源**檢查工具
doctest和unittest都是檢查功能的。現在我們介紹兩個檢查原始碼的工具，以便提高你的**的質量。它們分別是pychecker(
http://pychecker.sf.net)和pylint(
用pychecker檢查檔案的方法如下：
pychecker file1.py file2.py
用pylint檢查檔案的方法如下：
pylint module
下面給出使用這兩個工具的乙個測試程式的例子：
import unittest, my_math
from subprocess import popen, pipe
class producttestcase(unittest.testcase):
# insert previous tests here
def testwithpychecker(self):
cmd = 'pychecker', '-q', my_math.__file__.rstrip('c')
pychecker = popen(cmd, stdout=pipe, stderr=pipe)
self.assertequal(pychecker.stdout.read(), '')
def testwithpylint(self):
cmd = 'pylint', '-rn', 'my_math'
pylint = popen(cmd, stdout=pipe, stderr=pipe)
self.assertequal(pylint.stdout.read(), '')
if __name__ == '__main__': unittest.main()
在上面的**中，我們使用了一些選項如『-q』、『-rn'，這樣可以避免無關的輸出以防止干擾我們的測試。
上面的**中的所定義了兩個函式何以任意去掉乙個，我只是為了方便。
下面我們改寫一下my_math.py：
"""a ****** math module.
"""__revision__ = '0.1'
def product(factor1, factor2):
'the product of two numbers'
return factor1 * factor2
執行測試不會任何錯誤。如果我們將factor1 * factor2改為x*y的話，功能測試仍然成功，但原始碼測試將警告說：變數名太短。
優化檢查工具
標準庫提供了乙個好的用於優化檢查的模組，名為profile，通過檢查你可以優化**以提高**的執行速度。使用profile非常簡單，只需要使用run方法並帶乙個字串引數即可。示例如下：
>>> import profile
>>> from my_math import product
>>> profile.run('product(1, 2)')
這將給你乙個關於不同的函式和方法呼叫了多少次以及不同的函式花費了多少時間。如果你給run函式提供了第二個引數，例如'my_math.profile'，那麼檢查結果將被儲存到檔案中。稍後你可以使用pstats模組來檢查儲存在檔案中的結果，示例如下：
>>> import pstats
>>> p = pstats.stats('my_math.profile')
好了，通過功能檢查、原始碼檢查和優化檢查，相信我們的程式可以得到更好的完善。
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