为什么需要自动化测试

• 对于大项目，对每个单元进行测试可以快速定位错误，确保项目质 量
• 在 python 中，利用 python 的测试化模块搭建一些测试不会比手 动测试一些数据更麻烦
  • 多写一些代码
  • （几乎）不和终端的输入输出打交道
  • 少和单步调试打交道
• 在 python 交互式终端的输入输出，可以马上成为一些测试样例
• 带有和 Java 类似的单元测试框架，可以提取出不同测试用例的相 同步骤
• 回归测试：一个测试用例可以在开发过程中反复测试，保证加入新 功能后不会妨碍原有功能的运转

测试覆盖率

• 定义：在运行测试时运行的代码占总代码量的比例
• 作用：找出没有被测试过的函数和代码行
• 自带 trace.py：python -m trace --help
  • --count 统计每行被执行的次数
  • --trace 程序每执行一行，就将这一行打印到标准输出
  • 统计被执行的函数名、调用关系、累积多次运行的总次数、标出没有被运行的代码行⋯⋯

Doctest

• python 的 docstring 中有很多在交互式终端中运行的例子
• doctest 可以检查 docstring 中样例的正确性
• 同样的，可以把手动测试的终端输出放进 docstring 里，变成一个 测试用例
• 注意：一般小型的或者简单的功能可以使用，但是较大的项目或者较复杂的功能并不推荐使用doctest

下面是一个样例

def factorial(n): 
"""Return the factorial of n, an exact integer >= 0.

>>> [factorial(n) for n in range(6)] 
[1, 1, 2, 6, 24, 120] 
>>> factorial(30) 265252859812191058636308480000000 
>>> factorial(-1) 
Traceback (most recent call last): 
    ...
 ValueError: n must be >= 0 
"""

import math 
if not n >= 0: 
    raise ValueError("n must be >= 0") 
result = 1 
factor = 2 
while factor <= n: 
    result *= factor 
    factor += 1 
return result
if __name__ == "__main__": 
    import doctest 
    doctest.testmod()

Unittest

• 基于 JUnit 测试框架 (JAVA)
• 比 doctest 更加灵活, 功能更加强大
• 我们要提到的django单元测试就是基于unittest的，下面先简要介绍下如何使用unittest

如何使用Unittest

• 先构造 unittest.TestCase 的子类
• unittest.main() 用法
  • unittest.main() 函数将会实例化所有当前 py 文件下的 TestCase 的 子类并且执行以’test’ 开头的函数
  • 若需要跨文件测试，则只需 import 含 testBase 子类的 py 文件再调 用 unittest.main() 即可
• startUp 与 tearDown 函数
  • startUp 将会在每个 test 函数执行前被调用
  • tearDown 将会在每个 test 函数执行后被调用
  • 通常用来初始化以及清除测试过程中的一些代码
• 常用的TestCase函数：
  • assert_(expr[, msg]) 与 failUnless(expr[, msg])
    • 会对不正确的结果报错
  • assertEqual(x, y[, msg]) 与 failUnlessEqual(x, y[, msg])
    • 值不等时报错并输出二者的值
  • assertAlmostEqual(x, y[, places[, msg]]) 与 failUnlessAlmostEqual(x, y[, places[, msg]])
    • 值不近似等时报错，用于浮点数的判等
  • assertRaises(exc, callable, ...) 与 failUnlessRaises(exc, callable, ...)
    • 该回调函数没有抛出 exc 的异常则报错

下面是一个样例

class ProductTestCase(unittest.TestCase): 
    def testIntegers(self): 
        x = 3 
        y = 4 
        p = my_math.product(x, y) 
        self.failUnless(p == x*y, 'Integer␣multiplication␣failed') 
if __name__ == '__main__': unittest.main()
*************************Wrong************************* 
F 
======================================================== 
FAIL: testIntegers (__main__.ProductTestCase) 
-------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last): 
                File "test_my_math.py", line 17, in testIntegers self.failUnless(p == x*y, 'Integer␣multiplication␣ failed') 
AssertionError: Integer multiplication failed 
-------------------------------------------------------
Ran 1 tests in 0.001s 
FAILED (failures=1)

*************************Correct************************* 
. 
-------------------------------------------------------
Ran 1 tests in 0.001s 
OK

