Pytest ٹریس بیک کی خرابیوں کو حل کرنا: macOS پر 'Crypto' نام کا کوئی ماڈیول نہیں

Pytest اور Crypto ماڈیول کے تنازعہ کو سمجھنا

تصور کریں کہ آپ Pytest جیسے ٹولز کے ساتھ ازگر کی جانچ میں گہرا غوطہ لگا رہے ہیں، صرف ایک حیران کن غلطی کے نشان سے پٹری سے اترنے کے لیے۔ آپ احتیاط سے اقدامات کی پیروی کرتے ہیں، لیکن ٹریس بیک، 'ModuleNotFoundError:' Crypto' نام کا کوئی ماڈیول آپ کو ٹھنڈا نہیں کرتا۔ 😟

یہ مسئلہ اکثر macOS ماحول میں پیدا ہوتا ہے، خاص طور پر جب Pytest جیسی لائبریریوں اور تیسری پارٹی کے ماڈیولز جیسے قاہرہ یا کرپٹو کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ ایک گمشدہ یا غلط کنفیگرڈ انحصار ٹیسٹ سیٹ اپ کے سب سے زیادہ سیدھے حصے میں بھی رینچ پھینک سکتا ہے۔

میں وہاں بھی گیا ہوں - Python کے ماحول کو انسٹال کرنے، ان انسٹال کرنے اور ٹنکر کرنے میں گھنٹے گزارتا ہوں، یہ سوچتا ہوں کہ بظاہر سادہ ٹیسٹ فائل چلانے سے کیوں انکار کر دیتی ہے۔ اگر یہ واقف لگتا ہے، تو آپ اچھی کمپنی میں ہیں۔

اس گائیڈ میں، ہم دریافت کریں گے کہ اس مخصوص خرابی کی وجہ کیا ہے، اس کے بنیادی محرکات کو کھولیں، اور اسے حل کرنے کے لیے قابل عمل اقدامات کا اشتراک کریں۔ چاہے آپ Python کے نوآموز ہوں یا تجربہ کار ڈویلپر، یہ ٹربل شوٹنگ کا سفر وضاحت فراہم کرے گا — اور امید ہے کہ آپ کا وقت بچ جائے گا۔ 🚀

Pytest ModuleNotFoundError کو سمجھنا اور اس کا ازالہ کرنا

اوپر دی گئی مثال میں پہلا اسکرپٹ a کی تخلیق اور انتظام پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ مجازی ماحول, ازگر کی ترقی کے لیے ایک بہترین عمل۔ انحصار کو الگ کر کے، ورچوئل ماحول اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ متضاد پیکجز، جیسے اس معاملے میں "کرپٹو" ماڈیول، وسیع تر نظام میں مداخلت نہ کریں۔ مثال کے طور پر، اسکرپٹ جیسے کمانڈز کا استعمال کرتا ہے۔ os.system اور subprocess.run ایک ایسا ماحول قائم کرنے کے لیے جہاں صرف مطلوبہ انحصار نصب ہوں۔ ایک سے زیادہ پروجیکٹس پر کام کرنے کا تصور کریں جو پیکیج کے مختلف ورژن استعمال کرتے ہیں — ورچوئل ماحول آپ کو مطابقت کے ڈراؤنے خوابوں سے بچاتا ہے! 😊

دوسرا اسکرپٹ غائب یا غلط طریقے سے نصب ماڈیولز کے مسئلے کو حل کرتا ہے۔ Python کا استعمال کرنا importlib.util.find_spec، یہ چیک کرتا ہے کہ موجودہ ماحول میں ماڈیول دستیاب ہے یا نہیں۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر مددگار ہے جب خفیہ غلطیوں کو ڈیبگ کرنا جیسے ModuleNotFoundError. مثال کے طور پر، اگر کوئی ساتھی آپ کو اپنا پروجیکٹ بھیجتا ہے اور یہ آپ کی مشین پر نہیں چلتا ہے، تو اس اسکرپٹ کو چلانے سے گمشدہ انحصاروں کی نشاندہی کی جا سکتی ہے، جس سے طویل دستاویزات کو تلاش کیے بغیر فوری اصلاحات کو ممکن بنایا جا سکتا ہے۔

مزید برآں، تیسرے اسکرپٹ میں فراہم کردہ یونٹ ٹیسٹ انوائرنمنٹ سیٹ اپ اور انسٹال کردہ ماڈیولز کی فعالیت کی توثیق کرتے ہیں۔ Python's کا فائدہ اٹھا کر اتحاد فریم ورک، یہ ٹیسٹ اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ خرابیوں کا سراغ لگانے والی پائپ لائن کا ہر حصہ — ایک ورچوئل ماحول بنانے سے لے کر Pytest کو چلانے تک — حسب منشا کام کر رہا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ ٹیسٹ اس بات کی تصدیق کر سکتے ہیں۔ pycryptodome کامیابی کے ساتھ انسٹال ہو گیا، اس منظر نامے میں غلطی کو حل کرنے کے لیے ایک اہم قدم۔ یہ طریقہ نہ صرف مسائل کی نشاندہی کرتا ہے بلکہ ان کو حل کرنے کے لیے ایک منظم انداز کو یقینی بناتا ہے۔ 🚀

