Coverage简介 Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率如何.Coverage支持分支覆盖率统计,可以生成HTML/XML报告. 官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/ 获取地址:http://pypi.python.org/pypi/coverage 也可以通过easy_install或pip安装:easy_install coverage. 安装后在Python27\Sc

技术背景 本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用.量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识. 随机数的应用 在上一篇介绍量子态模拟采样的算法中,我们就使用到了随机数,随机数在各种蒙特卡洛方法与数值计算中,扮演着非常重要的角色.在金融领域,随机数则是在加密算法中扮演重要角色,其风险在于,如果随机数可被预测,那么恶意用户就可以利用这一特点,破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数)

目录 单元测试概述 什么是单元测试 单元测试什么进行? 单元测试由谁负责? 单元测试需要注意 单元测试覆盖类型 python 单元测试框架 unittest pytest 测试框架 单元测试概述 什么是单元测试 单元测试是开发者编写的一小段代码,用于检验被测代码的一个很小很明确的功能是否正确.通常而言,一个单元测试是判断某个特定条件(或者场景)下某个特定函数的行为. 单元测试什么进行? 单元测试越早对后期的集成测试越有好处 单元测试由谁负责? 开发者自己负责 单元测试需要注意 单元测试的时候一个

单元测试作为任何语言的开发者都应该是必要的,因为时隔数月后再回来调试自己的复杂程序时,其实也是很崩溃的事情.虽然会很快熟悉内容,但是修改和 调试将是一件痛苦的事情,如果你在修改了代码后出现问题的话,而单元测试可以帮助我们很快准确的定位到问题的位置,出现问题的模块和单元.所以这是一件很 愉快的事情,因为我们知道其它修改或没有修改的地方仍然是正常工作的,而我们目前的唯一问题就是搞定眼前这个有点问题的“家伙”.所以工作会在轻松中开 始,并且很快将会结束,因为你已经知道很多信息了. 单元测试自然是对程序

1. 原文及参考资料 原文链接:http://docs.python.org/2/library/unittest.html# 参考文档: http://pyunit.sourceforge.net/pyunit_cn.html http://www.oschina.net/question/12_27127 2. PyUnit介绍 PyUnit是Python 2.1版本新增功能. (如果你已经熟悉了测试的基本概念,你可以直接跳到the list of assert methods.) Pyth

单元测试作为任何语言的开发者都应该是必要的,因为时隔数月后再回来调试自己的复杂程序时,其实也是很崩溃的事情.虽然会很快熟悉内容,但是修改和调试将是一件痛苦的事情,如果你在修改了代码后出现问题的话,而单元测试可以帮助我们很快准确的定位到问题的位置,出现问题的模块和单元.所以这是一件很愉快的事情,因为我们知道其它修改或没有修改的地方仍然是正常工作的,而我们目前的唯一问题就是搞定眼前这个有点问题的“家伙”.所以工作会在轻松中开始,并且很快将会结束,因为你已经知道很多信息了. 单元测试自然是对程序中最小

目录 概况 系统要求 使用PyUnit构建自己的测试 安装 测试用例介绍 创建一个简单测试用例 复用设置代码:创建固件 包含多个测试方法的测试用例类 将测试用例聚合成测试套件 嵌套测试用例 测试代码的放置位置 交互式运行测试 从命令行运行测试 在用户界面窗口运行测试 为测试编写文档 更多关于测试条件 测试相等性 测试异常 通过PyUnit复用旧测试代码 在JPython和Jython中使用PyUnit 注意事项 断言 内存使用 使用条款 未来计划 更新与社区 鸣谢 相关信息 关于作者 概况 Py

一种数据与逻辑分离的Python单元测试工具 几个概念 TestCase TestCase是一个完整的测试单元,最小的测试执行实体,就是我们常说的测试用例. TestSuite 以某种特性将测试用例组合到一起的测试用例集合被称作TestSuite,中文可以叫做测试套件.TestSuite可以包含TestCase,也可以嵌套TestSuite. TestFixtrue TestFixtrue是测试主程序运行时所需要的一切东西,可能是数据,可能是系统环境,也有可能是某个具体实例化类,中文可以称作测试

虽然sonar支持ant工程的构建,但目前最大的不足是无法在分析过程中产生单元测试和覆盖率报告,这样在sonar面板上覆盖率板块就始终没有数据.但幸运的是,sonar可以读取已经生成好的报告,让报告的内容显示在sonar的覆盖率面板上. 首先需要配置sonar.dynamicAnalysis属性,这个属性有3个值,分别是true, false和reuseReports,默认值是true,即进行动态分析,但只对maven工程有效,要想读取外部的报告,需要将值设置为reuseReports. 然后是

