测试

知识点

  • 单元测试概念
  • 使用 unittest 模块
  • 测试用例的编写
  • 异常测试
  • 测试覆盖率概念
  • 使用 coverage 模块

实验步骤

1. 应该测试什么?

如果可能的话,代码库中的所有代码都要测试。但这取决于开发者,如果写一个健壮性测试是不切实际的,你可以跳过它。就像 Nick Coghlan(Python 核心开发成员) 在访谈里面说的:有一个坚实可靠的测试套件,你可以做出大的改动,并确信外部可见行为保持不变。

2. 单元测试

这里引用维基百科的介绍:

在计算机编程中,单元测试(英语:Unit Testing)又称为模块测试, 是针对程序模块(软件设计的最小单位)来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中,一个单元就是单个程序、函数、过程等;对于面向对象编程,最小单元就是方法,包括基类(超类)、抽象类、或者派生类(子类)中的方法。

2.1. 单元测试模块

在 Python 里我们有 unittest 这个模块来帮助我们进行单元测试。

2.2. 阶乘计算程序

在这个例子中我们将写一个计算阶乘的程序 factorial.py

import sys

def fact(n):
"""
阶乘函数 :arg n: 数字
:returns: n 的阶乘 """
if n == 0:
return 1
return n * fact(n -1) def div(n):
"""
只是做除法
"""
res = 10 / n
return res def main(n):
res = fact(n)
print(res) if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) > 1:
main(int(sys.argv[1]))

运行程序:

$ python3 factorial.py 5

2.3. 测试哪个函数?

正如你所看到的, fact(n) 这个函数执行所有的计算,所以我们至少应该测试这个函数。

2.4. 第一个测试用例

编辑 factorial_test.py 文件,代码如下:

import unittest
from factorial import fact class TestFactorial(unittest.TestCase):
"""
我们的基本测试类
""" def test_fact(self):
"""
实际测试
任何以 `test_` 开头的方法都被视作测试用例
"""
res = fact(5)
self.assertEqual(res, 120) if __name__ == '__main__':
unittest.main()

运行测试:

$ python3 factorial_test.py
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s OK

说明

我们首先导入了 unittest 模块,然后测试我们需要测试的函数。

测试用例是通过子类化 unittest.TestCase 创建的。

现在我们打开测试文件并且把 120 更改为 121,然后看看会发生什么 :)

2.5. 各类 assert 语句

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 2.7
assertIsNot(a, b) a is not b 2.7
assertIsNone(x) x is None 2.7
assertIsNotNone(x) x is not None 2.7
assertIn(a, b) a in b 2.7
assertNotIn(a, b) a not in b 2.7
assertIsInstance(a, b) isinstance(a, b) 2.7
assertNotIsInstance(a, b) not isinstance(a, b) 2.7

2.6. 异常测试

如果我们在 factorial.py 中调用 div(0),我们能看到异常被抛出。

我们也能测试这些异常,就像这样:

self.assertRaises(ZeroDivisionError, div, 0)

完整代码:

import unittest
from factorial import fact, div class TestFactorial(unittest.TestCase):
"""
我们的基本测试类
""" def test_fact(self):
"""
实际测试
任何以 `test_` 开头的方法都被视作测试用例
"""
res = fact(5)
self.assertEqual(res, 120) def test_error(self):
"""
测试由运行时错误引发的异常
"""
self.assertRaises(ZeroDivisionError, div, 0) if __name__ == '__main__':
unittest.main()

2.7. mounttab.py

mounttab.py 中只有一个 mount_details() 函数,函数分析并打印挂载详细信息。

import os

def mount_details():
"""
打印挂载详细信息
"""
if os.path.exists('/proc/mounts'):
fd = open('/proc/mounts')
for line in fd:
line = line.strip()
words = line.split()
print('{} on {} type {}'.format(words[0],words[1],words[2]), end=' ')
if len(words) > 5:
print('({})'.format(' '.join(words[3:-2])))
else:
print()
fd.close() if __name__ == '__main__':
mount_details()

重构 mounttab.py

现在我们在 mounttab2.py 中重构了上面的代码并且有一个我们能容易的测试的新函数 parse_mounts()

import os

def parse_mounts():
"""
分析 /proc/mounts 并 返回元祖的列表
"""
result = []
if os.path.exists('/proc/mounts'):
fd = open('/proc/mounts')
for line in fd:
line = line.strip()
words = line.split()
if len(words) > 5:
res = (words[0],words[1],words[2],'({})'.format(' '.join(words[3:-2])))
else:
res = (words[0],words[1],words[2])
result.append(res)
fd.close()
return result def mount_details():
"""
打印挂载详细信息
"""
result = parse_mounts()
for line in result:
if len(line) == 4:
print('{} on {} type {} {}'.format(*line))
else:
print('{} on {} type {}'.format(*line)) if __name__ == '__main__':
mount_details()

同样我们测试代码,编写 mounttest.py 文件:

#!/usr/bin/env python
import unittest
from mounttab2 import parse_mounts class TestMount(unittest.TestCase):
"""
我们的基本测试类
""" def test_parsemount(self):
"""
实际测试
任何以 `test_` 开头的方法都被视作测试用例
"""
result = parse_mounts()
self.assertIsInstance(result, list)
self.assertIsInstance(result[0], tuple) def test_rootext4(self):
"""
测试找出根文件系统
"""
result = parse_mounts()
for line in result:
if line[1] == '/' and line[2] != 'rootfs':
self.assertEqual(line[2], 'ext4') if __name__ == '__main__':
unittest.main()

运行程序

$ python3 mounttest.py
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s OK

3. 测试覆盖率

测试覆盖率是找到代码库未经测试的部分的简单方法。它并不会告诉你的测试好不好。

在 Python 中我们已经有了一个不错的覆盖率工具来帮助我们。你可以在实验楼环境中安装它:

$ sudo pip3 install coverage

3.1. 覆盖率示例

$ coverage3 run mounttest.py
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.013s OK
$ coverage3 report -m
Name Stmts Miss Cover Missing
--------------------------------------------
mounttab2.py 22 7 68% 16, 25-30, 34
mounttest.py 14 0 100%
--------------------------------------------
TOTAL 36 7 81%

我们还可以使用下面的命令以 HTML 文件的形式输出覆盖率结果,然后在浏览器中查看它。

$ coverage3 html

总结

本实验了解了什么是单元测试,unittest 模块怎么用,测试用例怎么写。以及最后我们使用第三方模块 coverage 进行了覆盖率测试。

在实际生产环境中,测试环节是非常重要的的一环,即便志不在测试工程师,但以后的趋势就是 DevOps,所以掌握良好的测试技能也是很有用的。

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