حل أخطاء Pytest Traceback: لا توجد وحدة تسمى "Crypto" على نظام التشغيل macOS

فهم الصراع بين وحدة Pytest وCrypto

تخيل أنك تتعمق في اختبار لغة Python باستخدام أدوات مثل Pytest، لتخرج عن مسارها بسبب أثر خطأ محير. اتبع الخطوات بعناية، ولكن التتبع، الذي يشير إلى `ModuleNotFoundError: لا توجد وحدة باسم 'Crypto''، يمنعك من البرودة. 😟

تنشأ هذه المشكلة غالبًا في بيئات macOS، خاصة عند التعامل مع مكتبات مثل Pytest ووحدات الطرف الثالث مثل كايرو أو Crypto. يمكن أن تؤدي التبعية المفقودة أو التي تم تكوينها بشكل خاطئ إلى إعاقة حتى أكثر إعدادات الاختبار مباشرة.

لقد كنت هناك أيضًا، حيث أمضيت ساعات في التثبيت، وإلغاء التثبيت، والتعديل على بيئات بايثون، وأتساءل عن سبب رفض تشغيل ملف اختبار يبدو بسيطًا. إذا كان هذا يبدو مألوفًا، فأنت في صحبة جيدة.

في هذا الدليل، سنستكشف أسباب هذا الخطأ المحدد، ونكشف عن مشغلاته الأساسية، ونشارك الخطوات القابلة للتنفيذ لحلها. سواء كنت مبتدئًا في لغة Python أو مطورًا ذا خبرة، فإن رحلة استكشاف الأخطاء وإصلاحها هذه ستوفر لك الوضوح، ونأمل أن توفر لك الوقت. 🚀

فهم واستكشاف أخطاء Pytest ModuleNotFoundError وإصلاحها

يركز البرنامج النصي الأول في المثال أعلاه على إنشاء ملف البيئة الافتراضية، أفضل ممارسة لتطوير بايثون. من خلال عزل التبعيات، تضمن البيئات الافتراضية أن الحزم المتعارضة، مثل وحدة "التشفير" التي بها مشكلات في هذه الحالة، لا تتداخل مع النظام الأوسع. على سبيل المثال، يستخدم البرنامج النصي أوامر مثل os.system و عملية فرعية لإعداد بيئة يتم فيها تثبيت التبعيات المطلوبة فقط. تخيل أنك تعمل على مشاريع متعددة تستخدم إصدارات مختلفة من الحزمة، فالبيئات الافتراضية تحميك من كوابيس التوافق! 😊

يعالج البرنامج النصي الثاني مشكلة الوحدات النمطية المفقودة أو المثبتة بشكل غير صحيح. باستخدام بايثون importlib.util.find_specفإنه يتحقق ما إذا كانت الوحدة متوفرة في البيئة الحالية. يعد هذا الأسلوب مفيدًا بشكل خاص عند تصحيح الأخطاء المشفرة مثل ModuleNotFoundError. على سبيل المثال، إذا أرسل لك أحد الزملاء مشروعه ولم يعمل على جهازك، فإن تشغيل هذا البرنامج النصي يمكن أن يحدد التبعيات المفقودة، مما يتيح إصلاحات سريعة دون البحث في الوثائق المطولة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن اختبارات الوحدة المتوفرة في البرنامج النصي الثالث تتحقق من صحة وظيفة إعداد البيئة والوحدات النمطية المثبتة. من خلال الاستفادة من بايثون com.unittest إطار العمل، تضمن هذه الاختبارات أن كل جزء من مسار استكشاف الأخطاء وإصلاحها - بدءًا من إنشاء بيئة افتراضية وحتى تشغيل Pytest - يعمل على النحو المنشود. على سبيل المثال، يمكن أن تؤكد هذه الاختبارات ذلك com.pycryptodome تم تثبيته بنجاح، وهي خطوة حاسمة لحل الخطأ في هذا السيناريو. لا تحدد هذه الطريقة المشكلات فحسب، بل تضمن اتباع نهج منهجي لحلها. 🚀

وأخيرًا، تم تصميم جميع البرامج النصية لتكون معيارية وقابلة لإعادة الاستخدام، بما يتناسب مع سيناريوهات مختلفة. على سبيل المثال، إذا واجهت خطأ مختلفًا في الوحدة النمطية المفقودة، فيمكنك تعديل اسم الوحدة في البرامج النصية وتطبيق نفس العملية لتصحيح الأخطاء وإصلاحها. وهذا يجعل النصوص البرمجية متعددة الاستخدامات للغاية لمطوري بايثون، سواء كانوا يعملون في مشاريع مقرها القاهرة أو أطر عمل أخرى. ومن خلال تقسيم المشكلة إلى خطوات أصغر يمكن التحكم فيها وتشغيلها تلقائيًا، توضح هذه البرامج النصية كيفية حل مثل هذه الأخطاء بكفاءة، مما يوفر الوقت والجهد على المدى الطويل.

