深入理解Python单元测试unittest的使用示例

软件测试

大型软件系统的开发是一个很复杂的过程,其中因为人的因素而所产生的错误非常多,因此软件在开发过程必须要有相应的质量保证活动,而软件测试则是保证质量的关键措施。正像软件熵(software entropy)所描述的那样:一个程序从设计很好的状态开始,随着新的功能不断地加入,程序逐渐地失去了原有的结构,最终变成了一团乱麻(其实最初的"很好的状态"得加个问号)。测试的目的说起来其实很简单也极具吸引力,那就是写出高质量的软件并解决软件熵这一问题。

可惜的是,软件开发人员很少能在编码的过程中就进行软件测试,大部分软件项目都只在最终验收时才进行测试,有些项目甚至根本没有测试计划!随着软件质量意识的增强,许多软件开发组织开始转向UML、CMM、RUP、XP等软件工程方法,以期提高软件质量,并使软件开发过程更加可控,好在这些方法对测试都提出了很严格的要求,从而使得测试在软件开发过程的作用开始真正体现出来。

软件测试作为一种系统工程,涉及到整个软件开发过程的各个方面,需要管理人员、设计人员、开发人员和测试人员的共同努力。作为软件开发过程中的主要力量,现今的程序员除了要编写实现代码外,还承担着单元测试这一艰巨任务,因此必须采用新的工作模式:

  1. 编写和维护一套详尽的单元测试用例;
  2. 先构造单元测试和验收测试用例,然后再编写代码;
  3. 根据构造的测试用例来编写代码。

单元测试负责对最小的软件设计单元(模块)进行验证,它使用软件设计文档中对模块的描述作为指南,对重要的程序分支进行测试以发现模块中的错误。由于软件模块并不是一个单独的程序,为了进行单元测试还必须编写大量额外的代码,从而无形中增加了开发人员的工作量,目前解决这一问题比较好的方法是使用测试框架。测试框架是在用XP方法进行单元测试时的关键,尤其是在需要构造大量测试用例时更是如此,因为如果完全依靠手工的方式来构造和执行这些测试,肯定会变成一个花费大量时间并且单调无味的工作,而测试框架则可以很好地解决这些问题。

单元测试的重要性就不多说了,可恶的是python中有太多的单元测试框架和工具,什么unittest, testtools, subunit, coverage, testrepository, nose, mox, mock, fixtures, discover,再加上setuptools, distutils等等这些,先不说如何写单元测试,光是怎么运行单元测试就有N多种方法,再因为它是测试而非功能,是很多人没兴趣触及的东西。但是作为一个优秀的程序员,不仅要写好功能代码,写好测试代码一样的彰显你的实力。如此多的框架和工具,很容易让人困惑,困惑的原因是因为并没有理解它的基本原理,如果一些基本的概念都不清楚,怎么能够写出思路清晰的测试代码?

今天的主题就是unittest,作为标准python中的一个模块,是其它框架和工具的基础,参考资料是它的官方文档:http://docs.python.org/2.7/library/unittest.html和源代码,文档已经写的非常好了,我在这里记录的主要是它的一些重要概念、关键点以及可能会碰到的一些坑,目的在于对unittest加深理解,而不是停留在泛泛的表面层上。

unittest是一个python版本的junit,junit是java中的单元测试框架,对java的单元测试,有一句话很贴切:Keep the bar green,相信使用eclipse写过java单元测试的都心领神会。unittest实现了很多junit中的概念,比如我们非常熟悉的test case, test suite等,总之,原理都是相通的,只是用不同的语言表达出来。

在文档的开篇就介绍了unittest中的4个重要的概念:test fixture, test case, test suite, test runner,我觉得只有理解了这几个概念,才能真正的理解单元测试的基本原理,下面就主要围绕这几个概念来展开这篇文章。

首先通过查看unittest的源码,来看一下这几个概念,以及他们之间的关系,他们是如何在一起工作的,其静态类图如下:

一个TestCase的实例就是一个测试用例。什么是测试用例呢?就是一个完整的测试流程,包括测试前准备环境的搭建(setUp),执行测试代码(run),以及测试后环境的还原(tearDown)。元测试(unit test)的本质也就在这里,一个测试用例是一个完整的测试单元,通过运行这个测试单元,可以对某一个问题进行验证。

而多个测试用例集合在一起,就是TestSuite,而且TestSuite也可以嵌套TestSuite。

TestLoader是用来加载TestCase到TestSuite中的,其中有几个loadTestsFrom__()方法,就是从各个地方寻找TestCase,创建它们的实例,然后add到TestSuite中,再返回一个TestSuite实例。

TextTestRunner是来执行测试用例的,其中的run(test)会执行TestSuite/TestCase中的run(result)方法。

测试的结果会保存到TextTestResult实例中,包括运行了多少测试用例,成功了多少,失败了多少等信息。

这样整个流程就清楚了,首先是要写好TestCase,然后由TestLoader加载TestCase到TestSuite,然后由TextTestRunner来运行TestSuite,运行的结果保存在TextTestResult中,整个过程集成在unittest.main模块中。

现在已经涉及到了test case, test suite, test runner这三个概念了,还有test fixture没有提到,那什么是test fixture呢??在TestCase的docstring中有这样一段话:

Test authors should subclass TestCase for their own tests. Construction and deconstruction of the test's environment (‘fixture') can be implemented by overriding the ‘setUp' and ‘tearDown' methods respectively.

可见,对一个测试用例环境的搭建和销毁,是一个fixture,通过覆盖TestCase的setUp()和tearDown()方法来实现。这个有什么用呢?比如说在这个测试用例中需要访问数据库,那么可以在setUp()中建立数据库连接以及进行一些初始化,在tearDown()中清除在数据库中产生的数据,然后关闭连接。注意tearDown的过程很重要,要为以后的TestCase留下一个干净的环境。关于fixture,还有一个专门的库函数叫做fixtures,功能更加强大,以后会介绍到。

至此,概念和流程基本清楚了,下面通过简单的例子再来实践一下,就拿unittest文档上的例子吧:

TestSequenceFunctions继承自unittest.TestCase,重写了setUp()方法,并且定义了三个以'test'开头的方法,那这个TestSequenceFunctions类到底是个什么呢?它是一个测试用例,还是三个测试用例?说是三个测试用例的话,它本身继承自TestCase,说是一个测试用例的话,里面又有三个test_*()方法,明显是三个测试用例。其实,我们只要看一些TestLoader是如何加载测试用例的,就一清二楚了,在loader.TestLoader类中有一个loadTestsFromTestCase()方法:

getTestCaseNames()是从TestCase这个类中找所有以“test”开头的方法,然后注意第9行,在构造TestSuite对象时,其参数使用了一个map方法,即对testCaseNames中的每一个元素,使用testCaseClass为其构造对象,其结果是一个TestCase的对象集合,可以用下面的代码来分步说明:

可见,对每一个以test开头的方法,都为其构建了一个TestCase对象,值得注意的是,如果没有定义test开头的方法,而是将测试代码写到了一个名为runTest的方法中,那么会为该runTest方法构建TestCase对象,如果定义了test开头的方法,就会忽略runTest方法。

至此,基本就清楚了,每一个以test开头的方法,都会为其构建TestCase对象,也就是说TestSequenceFunctions类中其实定义了三个TestCase,之所以写成这样,是为了方便,因为这几个测试用例的fixture是相同的,如果每一个测试用例单独写成一个TestCase的话,会有很多的冗余代码。

明白了这些,文档就可以很轻松的看懂了,至于怎么运行测试用例,以及其他的内容,直接看文档吧。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python单元测试框架unittest使用方法讲解

    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) 测试执行的组件. 命令行接口 可以用命令行运行测试模块,测试类以及测试方法. 复制代码 代码如下: python -m unittest test_module1 test_module2 python -m

  • Python中unittest模块做UT(单元测试)使用实例

    待测试的类(Widget.py) # Widget.py # Python 2.7.6 class Widget: def __init__(self, size = (40,40)): self.size = size def getSize(self): return self.size def reSize(self,width,height): if width <0 or height < 0: raise ValueError, 'illegal size' else: self.

