只需在Sublime Text中打开命令选项板,输入“程序包控制:安装程序包”,然后搜索并选择package_coverage插件进行安装。
- 插件的配置相对简单,主要需要设置SQLite数据库的存储位置,以便用于跟踪覆盖范围结果。
6. 目录结构:
- package_coverage的文件结构包含在一个名为"package_coverage-master"的压缩包内。
- 这个目录结构可能包含安装脚本、测试脚本、文档以及插件配置文件。
通过以上详细的知识点说明,可以看出package_coverage软件包为Python开发环境中的Sublime Text编辑器提供了一种高效的单元测试和代码覆盖率跟踪解决方案。它通过集成现有的Python测试和覆盖率工具,并以用户友好的方式在Sublime Text中展示结果,极大地简化了测试流程,增强了开发者的生产力和代码质量。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-03-06 上传
2021-02-21 上传
2019-10-11 上传
2021-03-17 上传
2021-03-02 上传
2021-05-23 上传
大英勋爵汉弗莱
- 粉丝: 41
- 资源: 4492
最新资源
- MeuPrimeiroPacoteR:包装的用途(一行,标题大小写)
- command-asker.js:通过命令行与用户交互的简单方法
- DeathrunMod:AMXX插件
- ElsoKozosMunka
- tyten-game:TYTEN-TAGD Game Jam 2020年Spring
- 基于DS18B20多点测温源码-电路方案
- 戈格克隆
- calibre-web-test:口径网测试
- PEiD_1.1_2022_04_10.7z
- Arduino LEG-项目开发
- SpringCloud-Demo:springcloud演示
- 如果学生的学习时间为9.25小时,则在有监督的机器学习模型上的预测分数
- api-generator:Docpad 源解析器。 生成用于构建文档的 JSON 文件
- TaskScheduler:使用函子,lambda和std
- benthomas325
- Coding-Ninjas-java