# Step 1: Create a virtual environment to isolate dependencies.
import os
import subprocess
def create_virtual_env():
    env_name = "pytest_env"
    subprocess.run(["python3", "-m", "venv", env_name])
    print(f"Virtual environment '{env_name}' created.")
    return env_name
# Step 2: Activate the virtual environment and install dependencies.
def activate_and_install(env_name):
    activate_script = f"./{env_name}/bin/activate"
    os.system(f"source {activate_script} && pip install pytest pycryptodome")
# Step 3: Run pytest inside the isolated environment.
def run_pytest_in_env(test_file):
    os.system(f"python3 -m pytest {test_file}")
# Execute all steps.
env = create_virtual_env()
activate_and_install(env)
run_pytest_in_env("test_name.py")

# Step 1: Verify if 'Crypto' is installed and accessible.
import importlib.util
def check_module(module_name):
    spec = importlib.util.find_spec(module_name)
    if spec is None:
        print(f"Module '{module_name}' is not found.")
        return False
    print(f"Module '{module_name}' is installed and available.")
    return True
# Step 2: Reinstall the module if missing.
def reinstall_module(module_name):
    import subprocess
    print(f"Reinstalling '{module_name}'...")
    subprocess.run(["pip", "install", "--force-reinstall", module_name])
# Execute checks and reinstall if necessary.
if not check_module("Crypto"):
    reinstall_module("pycryptodome")

import unittest
from subprocess import Popen, PIPE
class TestCryptoEnvironment(unittest.TestCase):
    def test_virtual_env_creation(self):
        process = Popen(["python3", "-m", "venv", "test_env"], stdout=PIPE, stderr=PIPE)
        stdout, stderr = process.communicate()
        self.assertEqual(process.returncode, 0, "Virtual environment creation failed.")
    def test_module_installation(self):
        process = Popen(["pip", "install", "pycryptodome"], stdout=PIPE, stderr=PIPE)
        stdout, stderr = process.communicate()
        self.assertIn(b"Successfully installed", stdout, "Module installation failed.")
    def test_pytest_execution(self):
        process = Popen(["python3", "-m", "pytest", "test_sample.py"], stdout=PIPE, stderr=PIPE)
        stdout, stderr = process.communicate()
        self.assertEqual(process.returncode, 0, "Pytest execution failed.")
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

معالجة مشكلات استيراد الوحدة النمطية في Pytest: ما وراء الأساسيات

أحد جوانب الحل التي غالبًا ما يتم التغاضي عنها ModuleNotFoundError في Python فهم كيفية تفاعل نظام استيراد Python مع الوحدات المثبتة. عندما يتسبب Pytest في حدوث خطأ مثل "لا توجد وحدة باسم 'Crypto'"، فإنه غالبًا ما يشير إلى أن البيئة بايثونباث تم تكوينه بشكل خاطئ. يمكن أن يحدث هذا إذا ظلت الإصدارات الأقدم من المكتبة مخزنة مؤقتًا أو في حالة وجود عمليات تثبيت متعارضة. على سبيل المثال، قد يؤدي تثبيت وحدة يدويًا دون بيئة افتراضية إلى ترك ملفات متبقية، مما يؤدي إلى إرباك آلية الاستيراد في Python.

هناك مجال مهم آخر يجب استكشافه وهو ما إذا كانت الوحدة التي تحاول استيرادها قد تم استبدالها أو إعادة هيكلتها. من المحتمل أن ينبع الخطأ هنا من الخلط بين مكتبة "Crypto" القديمة واستبدالها الحديث "pycryptodome". إن تحديث البرامج النصية والتبعيات لاستخدام "pycryptodome" بشكل صريح يضمن التوافق ويمنع مثل هذه المشكلات. كثيرًا ما يواجه المطورون الذين يقومون بترحيل قواعد التعليمات البرمجية أو التعاون في البيئات المشتركة حالات عدم التطابق هذه. النهج الاستباقي هو مراجعة تبعياتك بانتظام باستخدام أدوات مثل pip freeze.

وأخيرًا، ضع في اعتبارك العوامل الخاصة بنظام التشغيل macOS والتي قد تساهم في مثل هذه المشكلات. على سبيل المثال، يتضمن نظام macOS تثبيت Python للنظام والذي غالبًا ما يتعارض مع إصدارات Python المثبتة بواسطة المستخدم. يمكن أن يساعد استخدام مديري الحزم مثل Homebrew لإدارة عمليات تثبيت Python في عزل هذه المشكلات. تشغيل الأوامر مثل brew install python يضمن بقاء إصدار Python الخاص بك والمكتبات المرتبطة به مستقلة عن إصدار النظام، مما يقلل من الأخطاء مثل تلك الموضحة. هذه الخطوات، جنبًا إلى جنب مع الاختبارات الشاملة، تجعل عملية التطوير الخاصة بك أكثر سلاسة وموثوقية. 😊