Python 单元测试框架系列:聊聊 Python 的单元测试框架(一):unittest
作者:HelloGitHub-Prodesire
HelloGitHub 的《讲解开源项目》系列,项目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article
前言
说到 Python 的单元测试框架,想必接触过 Python 的朋友脑袋里第一个想到的就是 unittest。
的确,作为 Python 的标准库,它很优秀,并被广泛用于各个项目。但你知道吗?其实在 Python 众多项目中,主流的单元测试框架远不止这一个。
本系列文章将为大家介绍目前流行的 Python 的单元测试框架,讲讲它们的功能和特点并比较其异同,以让大家在面对不同场景、不同需求的时候,能够权衡利弊,选择最佳的单元测试框架。
本文默认以 Python 3 为例进行介绍,若某些特性在 Python 2 中没有或不同,会特别说明。
一、介绍
unittest 单元测试框架最早受到 JUnit 的启发,和其他语言的主流单元测试框架有着相似的风格。
它支持测试自动化,多个测试用例共享前置(setUp)和清理(tearDown)代码,聚合多个测试用例到测试集中,并将测试和报告框架独立。
二、用例编写
下面这段简单的示例来自于官方文档,用来测试三种字符串方法:upper
、isupper
、split
:
import unittest
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
def test_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
def test_isupper(self):
self.assertTrue('FOO'.isupper())
self.assertFalse('Foo'.isupper())
def test_split(self):
s = 'hello world'
self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
# check that s.split fails when the separator is not a string
with self.assertRaises(TypeError):
s.split(2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
上述示例中,通过继承 unittest.TestCase 来创建一个测试用例。
在这个类中,定义以 test
开头的方法,测试框架将把它作为独立的测试去执行。
每个用例都采用 unittest
内置的断言方法来判断被测对象的行为是否符合预期,比如:
- 在
test_upper
测试中,使用 assertEqual 检查是否是预期值 - 在
test_isupper
测试中,使用 assertTrue 或 assertFalse 验证是否符合条件 - 在
test_split
测试中,使用 assertRaises 验证是否抛出一个特定异常
可能有人会好奇,为什么不使用内置断言语句 assert
,而要额外提供这么多断言方法并使用呢?原因是通过使用 unittest
提供的断言方法,测试框架在运行结束后,能够聚合所有的测试结果并产生信息丰富的测试报告。而直接使用 assert
虽然也可以达到验证被测对象是否符合预期的目的,但在用例出错时,报错信息不够丰富。
三、用例发现和执行
unittest
支持用例自动(递归)发现:
- 默认发现当前目录下所有符合
test*.py
测试用例- 使用
python -m unittest
或python -m unittest discover
- 使用
- 通过
-s
参数指定要自动发现的目录,-p
参数指定用例文件的名称模式python -m unittest discover -s project_directory -p "test_*.py"
- 通过位置参数指定自动发现的目录和用例文件的名称模式
python -m unittest discover project_directory "test_*.py"
unittest
支持执行指定用例:
- 指定测试模块
python -m unittest test_module1 test_module2
- 指定测试类
python -m unittest test_module.TestClass
- 指定测试方法
python -m unittest test_module.TestClass.test_method
- 指定测试文件路径(仅 Python 3)
python -m unittest tests/test_something.py
四、测试夹具(Fixtures)
测试夹具也就是测试前置(setUp)和清理(tearDown)方法。
测试前置方法 setUp() 用来做一些准备工作,比如建立数据库连接。它会在用例执行前被测试框架自动调用。
测试清理方法 tearDown() 用来做一些清理工作,比如断开数据库连接。它会在用例执行完成(包括失败的情况)后被测试框架自动调用。
测试前置和清理方法可以有不同的执行级别。
4.1 生效级别:测试方法
如果我们希望每个测试方法之前前后分别执行测试前置和清理方法,那么需要在测试类中定义好 setUp() 和 tearDown():
class MyTestCase(unittest.TestCase):
def setUp(self):
pass
def tearDown(self):
pass
4.2 生效级别:测试类
如果我们希望单个测试类中只执行一次前置方法,再执行该测试类中的所有测试,最后执行一次清理方法,那么需要在测试类中定义好 setUpClass() 和 tearDownClass():
class MyTestCase(unittest.TestCase):
def setUpClass(self):
pass
def tearDownClass(self):
pass
4.3 生效级别:测试模块
如果我们希望单个测试模块中只执行一次前置方法,再执行该模块中所有测试类的所有测试,最后执行一次清理方法,那么需要在测试模块中定义好 setUpModule() 和 tearDownModule():
def setUpModule():
pass
def tearDownModule():
pass
五、跳过测试和预计失败
unittest
支持直接跳过或按条件跳过测试,也支持预计测试失败:
- 通过 skip 装饰器或 SkipTest 直接跳过测试
- 通过 skipIf 或 skipUnless 按条件跳过或不跳过测试
- 通过 expectedFailure 预计测试失败
class MyTestCase(unittest.TestCase):
@unittest.skip("直接跳过")
def test_nothing(self):
self.fail("shouldn't happen")
@unittest.skipIf(mylib.__version__ < (1, 3),
"满足条件跳过")
def test_format(self):
# Tests that work for only a certain version of the library.
pass
@unittest.skipUnless(sys.platform.startswith("win"), "满足条件不跳过")
def test_windows_support(self):
# windows specific testing code
pass
def test_maybe_skipped(self):
if not external_resource_available():
self.skipTest("跳过")
# test code that depends on the external resource
pass
@unittest.expectedFailure
def test_fail(self):
self.assertEqual(1, 0, "这个目前是失败的")
六、子测试
有时候,你可能想编写这样的测试:在一个测试方法中传入不同的参数来测试同一段逻辑,但它将被视作一个测试,但是如果使用了子测试,就能被视作 N(即为参数的个数)个测试。下面是一个示例:
class NumbersTest(unittest.TestCase):
def test_even(self):
"""
Test that numbers between 0 and 5 are all even.
"""
for i in range(0, 6):
with self.subTest(i=i):
self.assertEqual(i % 2, 0)
示例中使用了 with self.subTest(i=i)
的方式定义子测试,这种情况下,即使单个子测试执行失败,也不会影响后续子测试的执行。这样,我们就能看到输出中有三个子测试不通过:
======================================================================
FAIL: test_even (__main__.NumbersTest) (i=1)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "subtests.py", line 32, in test_even
self.assertEqual(i % 2, 0)
AssertionError: 1 != 0
======================================================================
FAIL: test_even (__main__.NumbersTest) (i=3)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "subtests.py", line 32, in test_even
self.assertEqual(i % 2, 0)
AssertionError: 1 != 0
======================================================================
FAIL: test_even (__main__.NumbersTest) (i=5)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "subtests.py", line 32, in test_even
self.assertEqual(i % 2, 0)
AssertionError: 1 != 0
七、测试结果输出
基于简单示例小节中提到的例子,来说明下 unittest
在运行完测试后的结果输出。
默认情况下的输出非常简单,展示运行了多少个用例,以及所花费的时间:
...
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.000s
OK
通过指定 -v
参数,可以得到详细输出,除了默认输出的内容,还额外显示了用例名称:
test_isupper (__main__.TestStringMethods) ... ok
test_split (__main__.TestStringMethods) ... ok
test_upper (__main__.TestStringMethods) ... ok
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
OK
假定 test_upper
测试失败,则在详细输出模式下,结果如下:
test_isupper (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_split (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_upper (tests.test.TestStringMethods) ... FAIL
======================================================================
FAIL: test_upper (tests.test.TestStringMethods)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Uvsers/prodesire/projects/tests/test.py", line 6, in test_upper
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO1')
AssertionError: 'FOO' != 'FOO1'
- FOO
+ FOO1
? +
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
FAILED (failures=1)
如果我们将 test_upper
测试方法中的 self.assertEqual
改为 assert
,则测试结果输出中将会少了对排查错误很有帮助的上下文信息:
test_isupper (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_split (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_upper (tests.test.TestStringMethods) ... FAIL
======================================================================
FAIL: test_upper (tests.test.TestStringMethods)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Users/prodesire/projects/tests/test.py", line 6, in test_upper
assert 'foo'.upper() == 'FOO1'
AssertionError
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
FAILED (failures=1)
如果想要生成 HTML 格式的报告,那么就需要额外借助第三方库(如 HtmlTestRunner)来操作。
在安装好第三方库后,你不能直接使用 python -m unittest
加上类似 --html report.html
的方式来生成 HTML 报告,而是需要自行编写少量代码来运行测试用例进而得到 HTML 报告。
详情请查看 HtmlTestRunner 使用说明。
八、小结
unittest 作为 Python 标准库提供的单元测试框架,使用简单、功能强大,日常测试需求均能得到很好的满足。在不引入第三方库的情况下,是单元测试的不二之选。
在下篇文章中,我们将介绍第三方单元测试框架 nose
和 nose2
,讲讲它对比于 unittest
有哪些改进,以至于让很多开发人员优先选择了它。
『讲解开源项目系列』——让对开源项目感兴趣的人不再畏惧、让开源项目的发起者不再孤单。跟着我们的文章,你会发现编程的乐趣、使用和发现参与开源项目如此简单。欢迎留言联系我们、加入我们,让更多人爱上开源、贡献开源~
Python 单元测试框架系列:聊聊 Python 的单元测试框架(一):unittest的更多相关文章
- Java接口自动化测试框架系列(一)自动化测试框架
一.什么是自动化测试 自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程. 通常,在设计了测试用例并通过评审之后,由测试人员根据测试用例一步步执行测试,得到实际结果与期望结果的比较. 为了节省 ...
- 【光速使用开源框架系列】图片加载框架ImageLoader
[关于本系列] 最近看了不少开源框架,网上的资料也非常多,但是我认为了解一个框架最好的方法就是实际使用.本系列博文就是带领大家快速的上手一些常用的开源框架,体会到其作用. 由于作者水平有限,本系列只会 ...
- 【Python】Python基础教程系列目录
Python是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言. 在现在的工作及开发当中,Python的使用越来越广泛,为了方便大家的学习,Linux大学 特推出了 <Python基 ...
- Python基础教程系列目录,最全的Python入门系列教程!
Python是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言. 在现在的工作及开发当中,Python的使用越来越广泛,为了方便大家的学习,Linux大学 特推出了 <Python基 ...
- 《一头扎进》系列之Python+Selenium框架设计篇1-什么是自动化测试框架-价值好几K的框架,不看别后悔,过时不候
1. 什么是自动化测试框架 在了解什么是自动化测试框架之前,先了解一下什么叫框架?框架是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法:另一种定义认为,框架是可被应用开发者定制的 ...
- 《一头扎进》系列之Python+Selenium框架设计篇2- 价值好几K的框架,不看白不看,看了还想看
1. 简介 上一篇介绍了自动化框架的架构,今天宏哥就带领小伙伴或者童鞋们开始开工往这个框架里开始添砖加瓦.主要是介绍一个框架unittest单元测试框架和一种设计思想POM. 2. unittest单 ...
- Python单元测试简介及Django中的单元测试
Python单元测试简介及Django中的单元测试 单元测试负责对最小的软件设计单元(模块)进行验证,unittest是Python自带的单元测试框架. 单元测试与功能测试都是日常开发中必不可少的部分 ...
- 《一头扎进》系列之Python+Selenium框架设计篇3- 价值好几K的框架,狼来了,狼来了....,狼没来,框架真的来了
1. 简介 前边宏哥一边一边的喊框架,就如同一边一边的喊狼来了!狼来了!.....这回是狼没有来,框架真的来了.从本文开始宏哥将会一步一步介绍,如何从无到有地创建自己的第一个自动化测试框架.这一篇,我 ...
- 《一头扎进》系列之Python+Selenium框架设计篇4- 价值好几K的框架,呵!这个框架有点意思啊
1.简介 前面文章,我们实现了框架的一部分功能,包括日志类和浏览器引擎类的封装,今天我们继续封装一个基类和介绍如何实现POM.关于基类,是这样定义的:把一些常见的页面操作的selenium封装到bas ...
随机推荐
- 疯子的算法总结(二) STL Ⅰ 算法 ( algorithm )
写在前面: 为了能够使后续的代码具有高效简洁的特点,在这里讲一下STL,就不用自己写堆,写队列,但是做为ACMer不用学的很全面,我认为够用就好,我只写我用的比较多的. 什么是STL(STl内容): ...
- python多线程与多进程及其区别
个人一直觉得对学习任何知识而言,概念是相当重要的.掌握了概念和原理,细节可以留给实践去推敲.掌握的关键在于理解,通过具体的实例和实际操作来感性的体会概念和原理可以起到很好的效果.本文通过一些具体的例子 ...
- .net持续集成测试篇之Nunit 测试配置
系列目录 在开始之前我们先看一个陷阱 用到的Person类如下 public class Person:IPerson { public string Name { get; set; } publi ...
- MATLAB使用过程中遇到的问题(持续更新)
note:如果对你有帮助,请点赞评论哟!!! 问题1:每次双击.m文件都会自动打开一个matlab程序 step1:下载这个文件 http://pan.baidu.com/s/1pL2ULOf ste ...
- 【数据结构】线段树(Segment Tree)
假设我们现在拿到了一个非常大的数组,对于这个数组里面的数字要反复不断地做两个操作. 1.(query)随机在这个数组中选一个区间,求出这个区间所有数的和. 2.(update)不断地随机修改这个数组中 ...
- Keras载入mnist数据集出错问题解决方案
找到本地keras目录下的mnist.py文件 通常在这个目录下. ..\Anaconda3\Lib\site-packages\keras\datasets 下载mnist.npz文件到本地 下载链 ...
- .netcore持续集成测试篇之web项目验收测试
系列目录 通过前面的单元测试,我们能够保证项目的基本模块功能逻辑是正常的,通过集成测试能够保证接口的请求是正常的.然而最终项目交付我们还需要对项目进行页面的行为进行测试,比如页面布局是否正常,按钮是否 ...
- HBase的高可用(HA)
在公司写文档时候查到的一些资料,感觉对自己很有帮助,现在整理如下: 介绍 HBase是一个高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的分布式数据库系统,基于列的存储模式适合于存储非结构化数据. 适用场 ...
- 深圳市宁远电子大骆驼DLT3288C-韦根输入接口说明
DLT3288C 板卡上有一组韦根接口,位置如下图所示: 注意:韦根与 RS485 是同时使用一组 Pin 脚,功能二选一.板子默认是 RS485,需要韦 根功能的,需跳电阻. 1.设备控制节点 ...
- (通俗易懂小白入门)字符串Hash+map判重——暴力且优雅
字符串Hash 今天我们要讲解的是用于处理字符串匹配查重的一个算法,当我们处理一些问题如给出10000个字符串输出其中不同的个数,或者给一个长度100000的字符串,找出其中相同的字符串有多少个(这样 ...