TGViewer
DLeX: AI Python DLeX: AI Python @ai_python · 21.4K subscribers
Post #17735 2.65K
این ویدئو راهنمایی جامع برای نحوه نوشتن Unit Test های مؤثر در پایتون ارائه می‌دهد و بر اهمیت آن‌ها در توسعه نرم‌افزار تأکید می‌کند. ابتدا چالش‌های تست کدی را که به درخواست‌های خارجی (مانند فراخوانی API) متکی است، توضیح می‌دهد و تکنیک‌هایی مانند مانکی پچینگ (monkey patching) و ماکینگ (mocking) را معرفی می‌کند تا بتوان وابستگی‌ها را شبیه‌سازی کرد و کد را به صورت ایزوله تست کرد.

@ai_python


سپس، به بررسی ویژگی‌های پیشرفته‌تر Pytest (مانند fixtures، پارامترسازی، و مدیریت استثناها) می‌پردازد که نوشتن تست‌ها را آسان‌تر و قدرتمندتر می‌کنند. در نهایت، با ارائه نکات عملی برای طراحی تست خوب، از جمله بازسازی کد برای قابلیت تست‌پذیری بهتر و سازماندهی ساختار فایل‌های تست، به مخاطبان کمک می‌کند تا رویکردی کارآمدتر در تست‌نویسی داشته باشند.

جهت گوش سپردن به خلاصه فارسی این ویدیو که به صورت مصنوعی ساخته شده این جا کلیک کنید.

https://youtu.be/EIV_ixKGPmc?si=I1eZQs4xHR8DDj8R
More from @ai_python
  1. Oct 9, 2026🚗💨 دو برابر داده، چهار برابر کار! روشِ حلِ یک مسئله تعیین می‌کند که با بیشتر شدن داده‌ها…
  2. Oct 8, 2026آموزش Laya 👉 @ai_python 🦁 ☀️ https://youtu.be/zeVR8IJ4v70?si=cKyBXDothlpkByAF
  3. Oct 7, 2026وب سایت SynthID یکی از سرویس های گوگل هست که باهاش می تونید متوجه بشید که تصاویر، متون و .…
  4. Oct 6, 2026چطور یک تابع یا چندجمله‌ای می‌تواند یک بردار باشد؟ 📘 جبر خطی | جلسهٔ اول با تدریس دکتر سی…
  5. Oct 6, 2026👇👇👇
  6. Oct 5, 2026وب سرچ API کلاود فلر به ایجنت هاتون اجازه می ده که به راحتی بتونن از جست و جوگرهایی مثل Ce…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →