@(python)
python 单元测试 unittest 编写测试用例 test case测试初始化和清理test fixture测试套件 test suit多个测试套件运行使用 mock参考单元测试是对程序中的单个子程序、函数、过程进行的测试，面向白盒测试。 单元测试测试覆盖常用子程序的输入组合，边界条件和异常处理，尽可能保证单元测试代码简洁，避免单测本身代码有 bug 影响对测试对象的测试结果。
python 提供单元测试框架 unittest,
简单编写一个模块 calculator.py ，作为单元测试对象
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 def my_print(str): pass #print(str) class Calculator(): __version__ = 4 def __init__(self, a, b): my_print("cal init") self.a = int(a) self.b = int(b) def __del__(self): my_print("cal del") def add(self): return self.a + self.b def sub(self): return self.a - self.b def mul(self): return self.a * self.b def div(self): return self.a / self.b如上， 我们为该模块编写对应的单元测试，取名 testCalculator.py :
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import unittest from calculator import Calculator class CalculatorTest(unittest.TestCase): def test_add_0(self): cal = Calculator(8, 4) result = cal.add() self.assertEqual(result, 12) def test_add_1(self): cal = Calculator(8, 4) result = cal.add() self.assertNotEqual(result, 12) def will_not_callme(self): print("lalalla") if __name__ == "__main__": unittest.main()简单地编写了两个对模块方法 add（） 的测试用例。编写单元测试，我们需要对应测试的对象实现一个类，继承 unittest.TestCase。 测试类 CalculatorTest 中的测试用例都是以 test_， 其他方法在执行脚本的时候框架不会直接调用执行。 对应目标模块的各个方法编写测试用例，使用断言判断结果，注意使用的断言是 unittest.TestCase内置的，这样才能保证不会由于某个用例断言失败而直接退出执行。
执行 运行结果如下，可以看到，没有通过的例子断言了错误的行号，可以快速定位问题。
$ python testCalculator.py -v test_add_0 (__main__.CalculatorTest) ... ok test_add_1 (__main__.CalculatorTest) ... FAIL ====================================================================== FAIL: test_add_1 (__main__.CalculatorTest) ---------------------------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): File "aa.py", line 16, in test_add_1 self.assertNotEqual(result, 12) AssertionError: 12 == 12 ---------------------------------------------------------------------- Ran 2 tests in 0.002s FAILED (failures=1)内置的断言
MethodChecksthatNew inassertEqual(a, b)a == bassertNotEqual(a, b)a != bassertTrue(x)bool(x) is TrueassertFalse(x)bool(x) is FalseassertIs(a, b)a is b3.1assertIsNot(a, b)a is not b3.1assertIsNone(x)x is None3.1assertIsNotNone(x)x is not None3.1assertIn(a, b)a in b3.1assertNotIn(a, b)a not in b3.1assertIsInstance(a, b)isinstance(a, b)3.2assertNotIsInstance(a, b)not isinstance(a, b)3.2看到上面的例子，每次写一个测试用例都要重新定义一个测试实例 cal， 显得很重复，但是直接在测试类初始化函数定义的话又怕用例之间相互干扰。还有就是，有些测试，需要测试前构建测试场景，测试结束后清理。 类似以上的问题，unittest 提供了几个方法实现。
setUp() ： 执行每个测试用例前都会调用，执行准备tearDown() : 执行完每个用例后都会调用，执行清理对应上面两个方法，下面两个在测试类函数开始和结束调用 * setUpClass() * tearDownClass()
测试套件是多个测试用例的集合 结合上面内容，看个相对完整的测试套件 ：
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import sys import unittest from calculator import Calculator class CalculatorTest(unittest.TestCase): def setUp(self): self.cal = Calculator(8, 4) #assert 1 == 2, "test if setUp error" def tearDown(self): self.cal = None def test_add(self): ''' des : test add ''' result = self.cal.add() self.assertEqual(result, 12) # if use python builtin assert , it will stop run # assert result == 12, "add error" def test_sub(self): result = self.cal.sub() self.assertEqual(result, 4) def test_mul(self): result = self.cal.mul() self.assertEqual(result, 32) def test_div(self): result = self.cal.div() self.assertEqual(result, 2) @unittest.skip('just skip') def test_div_1(self): result = self.cal.div() self.assertEqual(result, 3) @unittest.skipIf(Calculator.__version__ < 5, 'not support this library') def test_div_2(self): result = self.cal.div() self.assertEqual(result, 2) @unittest.skipIf(Calculator.__version__ < 2, 'not support this library') def test_div_3(self): result = self.cal.div() self.assertEqual(result, 2) @unittest.skipUnless(sys.platform.startswith('win'), 'windows') def test_div_4(self): result = self.cal.div() self.assertEqual(result, 2) @unittest.skipUnless(sys.platform.startswith('linux'), 'linux') def test_div_5(self): result = self.cal.div() self.assertEqual(result, 2) def suite1(): ## 执行测试用例构建条件 suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(CalculatorTest("test_add")) suite.addTest(CalculatorTest("test_sub")) return suite def suite2(): # 指定前缀构建测试套件 suite = unittest.makeSuite(CalculatorTest, 'test') return suite if __name__ == "__main__": ## 运行用例方法1 #my_print("Test suit : run some testcase") #runner = unittest.TextTestRunner() #runner.run(suite1()) ## 运行用例方法2 #my_print("Test suit : run all testcase") #runner.run(suite2()) ## 运行用例方法3 # python ./testCalculator.py -v # python ./testCalculator.py -v testCalculator.test_add my_print("Run all testcase dircetly") unittest.main()关注的点： * 测试用例指定条件，在不符合条件的情况下跳过不执行（见最后几个带修饰器的用例，对于跨平台什么实用） * 所有测试用例执行顺序与其在类中的定义顺序没有关系，不能依靠这个先后关系；并且不同用例之间最好不要相互依赖。
如上，运行所有测试用例，或者指定某个测试用例运行。
$ python testCalculator.py -v test_add (__main__.CalculatorTest) ... ok test_div (__main__.CalculatorTest) ... ok test_div_1 (__main__.CalculatorTest) ... skipped 'just skip' test_div_2 (__main__.CalculatorTest) ... skipped 'not support this library' test_div_3 (__main__.CalculatorTest) ... ok test_div_4 (__main__.CalculatorTest) ... skipped 'windows' test_div_5 (__main__.CalculatorTest) ... ok test_mul (__main__.CalculatorTest) ... ok test_sub (__main__.CalculatorTest) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 9 tests in 0.001s OK (skipped=3) $ python testCalculator.py -v CalculatorTest.test_add test_add (__main__.CalculatorTest) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.001s OK或者直接新建一个文件，import 所有测试类
前面提到，单元测试测试最小单元，但是有时候测试，遇到测试模块需要依赖于其他模块，一个是不确定依赖的模块是否有问题；另一个是依赖模块容易构造获取，没有实现。比如网络消息分析包，需要接收网络字节之类的。 这种情况下，就需要对依赖的模块进行 mock，虚拟一个依赖模块供我们测试。
如上面的例子，假如原理的 add() 还没有实现
def add(self): pass测试用例类似如下， 对其进行mock
from unittest import mock def test_add(self): result = self.cal.add() self.assertNotEqual(result, 12) self.cal.add = mock.Mock(return_value=12) result = self.cal.add() self.assertEqual(result, 12)大概的意思，详细根据实际需求了解使用 参考 python mock
–
