7 Testing and Debugging

防御性编程

• 一开始设计程序时就要考虑到应当便于testing和debugging
• 把程序分割成可以分别测试和调试的的几个小部分
• 在程序的开头要注释，来说明程序的输入和输出
• 代码间注释
  

测试的几种情况

正确的测试顺序：
1. 单元测试
2. 回归测试
3. 集成测试
很多人会急于运行整个程序进行测试，很容易出bug。正确的做法是从小到大一步步测试。

测试的几个角度：

• 直觉
• 随机测试
• 黑盒测试（基于功能）
• 白盒测试（通过源代码）
  

黑盒测试

白盒测试

Bugs

• Overt 显性 vs. Covert 隐性
• Persistent 持续 vs. Intermittent 间歇
• 隐性和间歇性的bugs很难找
  

Debugging

• steep learning curve 陡峭的学习曲线
• goal is to have a bug-free program
• tools
  • built in to IDLE and Anaconda
  • Python Tutor
  • print statement
  • use your brain, be systematic in your hunt

Logic errors - Hard

• think before writing new code
• draw pictures, take a break
• explain (not just read) the code

Don’t and Do

8 Exceptions and Assertions

python常见错误类型：
　　AttributeError：属性错误，特性引用和赋值失败时会引发属性错误
　　NameError：试图访问的变量名不存在
　　SyntaxError：语法错误，代码形式错误
　　IOError：输出输入错误
　　KeyError：使用了映射中不存在的关键字（键）时引发的关键字错误
　　IndexError：索引错误
　　TypeError：类型错误
　　ZeroDivisonError：除数为0错误
　　ValueError：值错误
　　

try, except, else, finally

• 能够顺利执行try语句时才执行else语句，如果出现exception则不执行else
• 总是要执行finally

　　
手动设置需要抛出的错误提示

Assertions

用断言来确认某些期望的情况

def avg(grades):assert not len(grades) == 0, 'no grades data' # 如果grades为空，抛出提示return sum(grades)/len(grades)

可以使用assertions来及时指出不符合条件的地方，而不用手动添加各种print来寻找bug，可以用于检查输入输出是否符合要求

　　　　

可以使用assertions来检查数据种类、数据结构、限制条件是否符合要求

练习题笔记：

d.get(key,default)
如果字典d中有指定的key，返回其对应的值；否则返回default。如果没有指定default，则返回None。

===>这样可以避免从字典中取值时抛出KeyError。

　例如：

def getFrequencyDict(sequence):"""Returns a dictionary where the keys are elements of the sequenceand the values are integer counts, for the number of times thatan element is repeated in the sequence.sequence: string or listreturn: dictionary"""# freqs: dictionary (element_type -> int)freq = {}for x in sequence:freq[x] = freq.get(x,0) + 1  # 统计频次的简洁代码，且可避免抛出KeyErrorreturn freq

　　　
Mutable Sequence Types

　　
===>可以使用.copy()方法来复制字典

print(content, end=someting)
end表示print将如何结束，默认为end=”\n”。

In:

print('Hello', end=' ')
print('world', end='')
print('!')

Out:

Hello world!