如何使用 pytest 测试 numba 矢量化函数

Question

我目前正在编写几个函数，它们都使用numba 进行了优化（一个使用@guvectorize，一个使用@vectorize。 我还为这两个函数编写了一些测试，但是当我运行pytest --cov --cov-report term-missing 时，我发现缺少的行对应于优化的函数。

这是 pytest 如何在函数上运行测试的问题，还是由于其他（我的）问题？

这两个函数中最简单的是：

@vectorize(["float64(float64, float64)", "float32(float32, float32)"], nopython=True)
def binarize_mask(mask_data, threshold):
    """Binarize the mask array based on a threshold.

    :param mask_data: Mask array.
    :param threshold: Threshold to apply to the mask.
    """
    # Binarize the mask array
    return 1 if mask_data >= threshold else 0

我使用以下测试进行测试：

1. 对于单个值：

def test_binarize_mask_return_value():
    threshold = np.float32(0.5)
    assert dl.binarize_mask(np.float32(0.3), threshold) == 0
    assert dl.binarize_mask(np.float32(0.7), threshold) == 1

1. 对于数组：

def test_binarize_mask_float32():
    test_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], dtype=np.float32)
    test_mask = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=np.float32)
    binarized = dl.binarize_mask(test_data, 3.0)
    assert binarized.dtype == np.float64
    assert binarized.shape == test_mask.shape
    assert np.all(binarized == test_mask)

Answer 1

只要代码被编译，coverage.py 就无法再测量代码的覆盖率。你可以找到一些issuesabout这个。

您可以简单地将未经测试的代码隐藏在 excluding code from coverage.py 之下。

但我知道您对您的代码很认真，并且您确实想检查您的算法。然后你可以运行你的测试两次。通过设置环境变量NUMBA_DISABLE_JIT=1，一个用于检查您的代码，另一个仅用于覆盖范围，如here 所述。