آخر میں، تمام اسکرپٹس کو ماڈیولر اور دوبارہ قابل استعمال بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو مختلف منظرناموں کو پورا کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کو ایک مختلف گمشدہ ماڈیول کی خرابی کا سامنا کرنا پڑتا ہے، تو آپ اسکرپٹ میں ماڈیول کے نام کو موافقت دے سکتے ہیں اور اسی عمل کو ڈیبگ کرنے اور اسے ٹھیک کرنے کے لیے لاگو کر سکتے ہیں۔ یہ اسکرپٹ کو ازگر کے ڈویلپرز کے لیے انتہائی ورسٹائل بناتا ہے، چاہے وہ قاہرہ پر مبنی پروجیکٹس یا دیگر فریم ورکس پر کام کر رہے ہوں۔ مسئلہ کو چھوٹے، قابل انتظام اقدامات میں تقسیم کرکے اور انہیں خودکار بنا کر، یہ اسکرپٹس یہ ظاہر کرتی ہیں کہ ایسی غلطیوں کو کس طرح مؤثر طریقے سے حل کیا جائے، طویل مدت میں وقت اور محنت کی بچت ہوتی ہے۔

# 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()

Pytest میں ماڈیول درآمدی مسائل سے نمٹنا: بنیادی باتوں سے آگے

حل کرنے کا ایک اکثر نظر انداز پہلو ModuleNotFoundError پائتھون میں یہ سمجھ رہا ہے کہ پائتھون امپورٹ سسٹم انسٹال شدہ ماڈیولز کے ساتھ کیسے تعامل کرتا ہے۔ جب Pytest "Crypto نام کا کوئی ماڈیول نہیں" جیسی خرابی کو متحرک کرتا ہے تو یہ اکثر اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ماحول پائتھون پیتھ غلط ترتیب دی گئی ہے۔ ایسا ہو سکتا ہے اگر کسی لائبریری کے پرانے ورژن محفوظ رہیں یا اگر متضاد تنصیبات موجود ہوں۔ مثال کے طور پر، ورچوئل ماحول کے بغیر ماڈیول کو دستی طور پر انسٹال کرنے سے بقایا فائلیں رہ سکتی ہیں، جو ازگر کے درآمدی طریقہ کار کو الجھا دیتی ہیں۔

دریافت کرنے کے لیے ایک اور اہم علاقہ یہ ہے کہ آیا آپ جس ماڈیول کو درآمد کرنے کی کوشش کر رہے ہیں اسے تبدیل کر دیا گیا ہے یا دوبارہ تشکیل دیا گیا ہے۔ ممکنہ طور پر یہاں غلطی پرانی "Crypto" لائبریری اور اس کے جدید متبادل، "pycryptodome" کے درمیان ایک الجھن سے پیدا ہوئی ہے۔ "pycryptodome" کو واضح طور پر استعمال کرنے کے لیے اسکرپٹ اور انحصار کو اپ ڈیٹ کرنا مطابقت کو یقینی بناتا ہے اور اس طرح کے مسائل کو روکتا ہے۔ ڈویلپرز جو کوڈ بیس کو منتقل کرتے ہیں یا مشترکہ ماحول میں تعاون کرتے ہیں ان کو اکثر ان مماثلتوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ ایک فعال نقطہ نظر یہ ہے کہ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے باقاعدگی سے اپنے انحصار کا آڈٹ کریں۔ pip freeze.

آخر میں، macOS کے مخصوص عوامل پر غور کریں جو اس طرح کے مسائل میں حصہ ڈال سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، macOS میں ایک سسٹم Python انسٹالیشن شامل ہے جو اکثر صارف کے انسٹال کردہ Python ورژن سے متصادم ہوتا ہے۔ Python تنصیبات کو منظم کرنے کے لیے ہومبریو جیسے پیکیج مینیجرز کا استعمال ان مسائل کو الگ کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ چلانے کے احکامات جیسے brew install python اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کا Python ورژن اور اس سے منسلک لائبریریاں سسٹم ورژن سے آزاد رہیں، جیسا کہ بیان کردہ غلطیوں کو کم کر کے۔ یہ اقدامات، مکمل جانچ کے ساتھ مل کر، آپ کے ترقیاتی عمل کو ہموار اور زیادہ قابل اعتماد بناتے ہیں۔ 😊