NumPy Test Support: testing.assert_warns() を使いこなしてテストを強化しよう!
NumPy Test Supportにおけるtesting.assert_warns()解説
使い方
testing.assert_warns()
関数は以下の形式で使用します。
testing.assert_warns(warn_type, message, func, *args, **kwargs)
引数
warn_type
: 期待される警告の種類を表す型オブジェクト。UserWarning
などmessage
: 期待される警告メッセージの文字列func
: テスト対象の関数args
:func
に渡される引数kwargs
:func
に渡されるキーワード引数
例
以下の例は、np.logaddexp()
関数がRuntimeWarning
警告を発することを検証するテストコードです。
import numpy as np
from numpy.testing import assert_warns
def test_logaddexp():
with assert_warns(RuntimeWarning):
np.logaddexp(np.inf, np.inf)
このコードを実行すると、RuntimeWarning
警告が表示され、テストが成功します。
補足
testing.assert_warns()
関数は、複数の警告メッセージを検証するために使用できます。その場合は、message
引数にリストを渡します。- 警告メッセージの一部のみを検証したい場合は、
message
引数に正規表現を使用できます。 - 警告メッセージが表示されないことを検証したい場合は、
assert_no_warnings()
関数を使用します。
- 上記の説明で不明な点があれば、遠慮なく質問してください。
NumPy Test Supportにおけるtesting.assert_warns()のサンプルコード
import numpy as np
from numpy.testing import assert_warns
def test_multiple_warnings():
with assert_warns(RuntimeWarning):
np.logaddexp(np.inf, np.inf)
np.logaddexp(np.nan, np.nan)
このコードは、np.logaddexp()
関数が2つのRuntimeWarning
警告を発することを検証します。
警告メッセージの一部のみの検証
import numpy as np
from numpy.testing import assert_warns
def test_partial_message():
with assert_warns(RuntimeWarning, r'overflow encountered in exp'):
np.logaddexp(np.inf, np.inf)
このコードは、np.logaddexp()
関数が'overflow encountered in exp'
という部分を含むRuntimeWarning
警告を発することを検証します。
警告メッセージが表示されないことの検証
import numpy as np
from numpy.testing import assert_no_warnings
def test_no_warnings():
with assert_no_warnings():
np.add(1, 1)
このコードは、np.add()
関数が警告メッセージを発しないことを検証します。
コンテキストマネージャーの使用
import numpy as np
from numpy.testing import assert_warns
def test_context_manager():
with assert_warns(RuntimeWarning):
np.logaddexp(np.inf, np.inf)
# 警告はコンテキストマネージャーの外では発生しない
np.logaddexp(1, 1)
このコードは、assert_warns()
関数をコンテキストマネージャーとして使用する方法を示しています。
テスト対象の関数が警告メッセージを返す場合
import numpy as np
from numpy.testing import assert_warns
def my_func():
warnings.warn('This is a warning', RuntimeWarning)
def test_my_func():
with assert_warns(RuntimeWarning):
my_func()
このコードは、my_func()
関数がRuntimeWarning
警告を発することを検証します。
テスト対象の関数が警告メッセージを返さない場合
import numpy as np
from numpy.testing import assert_no_warnings
def my_func():
pass
def test_my_func():
with assert_no_warnings():
my_func()
このコードは、my_func()
関数が警告メッセージを発しないことを検証します。
例外処理
import numpy as np
from numpy.testing import assert_warns
def test_exception():
with assert_warns(RuntimeWarning):
np.logaddexp(np.inf, np.inf)
raise ValueError('This is an error')
このコードは、np.logaddexp()
関数がRuntimeWarning
警告を発し、その後ValueError
例外が発生することを検証します。
その他のオプション
testing.assert_warns()
関数には、match
、err_msg
、module
などのオプションがあります。詳細はNumPy Test Support documentationを参照してください。
テストコード内で警告メッセージの発生を検証するその他の方法
warnings
モジュールは、警告メッセージの処理を制御するための機能を提供します。テストコード内で警告メッセージが発生したかどうかを検証するには、以下の方法を使用できます。
import warnings
def test_warnings():
warnings.warn('This is a warning', RuntimeWarning)
# 警告メッセージの数を取得
num_warnings = len(warnings.catch_warnings())
# 警告メッセージの内容を確認
assert warnings.catch_warnings()[0].message == 'This is a warning'
このコードは、warnings.warn()
関数を使用して警告メッセージを発生させ、warnings.catch_warnings()
を使用して警告メッセージの数を取得し、内容を確認しています。
logging
モジュールは、ログメッセージの出力と処理を制御するための機能を提供します。テストコード内で警告メッセージが発生したかどうかを検証するには、以下の方法を使用できます。
import logging
def test_logging():
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.warning('This is a warning')
# ログメッセージの数を取得
num_warnings = len(logger.handlers[0].buffer)
# ログメッセージの内容を確認
assert logger.handlers[0].buffer[0].message == 'This is a warning'
このコードは、logging.warning()
関数を使用して警告メッセージを発生させ、logger.handlers[0].buffer
を使用してログメッセージの数を取得し、内容を確認しています。
自作の関数
上記の方法以外にも、自作の関数を使用して警告メッセージの発生を検証することもできます。
def assert_warns(message, func, *args, **kwargs):
"""
テスト対象の関数が警告メッセージを発生させることを検証する関数
Args:
message: 期待される警告メッセージ
func: テスト対象の関数
*args: funcに渡される引数
**kwargs: funcに渡されるキーワード引数
Returns:
None
"""
warnings.warn('This is a warning', RuntimeWarning)
# テスト対象の関数を呼び出す
func(*args, **kwargs)
# 警告メッセージの内容を確認
assert warnings.catch_warnings()[0].message == message
このコードは、assert_warns()
という自作の関数を使用して、テスト対象の関数がRuntimeWarning
警告を発し、その内容がmessage
と一致することを検証しています。
- 簡単なテストの場合は、
warnings
モジュールのcatch_warnings()
関数を使用するのが最も簡単です。 - ログメッセージの詳細な情報を取得したい場合は、
logging
モジュールを使用するのが良いでしょう。 - より複雑なテストの場合は、自作の関数を作成するのが良いでしょう。
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