快速测试Python代码的核心是选择合适工具以减少验证时间。1. 使用交互式解释器（REPL）可即时测试小段代码，如定义函数并立即调用；2. 在主程序中添加if name == "__main__":块，用于临时运行测试逻辑而不影响模块导入；3. 利用assert语句进行简单断言，无异常即通过，适合调试阶段快速验证；4. 借助VS Code、PyCharm等IDE的快捷键一键运行，实现保存即反馈；5. 对复杂逻辑编写轻量单元测试，推荐使用pytest框架，通过简洁语法运行测试用例。应根据代码规模选择方法：小改动用REPL，单文件测试加main块，复杂逻辑写最小化pytest用例，关键是保持测试轻量以确保快速迭代。
写完 Python3 代码后，快速测试结果的核心是使用合适的工具和方法，减少运行和验证的时间。下面是一些实用的方式：
1. 使用交互式解释器（REPL）
对于小段代码或表达式，直接使用 Python 的交互模式最方便。
打开终端，输入 python3 进入交互环境：- 逐行输入代码，立即看到输出
- 适合测试函数、表达式、数据结构操作
- 例如：
>>> def add(a, b):
... return a + b
>>> add(3, 5)
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2. 添加测试代码在主程序中
在脚本末尾加上 if __name__ == "__main__": 块，用于临时测试。
- 只在直接运行文件时执行测试代码
- 不影响模块导入
- 示例：
def greet(name):
return f"Hello, {name}"
if __name__ == "__main__":
print(greet("Alice"))
3. 使用 assert 快速验证结果
用 assert 检查预期输出，出错会抛异常，适合简单断言。
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- 例如：
assert add(2, 3) == 5 - 没报错就说明通过
- 适合调试阶段快速确认逻辑正确性
4. 利用 IDE 或编辑器的运行功能
VS Code、PyCharm 等工具支持快捷键一键运行当前文件。
- 保存即运行，反馈迅速
- 配合代码高亮和错误提示，效率更高
5. 写简单的单元测试（unittest 或 pytest）
如果代码稍复杂，建议写个最小测试用例。
- 使用 pytest 更简洁，安装：
pip install pytest - 新建 test_xxx.py 文件：
from your_module import add
def test_add():
assert add(1, 2) == 3
- 命令行运行：
pytest test_xxx.py -v
