Python中的测试工具

zhjx922 发布于2019-07-31 10:31 / 1807人阅读

摘要：模块会搜索那些看起来像是交互式会话中的代码片段，然后尝试执行并验证结果。方法检车指定的条件这里是相等，以判断指定的测试是成功了还是失败了。

当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，比如：

unittest: 一个通用的测试框架；

doctest: 一个更简单的模块，是为检查文档而设计的，但也非常适合用来编写单元测试。

下面，笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应用。

doctest

doctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代码片段，然后尝试执行并验证结果。下面我们以doctest.testmod为例，函数doctest.testmod会读取模块中的所有文档字符串，查找看起来像是从交互式解释器中摘取的示例，再检查这些示例是否反映了实际情况。
我们先创建示例代码文件test_string_lower.py，完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

def string_lower(string):
    """
    返回一个字符串的小写
    :param string: type: str
    :return: the lower of input string
    >>> string_lower("AbC")
    "abc"
    >>> string_lower("ABC")
    "abc"
    >>> string_lower("abc")
    "abc"
    """
    return string.lower()

if __name__ == "__main__":
    import doctest, test_string_lower
    doctest.testmod(test_string_lower)

首先先对程序进行说明，函数string_lower用于返回输入字符串的小写，函数中的注释中，一共包含了3个测试实例，期望尽可能地包含各种测试情况，接着在主函数中导入doctest, test_string_lower，再运行doctest中的testmod函数即可进行测试。
接着，我们开始测试。首先，在命令行中输入python test_string_lower.py，运行后会发现什么都没有输出，但这其实是件好事，它表明程序中的所有测试都通过了！那么，如果我们想要获得更多的输出呢？可在运行脚本的时候增加参数-v，这时候命令变成python test_string_lower.py -v，输出的结果如下：

Trying:
    string_lower("AbC")
Expecting:
    "abc"
ok
Trying:
    string_lower("ABC")
Expecting:
    "abc"
ok
Trying:
    string_lower("abc")
Expecting:
    "abc"
ok
1 items had no tests:
    test_string_lower
1 items passed all tests:
   3 tests in test_string_lower.string_lower
3 tests in 2 items.
3 passed and 0 failed.
Test passed.

可以看到，程序测试的背后还是发生了很多事。接着，我们尝试着程序出错的情况，比如我们不小心把函数的返回写成了：

return string.upper()

这其实是返回输入字符串的大写了，而我们测试的实例却返回了输入字符串的小写，再运行该脚本（加上参数-v），输出的结果如下：

Failed example:
    string_lower("abc")
Expected:
    "abc"
Got:
    "ABC"
1 items had no tests:
    test_string_lower
**********************************************************************
1 items had failures:
   3 of   3 in test_string_lower.string_lower
3 tests in 2 items.
0 passed and 3 failed.
***Test Failed*** 3 failures.

这时候，程序测试失败，它不仅捕捉到了bug，还清楚地指出错误出在什么地方。我们不难把这个程序修改过来。
关于doctest模块的更详细的使用说明，可以参考网址：https://docs.python.org/2/lib... 。

unittest

unittest类似于流行的Java测试框架JUnit，它比doctest更灵活，更强大，能够帮助你以结构化的方式来编写庞大而详尽的测试集。
我们以一个简单的示例入手，首先我们编写my_math.py脚本，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
def product(x, y):
    """
    :param x: int, float
    :param y: int, float
    :return:  x * y
    """
    return x * y

该函数实现的功能为：输入两个数x, y，返回这两个数的乘积。接着是test_my_math.py脚本，完整的代码如下：

import unittest, my_math

class ProductTestcase(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        print("begin test")

    def test_integers(self):
        for x in range(-10, 10):
            for y in range(-10, 10):
                p = my_math.product(x, y)
                self.assertEqual(p, x*y, "integer multiplication failed")

    def test_floats(self):
        for x in range(-10, 10):
            for y in range(-10, 10):
                x = x/10
                y = y/10
                p = my_math.product(x, y)
                self.assertEqual(p, x * y, "integer multiplication failed")

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

函数unittest.main负责替你运行测试：在测试方法前执行setUp方法，示例化所有的TestCase子类，并运行所有名称以test打头的方法。assertEqual方法检车指定的条件（这里是相等），以判断指定的测试是成功了还是失败了。
接着，我们运行前面的测试，输出的结果如下：

begin test
.begin test
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s

OK

可以看到，该程序运行了两个测试，每个测试前都会输出"begin test"，.表示测试成功，若测试失败，则返回的是F。
接着模拟测试出错的情形，将my_math函数中的product方法改成返回：

return x + y

再运行测试脚本，输出的结果如下：

begin test
Fbegin test
F
======================================================================
FAIL: test_floats (__main__.ProductTestcase)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "test_my_math.py", line 20, in test_floats
    self.assertEqual(p, x * y, "integer multiplication failed")
AssertionError: -2.0 != 1.0 : integer multiplication failed

