Python单元测试经验总结

发布时间:2022-03-31 09:47:06 人气:36 作者:多测师

  python写单元大多数都会用到unittest和mock,测试代码覆盖率都会用到coverage,最后再用nose把所有的东西都串起来,这样每次出版本,都能把整个项目的单元测试都运行一遍。

  Unittest

  unittest就不详细介绍了,注意几点:

  测试类继承unittest.TestCase

  测试类、测试方法名字最好以test开头,很多工具能根据名字来自动运行,很方便

  测试类里面的setUp/tearDown会在每个case执行之前/之后执行,setUpClass/tearDownClass加上@classmethod在整个测试类开始和结束的时候执行

  测试文件的main函数里面加上unittest.main(),就可以直接用python命令运行了

  Mock

  单元测试里面比较精髓的就是mock了,介绍几种常见的场景:

  1. Mock一个函数。其实有好几种方法,个人比较推荐下面这种,看上去很清晰:

  def multiple(a, b):

  return a*b

  class TestProducer(unittest.TestCase):

  def setUp(self):

  self.calculator = Calculator()

  @mock.patch('multiple')

  def test_multiple(self, mock_multiple):

  mock_multiple.return_value = 3

  self.assertEqual(multiple(8, 14), 3)

  2. Mock一个对象里面的方法

  class Calculator(object):

  def add(self, a, b):

  return a+b

  class TestProducer(unittest.TestCase):

  def setUp(self):

  self.calculator = Calculator()

  @mock.patch.object(Calculator, 'add')

  def test_add(self, mock_add):

  mock_add.return_value = 3

  self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)

  3. 让Mock的函数每次被调用返回不同的值,而1,2中的方法每次调用都会返回同样的值

  class TestProducer(unittest.TestCase):

  @mock.patch.object(Calculator, 'add')

  def test_effect(self, mock_add):

  mock_add.side_effect = [1, 2, 3]

  self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)

  self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 2)

  self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)

  4. 让Mock的函数抛出exception

  def is_error(self):

  try:

  os.mkdir("11")

  return False

  except Exception as e:

  return True

  class TestProducer(unittest.TestCase):

  @mock.patch('os.mkdir')

  def test_exception(self, mock_mkdir):

  mock_mkdir.side_effect = Exception

  self.assertEqual(self.calculator.is_error(), True)

  5. Mock多个函数,主要是注意顺序

  @mock.patch.object(Calculator, 'add')

  @mock.patch('test_unit.multiple')

  def test_both(self, mock_multiple, mock_add):

  mock_add.return_value = 1

  mock_multiple.return_value = 2

  self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)

  self.assertEqual(multiple(8, 14), 2)

Python单元测试经验总结

  Coverage

  打命令coverage加测试文件,就可以得到覆盖率,可以生成html格式的报告,每次运行一个文件都会生成一个.coverage文件,需要将combine所有结果才能得到一个完整的报告。

  具体的命令参数参看:http://nedbatchelder.com/code/coverage/cmd.html

  更加有用的是配置文件,参看:http://nedbatchelder.com/code/coverage/config.html

  配置文件中最有用的功能就是可以不测某些行的覆盖率,例如:

  [report]

  exclude_lines =

  # 只要在某一行加上注释“# pragma: no cover”这一行就会被忽略

  pragma: no cover

  # 忽略掉main函数

  if __name__ == .__main__.:

  Nose

  Nose可以将所有的单元测试文件一次全部执行,并且提供了coverage的插件,能够统计整体的覆盖率。

  Nose会扫描目标目录,如果发现目录名以“test”或者“Test”开头,则递归地进去扫描,并自动运行所有发现的以“test”或者“Test”开头的测试文件。

  另外Nose增加了报级别的setup和teardown,只需将他们放到__init__.py文件中即可。

  Nose命令的执行,最简单的就是nosetest后面加上你的所有测试文件或者测试文件所在的目录,一些运行参数参看:http://nose.readthedocs.org/en/latest/usage.html

  Nose的参数里面以"--cover"开头的都是coverage相关的,但是我发现并没有办法是用coverage的配置文件,需要手动安装一下nose-cov,然后用“--cov-config”来指定配置文件,其他参数参看:https://pypi.python.org/pypi/nose-cov

  我的项目因为测试文件比分散,并且有些并没有以test开头,所以比较麻烦,只能写了一个脚本,把这些都串起来:

  import os

  import subprocess

  ######################################################################

  # 需要测试覆盖率的文件或者目录

  cover_list = [

  'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator.py',

  'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator_manager.py',

  'src/sample/analyzer/unpacker/src/unpacker_analyzer.py',

  'src/sample/analyzer/bitvalue/src/confparser.py',

  'src/sample/analyzer/bitvalue/src/trunk.py',

  ]

  # 测试用例所在的文件或者目录,如果测试文件没有以test开头,则必须制定文件名

  ut_list = [

  'src/sample/analyzer/unpacker/ut',

  'src/sample/analyzer/bitvalue/ut/ut_main.py'

  ]

  ######################################################################

  PRODUCTION_HOME = os.environ.get("PRODUCTION_HOME", "../..")

  def get_command():

  command = [

  'nosetests',

  '--with-cov',

  '--cover-erase',

  '--cov-report', 'html',

  '--cov-config', 'cover.config',

  ]

  for cover in cover_list:

  command.append('--cov')

  command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, cover))

  for ut in ut_list:

  command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, ut))

  return command

  if __name__ == '__main__':

  command = get_command()

  print command

  os.chdir(PRODUCTION_HOME)

  proc = subprocess.Popen(command, shell=False, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

  output, error = proc.communicate()

  return_code = proc.poll()

  print output

  print error

  print return_code

  以上内容为大家介绍了Python单元测试经验总结,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/

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