• 当测试结果正确时，返回一个.而不正确时是返回一个F的

源码检查

• PyChecker
  • 检查 python 源码错误，例如传参错误，没有导入模块，同一作用域 中重定义函数、类方法等。
  • 使用：pychecker [options] file1.py file2.py ...
• PyLint
  • 支持大部分 PyChecker 功能
  • 更强大的功能，例如检查变量名是否符合规定，检查一行代码的长 度，一个声明过的接口是否被实现
  • 使用：pylint [options] module_or_package
• 结合 unittest 使用
  • 代码中嵌入
  • PyChecker 与 PyLint 集成到 IDE

Django单元测试

讲了这么多python的单元测试，那如何进行Django的单元测试呢？

• 在Django的单元测试中，仍然推荐使用python的unittest模块，像我们刚刚在上面提到的使用方法，使用类名为django.test.TestCase，继承于python的unittest.TestCase。

class TestDefault(TestCase):

    def setUp(self):
        # 设置配置
        settings.IGNORE_WECHAT_SIGNATURE = True

        # user1 => not bind
        # user2 => bind
        User.objects.create(open_id='abc')
        User.objects.create(open_id='a', student_id='2016013265')

        # textMsgs => 用户一般可能输入(成功)
        self.textMsgs = ['balabala', 'gg', '抢火车票']

    # 是否返回帮助
    def is_default(self, content):
        pattern = '对不起，没有找到您需要的信息:('
        return content.find(pattern) != -1

    def test_text(self):
        users = User.objects.all()

        for user in users:
            for textMsg in self.textMsgs:
                fromUser = user.open_id
                curTime = str(getTimeStamp(datetime.datetime.now()))
                msgId = str(random.randint(0, 99999)) + curTime
                data = getTextXml(fromUser, curTime, textMsg, msgId)

                response = self.client.post(
                    path='/wechat/',
                    content_type='application/xml',
                    data=data
                )

                content = str(response.content.decode('utf-8'))
                self.assertEqual(self.is_default(content), True)

• 执行目录下所有的测试(所有的test*.py文件)：

python manage.py test

运行测试的时候，测试程序会在所有以test开头的文件中查找所有的test cases(inittest.TestCase的子类),自动建立测试集然后运行测试。（注意是所有app的test文件，包括子目录中的）

• 执行项目的所有的test测试：

python manage.py test

运行结果：

image.png

• 执行项目某个下tests包里的测试：

python manage.py xxx.tests

• 单独执行某个test case：

python manage.py xxx.TestDefault

• 单独执行某个测试方法：

python manage.py xxx.TestDefault.testxxx/py

• 通配测试文件名：

python manage.py test–pattern=”tests_*.py”

• 启用warnings提醒：

python -Wall manage.py test

数据库

测试是需要数据库的，django会为测试单独生成数据库。不管你的测试是否通过,当你所有的测试都执行过后,这个测试数据库就会被销毁。

• 默认情况下,测试数据库的名字是test_DATABASE_NAME,DATABASE_NAME是你在settings.py里配置的数据库名；
  如果你需要给测试数据库一个其他的名字,在settings.py中指定TEST_DATABASE_NAME的值
• 使用sqlite3时，数据库是在内存中创建的。
  除了数据库是单独创建的以外,测试工具会使用相同的数据库配置--DATABASE_ENGINE, DATABASE_USER, DATABASE_HOST等等.
  创建测试数据库的用户DATABASE_USER(settings中)指定,所以你需要确认 DATABASE_USER有足够的权限去创建数据库。

为了保证所有的测试都从干净的数据库开始，执行顺序如下：

• 1.所有的TestCase子类首先运行。
• 2.所有其他的单元测试(unittest.TestCase,SimpleTestCase,TransactionTestCase)。
• 3.其它的测试(例如doctests等)

加速测试

• 可以将PASSWORD_HASHERS设置为更快的算法：

PASSWORD_HASHERS = (
    'django.contrib.auth.hashers.MD5PasswordHasher',
)

travis CI与django的单元测试

• 在.travis.yml文件中加入（修改）：

script: 
    - python manage.py test

参考

• Beginning Python From Novice to Professional, Second Edition
• https://blog.csdn.net/runnoob_1115/article/details/78458658
• https://m.pythontab.com/article/843
• https://medium.com/@MicroPyramid/set-up-travis-ci-for-django-project-427d6dd2f46c