python-tests

โดย nvidia

การทดสอบ Python สำหรับ NeMo Fabric; ใช้สิ่งนี้เมื่อเขียนการทดสอบ

npx skills add https://github.com/nvidia/nemo-fabric --skill python-tests

Python Test Style

  • Pytest is used to run tests.
  • Do not add @pytest.mark.asyncio to any test. Async tests are automatically detected and run by the async runner; the decorator is unnecessary clutter.
  • Do not add a -> None return type annotation to test functions. This is not a common convention in pytest and adds unnecessary verbosity.
  • When mocking a class, do not define a new class. Use unittest.mock.MagicMock or unittest.mock.AsyncMock, with the spec constructor argument when necessary.
  • The name of the mocked class should be prefixed with mock, not fake.
  • Prefer pytest fixtures over helper methods.
  • Do not repeat fixtures, if a fixture is needed in multiple test files, place it in a conftest.py file.
  • When creating a fixture follow this pattern:
    @pytest.fixture(name="<fixture_name>"[, scope="<scope>"])
    def <fixture_name>_fixture() -> <return_type>:
        ...
    
    Only specify the scope argument when the value is something other than "function".
  • Prefer pytest.mark.parametrize over creating individual tests for different input types.
  • If a fixture is needed for a test, but either does not return a value or the value is not used in the test, use the @pytest.mark.usefixtures decorator.
  • tests/conftest.py contains a restore_environ_fixture fixture that restores the environment variables to their original state after each test, it is defined with autouse=True so it is automatically applied to all tests. If you need to modify the environment variables in a test, do so using os.environ and the fixture will restore them after the test completes. There is no need to use monkeypatch.setenv to modify environment variables in tests.
  • Avoid defensive programming in tests. If a test fails, it should fail loudly and clearly, rather than silently passing due to defensive checks. For example
    data = results["data"]
    
    is preferred over
    data = results.get("data")
    
    Simply allow the resulting KeyError to be raised if the "data" key is not present in the results dictionary, as this will provide a clear indication of what went wrong in the test.

Common Commands

# Focused test loop
uv run pytest -k "<pattern>"

# Run all tests
uv run pytest

Do Not Write Tests For

  • Documentation.
  • Test helper code under tests/_utils/.
  • Package metadata or wheel installation behavior.

References

  • pyproject.toml
  • tests/conftest.py

Skills เพิ่มเติมจาก nvidia

compileiq-debug
nvidia
ใช้เมื่อมีบางอย่างผิดปกติ: Search() ค้าง, การประเมินทั้งหมดคืนค่า INVALID_SCORE, คะแนนไม่ดีขึ้น, ทุกคอนฟิกคืนค่าเลขเดียวกัน, ข้อผิดพลาด ptxas…
create-github-pr
nvidia
สร้างคำขอดึงข้อมูล GitHub โดยใช้ gh CLI ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสร้าง PR ใหม่ ส่งโค้ดเพื่อตรวจสอบ หรือเปิดคำขอดึงข้อมูล คำหลักที่ใช้เรียก -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
สแกน issue อื่นๆ ที่เปิดอยู่เพื่อค้นหาว่า PR ที่กำหนดอาจแก้ไขหรือทำให้เสียโดยไม่ได้ตั้งใจ แสดงผลโอกาสในการแก้ไขที่เกี่ยวข้องและความเสี่ยงที่ขัดแย้งกันพร้อมไฟล์:บรรทัด…
fhir-basics
nvidia
สอนให้เอเจนต์เข้าใจการทำงานของ FHIR R4 API ทรัพยากรที่มีให้ วิธีค้นหาด้วยพารามิเตอร์ค้นหา และวิธีแยกวิเคราะห์รูปแบบการตอบกลับทั้งหมดอย่างถูกต้อง…
compileiq-validate-result
nvidia
ใช้หลังจากที่การค้นหาเสร็จสิ้น และก่อนที่จะอ้างสิทธิ์การเร่งความเร็วหรือจัดส่ง ACF โหลดไฟล์ CSV dump_results แยกผู้สมัคร K อันดับแรก (วัตถุประสงค์เดียว)…
changelog-audit
nvidia
ตรวจสอบ Warp CHANGELOG.md ก่อนปล่อย: กู้คืนรายการที่สูญหาย จัดเรียงตามผลกระทบต่อผู้ใช้ ปรับปรุงภาษาในรายการ จัดบรรทัด และ (ในโหมดสาขาปล่อย) เปรียบเทียบการเพิ่มเวอร์ชัน…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
ดูแล NeMo Relay dynamic plugin loaders, manifests, Rust native SDKs, gRPC worker protocol, Python worker SDK, เอกสาร, การทดสอบ และความครอบคลุมของเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่
dgx-diagnose
nvidia
วินิจฉัยปัญหาทั่วไปของ DGX Station GB300 — CUDA ล่ม, การกำหนดเป้าหมาย GPU ผิด, บั๊กคอนเทนเนอร์ vLLM/SGLang, ปัญหาสถานะ MIG, ข้อผิดพลาด NVLink/Fabric Manager,…