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python 单元测试 -- unittest

python 单元测试 -- unittest

作者: orientlu | 来源:发表于2017-08-05 12:35 被阅读242次

    @(python)

    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
    

    编写测试用例 (test case)

    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

    Method Checks that New in
    assertEqual(a, b) a == b
    assertNotEqual(a, b) a != b
    assertTrue(x) bool(x) is True
    assertFalse(x) bool(x) is False
    assertIs(a, b) a is b 3.1
    assertIsNot(a, b) a is not b 3.1
    assertIsNone(x) x is None 3.1
    assertIsNotNone(x) x is not None 3.1
    assertIn(a, b) a in b 3.1
    assertNotIn(a, b) a not in b 3.1
    assertIsInstance(a, b) isinstance(a, b) 3.2
    assertNotIsInstance(a, b) not isinstance(a, b) 3.2

    测试初始化和清理(test fixture)

    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 (test suit)

    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
    

    多个测试套件运行

    $ python -m unittest discover 
    ### 结合一下参数, python自动匹配运行所有符合条件的测试用例
    -v, --verbose
    Verbose output
     
    -s, --start-directory directory
    Directory to start discovery (. default)
     
    -p, --pattern pattern
    Pattern to match test files (test*.py default)
     
    -t, --top-level-directory directory
    Top level directory of project (defaults to start directory)
    

    或者直接新建一个文件,import 所有测试类

    使用 mock

    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

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    参考

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