======================================================================
FAIL: test_integers (__main__.ProductTestcase)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "test_my_math.py", line 12, in test_integers
    self.assertEqual(p, x*y, "integer multiplication failed")
AssertionError: -20 != 100 : integer multiplication failed

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s

FAILED (failures=2)

两条测试都未通过，返回的是F，并帮助你指出了错误的地方，接下来，你应该能快速地修复这个bug。
关于unittest模块的更加详细的说明，可以参考网址： https://docs.python.org/3/lib... 。

总结

本文介绍了两个Python中的测试工具： doctest和unittest，并配以简单的例子来说明这两个测试模块的使用方法，希望能对读者有所帮助～

注意：不妨了解下笔者的微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape）， 欢迎大家关注~

私有云超融合服务器工具管理中的运维管理工具 linux中的磁盘管理工具 python中的 python中的 =

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/43960.html

精选50道Python面试题，快来看看你已经掌握了多少道吧

摘要：从存储的字符串表示中检索原始对象的过程称为。这称为命名空间。如果需要八进制或十六进制表示，请使用内置函数或。和有什么区别返回对象，而返回列表，并使用相同的内存，无论范围大小是多少。它提供了灵活性，并允许开发人员为他们的项目使用正确的工具。 ...

zzir 2021-11-18 10:02 评论0 收藏0
蠎周刊 2015 年度最赞

摘要：蠎周刊年度最赞亲俺们又来回顾又一个伟大的年份儿包去年最受欢迎的文章和项目如果你错过了几期就这一期不会丢失最好的嗯哼还为你和你的准备了一批纪念裇从这儿获取任何时候如果想分享好物给大家在这儿提交喜欢我们收集的任何意见建议通过来吧原文 Title: 蠎周刊 2015 年度最赞Date: 2016-01-09 Tags: Weekly,Pycoder,Zh Slug: issue-198-to...

young.li 2019-07-24 18:32 评论0 收藏0
说说Python中的单元测试

摘要：必然的，他们会抛弃标准库中的，使用或者发明自己心仪的单元测试框架。究其原因，一些人会说时间写代码都不够，哪还有空写单元测试。最后我的个人观点，单元测试其实还有一个非常重要的作用，就是替代函数文档注释。希望从今天起，你的代码也都有单元测试。单元测试是每种编程语言必学的课题，是保护开发者的强力护盾，每个程序员都在时间允许的情况下尽可能多的写单元测试，今天我们不讨论其必要性，只抛砖引玉聊一...

chengjianhua 2019-07-30 16:31 评论0 收藏0
【译】技能测试解决方案：Python中的数据科学（四）

摘要：友情链接译技能测试解决方案中的数据科学一译技能测试解决方案中的数据科学二译技能测试解决方案中的数据科学三本文是译文，可以转载，但需注明出处，点击这里可以获取原文，有删减。本系列博文包含四篇文章：【译】技能测试解决方案：Python中的数据科学（一）——Q1-Q15【译】技能测试解决方案：Python中的数据科学（二）——Q16-Q30【译】技能测试解决方案：Python中的数据科学（...

sourcenode 2019-07-31 10:55 评论0 收藏0
Python工程师必看的面试问题与解答（中）

摘要：在中什么是迭代器在中，迭代器用于迭代一组元素，如列表之类的容器。中的生成器是什么实现迭代器的方法称为生成器。如何将数字转换为字符串要将数字转换为字符串，请使用内置函数。如果需要八进制或十六进制表示，请使用内置函数或。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbfztO?w=1024&h=1024);16）在Python中什么是迭代器？在Pytho...

xiao7cn 2019-07-30 17:33 评论0 收藏0
通过demo学习OpenStack开发所需的基础知识 -- 单元测试

摘要：本文将进入单元测试的部分，这也是基础知识中最后一个大块。本文将重点讲述和中的单元测试的生态环境。另外，在中指定要运行的单元测试用例的完整语法是。中使用模块管理单元测试用例。每个项目的单元测试代码结构可本文将进入单元测试的部分，这也是基础知识中最后一个大块。本文将重点讲述Python和OpenStack中的单元测试的生态环境。单元测试的重要性 github上有个人画了一些不同语言的学...

douzifly 2019-07-24 18:33 评论0 收藏0