python如何开展单元测试?

首先你要知道单元测试是什么,单元测试就是针对软件中的最小可测试单元进行检查和验证,在python中可以理解为是对类或者是方法的正确性验证

其次要了解python语言中的单元测试框架有哪些,在python语言中的单元测试框架也有很多,解释本身自带的unittest单元测试框架,还有很流行的pytest(有丰富的插件),这些在我之前在黑马程序员学习测试时都有涉及,或者你可以去看论坛上面有很多python开展单元测试的技术文章。

最后使用某个单元测试框架如何实现,拿解释器自带的unittest举例子吧,使用这个框架来实现单元测试的话,需要创建测试类,创建测试方法,设置fixture,断言,然后通过测试条件和运行器来执行测试用例.其测试数据可以使用参数化动态获取.

单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。

比如对函数abs()，我们可以编写出以下几个测试用例：

输入正数，比如1、1.2、0.99，期待返回值与输入相同；

输入负数，比如-1、-1.2、-0.99，期待返回值与输入相反；

输入0，期待返回0；

输入非数值类型，比如None、[]、{}，期待抛出TypeError。

把上面的测试用例放到一个测试模块里，就是一个完整的单元测试。

如果单元测试通过，说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过，要么函数有bug，要么测试条件输入不正确，总之，需要修复使单元测试能够通过。

单元测试通过后有什么意义呢？如果我们对abs()函数代码做了修改，只需要再跑一遍单元测试，如果通过，说明我们的修改不会对abs()函数原有的行为造成影响，如果测试不通过，说明我们的修改与原有行为不一致，要么修改代码，要么修改测试。

这种以测试为驱动的开发模式最大的好处就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。在将来修改的时候，可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。

我们来编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是可以通过属性来访问，用起来就像下面这样：

>>>d = Dict(a=1, b=2)

>>>d['a']

1

>>>d.a

1

mydict.py代码如下：

class Dict(dict):

def __init__(self, **kw):

super(Dict, self).__init__(**kw)

def __getattr__(self, key):

try:

return self[key]

except KeyError:

raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)

def __setattr__(self, key, value):

self[key] = value

为了编写单元测试，我们需要引入Python自带的unittest模块，编写mydict_test.py如下：

import unittest

from mydict import Dict

class TestDict(unittest.TestCase):

def test_init(self):

d = Dict(a=1, b='test')

self.assertEquals(d.a, 1)

self.assertEquals(d.b, 'test')

self.assertTrue(isinstance(d, dict))

def test_key(self):

d = Dict()

d['key'] = 'value'

self.assertEquals(d.key, 'value')

def test_attr(self):

d = Dict()

d.key = 'value'

self.assertTrue('key' in d)

self.assertEquals(d['key'], 'value')

def test_keyerror(self):

d = Dict()

with self.assertRaises(KeyError):

value = d['empty']

def test_attrerror(self):

d = Dict()

with self.assertRaises(AttributeError):

value = d.empty

编写单元测试时，我们需要编写一个测试类，从unittest.TestCase继承。

以test开头的方法就是测试方法，不以test开头的方法不被认为是测试方法，测试的时候不会被执行。

对每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多内置的条件判断，我们只需要调用这些方法就可以断言输出是否是我们所期望的。最常用的断言就是assertEquals()：

self.assertEquals(abs(-1), 1) # 断言函数返回的结果与1相等

另一种重要的断言就是期待抛出指定类型的Error，比如通过d['empty']访问不存在的key时，断言会抛出KeyError：

with self.assertRaises(KeyError):

value = d['empty']

而通过d.empty访问不存在的key时，我们期待抛出AttributeError：

with self.assertRaises(AttributeError):

value = d.empty

运行单元测试

一旦编写好单元测试，我们就可以运行单元测试。最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码：

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行：

$ python mydict_test.py

另一种更常见的方法是在命令行通过参数-m unittest直接运行单元测试：

$ python -m unittest mydict_test

.....

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Ran 5 tests in 0.000s

OK

这是推荐的做法，因为这样可以一次批量运行很多单元测试，并且，有很多工具可以自动来运行这些单元测试。

setUp与tearDown

可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()和tearDown()方法。这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。

setUp()和tearDown()方法有什么用呢？设想你的测试需要启动一个数据库，这时，就可以在setUp()方法中连接数据库，在tearDown()方法中关闭数据库，这样，不必在每个测试方法中重复相同的代码：

class TestDict(unittest.TestCase):

def setUp(self):

print 'setUp...'

def tearDown(self):

print 'tearDown...'

可以再次运行测试看看每个测试方法调用前后是否会打印出setUp...和tearDown...。

稍微具有一定规模的企业对于软件开发一般都会要求写单元测试，虽然各自标准不同，有的可能要求覆盖率达到50即可，而像我司这种竟然要求行覆盖率和分支覆盖率都要到95%以上。本文会手把手教你如何在项目初期搭建单元测试框架，以便能够指导后续开发进行单元测试编写和测试报告生成。本文适合python项目的架构师或者核心发起者。如果是小白也可以了解下单元测试是怎么搭建的以及一些单元测试的原则。

一般项目如果是web项目都会有配置文件，那么启动单元测试的应用上下文也需要测试用的配置文件。下面是一个基于flask开发的web项目的单元测试配置文件。大家可以参考下。如果项目不是web项目而是脚本仓库也可以不需要这块。

基础测试类会初始化测试应用上下文以及内存数据库初始化，以及测试完成后的数据清理

测试聚合类是用来扫描所有测试模块并运行测试用例的

python的Coverage库是用来生成测试报的，可以通过.coverage文件配置测试报告的内存，包括忽略项，是否包含分支覆盖率，测试报告生成位置和形式（xml或者html）等

通过运行以下coverage 模块生成测试报告

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