之前系统的持续集成覆盖率工具使用的是cobetura,使用的过程中虽然没什么问题,但感觉配置比较麻烦,现在准备改用jacoco这个覆盖率工具来代替它.接下来我介绍一下jenkins配置jacoco,并且在sonar显示单元测试和集成测试覆盖率的过程. 用jacoco来实现单元测试的覆盖率比较简单,在ant脚本中先增加下面的任务: build.xml 1 2 3 <taskdef uri="antlib:org.jacoco.ant" resource="org/jaco

这篇文章主要介绍了Python单元测试框架unittest使用方法讲解,本文讲解了unittest概述.命令行接口.测试案例自动搜索.创建测试代码.构建测试套件方法等内容,需要的朋友可以参考下   概述 1.测试脚手架(test fixture) 测试准备前要做的工作和测试执行完后要做的工作.包括setUp()和tearDown(). 2.测试案例(test case) 最小的测试单元. 3.测试套件(test suite) 测试案例的集合. 4.测试运行器(test runner) 测试执行的

概况 系统要求 使用PyUnit构建自己的测试 安装 测试用例介绍 创建一个简单测试用例 复用设置代码:创建固件 包含多个测试方法的测试用例类 将测试用例聚合成测试套件 嵌套测试用例 测试代码的放置位置 交互式运行测试 从命令行运行测试 在用户界面窗口运行测试 为测试编写文档 更多关于测试条件 测试相等性 测试异常 通过PyUnit复用旧测试代码 在JPython和Jython中使用PyUnit 注意事项 断言 内存使用 使用条款 未来计划 更新与社区 鸣谢 相关信息 关于作者 概况 Pytho

转自:http://blog.csdn.net/five3/article/details/7104466 单元测试作为任何语言的开发者都应该是必要的,因为时隔数月后再回来调试自己的复杂程序时,其实也是很崩溃的事情.虽然会很快熟悉内容,但是修改和调试将是一件痛苦的事情,如果你在修改了代码后出现问题的话,而单元测试可以帮助我们很快准确的定位到问题的位置,出现问题的模块和单元.所以这是一件很愉快的事情,因为我们知道其它修改或没有修改的地方仍然是正常工作的,而我们目前的唯一问题就是搞定眼前这个有点问题

Python单元测试框架unittest使用方法讲解 主要介绍了Python单元测试框架unittest使用方法讲解,本文讲解了unittest概述.命令行接口.测试案例自动搜索.创建测试代码.构建测试套件方法等内容   概述 1.测试脚手架(test fixture) 测试准备前要做的工作和测试执行完后要做的工作.包括setUp()和tearDown(). 2.测试案例(test case) 最小的测试单元. 3.测试套件(test suite) 测试案例的集合. 4.测试运行器(test r

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,本文演示了Python中unittest单元测试框架的基本使用. 来看一个简单的测试用例 定义一个类,简单的实现add.sub两个方法,并对其进行单元测试. 待测试的m1.py文件内容如下: class MyClass(object): """just a test case&

The Hacker's Guide To Python 单元测试 基本方式 python中提供了非常简单的单元测试方式,利用nose包中的nosetests命令可以实现简单的批量测试. 安装nose包 sudo pip install nose 编辑测试文件 # test_true.py def test_true(): assert True def test_false(): assert False 执行测试 # 命令, nosetests命令会加载所有以test_开头的文件,并执行所有

原理 参考:单元测试原理 背景 年后有段时间没写代码了,所以趁着周末找了个python单元测试玩下,测试自己的Android应用.发现PyUnit虽然在单个脚本文件中添加多个测试用例,比如官网提供的方法:官网地址 import unittest class WidgetTestCase(unittest.TestCase): def setUp(self): self.widget = Widget("The widget") def tearDown(self): self.widg

From: https://www.cnblogs.com/fnng/p/4774676.html Python单元测试框架之pytest -- 断言 2015-08-31 23:57 by 虫师, 7377 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 对于测试来讲,不管是功能测试,自动化测试,还是单元测试.一般都会预设一个正确的预期结果,而在测试执行的过程中会得到一个实际的结果.测试的成功与否就是拿实际的结果与预期的结果进行比较.这个比的过程实际就是断言(assert). 在unittest单元测试框架

From: https://www.cnblogs.com/fnng/p/4769020.html Python单元测试框架之pytest -- fixtures 2015-08-29 13:05 by 虫师, 10695 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 fixtures不太好翻译,可看作是夹心饼干最外层的两片饼干.通常用setup/teardown来表示.它主要用来包裹测试用例,为什么需要这样的饼干呢?我们以web自动化测试为例,例如,要测试的某系统需要登录/退出.那么每一条用例执行前都需要

From: https://www.cnblogs.com/fnng/p/4768239.html Python单元测试框架之pytest -- 生成测试报告 2015-08-29 00:40 by 虫师, ... 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 继续pytest单元测试框架的学习,pytest可以生成多种类型的测试报告.这一节就来学习pytest如何生成测试报告. 创建test_calss.py 测试用例文件,这里以测试该文件为例. #coding=utf-8 class TestClass