  • 利用Python中unittest实现简单的单元测试实例详解

    前言 单元测试的重要性就不多说了,可恶的是Python中有太多的单元测试框架和工具,什么unittest, testtools, subunit, coverage, testrepository, nose, mox, mock, fixtures, discover,再加上setuptools, distutils等等这些,先不说如何写单元测试,光是怎么运行单元测试就有N多种方法,再因为它是测试而非功能,是很多人没兴趣触及的东西.但是作为一个优秀的程序员,不仅要写好功能代码,写好测试代码一样

  • Python单元测试框架unittest简明使用实例

    测试步骤 1. 导入unittest模块 import unittest 2. 编写测试的类继承unittest.TestCase class Tester(unittest.TestCase) 3. 编写测试的方法必须以test开头 def test_add(self) def test_sub(self) 4.使用TestCase class提供的方法测试功能点 5.调用unittest.main()方法运行所有以test开头的方法 复制代码 代码如下: if __name__ == '__

  • python单元测试unittest实例详解

    本文实例讲述了python单元测试unittest用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 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&qu

  • 深入理解Python单元测试unittest的使用示例

    软件测试 大型软件系统的开发是一个很复杂的过程,其中因为人的因素而所产生的错误非常多,因此软件在开发过程必须要有相应的质量保证活动,而软件测试则是保证质量的关键措施.正像软件熵(software entropy)所描述的那样:一个程序从设计很好的状态开始,随着新的功能不断地加入,程序逐渐地失去了原有的结构,最终变成了一团乱麻(其实最初的"很好的状态"得加个问号).测试的目的说起来其实很简单也极具吸引力,那就是写出高质量的软件并解决软件熵这一问题. 可惜的是,软件开发人员很少能在编码的过

  • Python单元测试unittest的具体使用示例

    Python中有一个自带的单元测试框架是unittest模块,用它来做单元测试,它里面封装好了一些校验返回的结果方法和一些用例执行前的初始化操作. unittest是python的标准测试库,相比于其他测试框架是python目前使用最广的测试框架. unittest有四个比较重要的概念是test fixture, test case, test suite, test runner, . 在说unittest之前,先说几个概念: TestCase 也就是测试用例 TestSuite 多个测试用例

  • 详解Python之unittest单元测试代码

    前言 编写函数或者类时,还可以为其编写测试.通过测试,可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作. 本次我将介绍如何使用Python模块unittest中的工具来测试代码. 测试函数 首先我们先编写一个简单的函数,它接受姓.名.和中间名三个参数,并返回完整的姓名: names.py def get_fullname(firstname,lastname,middel=''): '''创建全名''' if middel: full_name = firstname + ' ' + middel

  • Python单元测试_使用装饰器实现测试跳过和预期故障的方法

    Python单元测试unittest中提供了一下四种装饰器实现测试跳过和预期故障.(使用Python 2.7.13) 请查考Python手册中: https://docs.python.org/dev/library/unittest.html The following decorators implement test skipping and expected failures: #以下装饰器实施测试跳过和预期故障: @unittest.skip(原因) Unconditionally s

  • Python 单元测试(unittest)的使用小结

    测试目录 项目的整体结构可以参考"软件目录开发规范",这里单说测试目录.一般都是在项目里单独创建一个测试目录,目录名就是"tests". 关于目录的位置,一种建议是,在项目名(假设项目名是Foo)的一级子目录下创建二级子目录 "Foo/foo/tests" .但是这样可能是因为用起来不方便,有很多是按下面的做法.不过下面的示例我还是用这个方法来创建测试目录. 还可以把测试目录向上移一层,作为一级子目录,直接创建在项目之下 "Foo/te

  • python单元测试框架pytest的使用示例

    首先祝大家国庆节日快乐,这个假期因为我老婆要考注会,我也跟着天天去图书馆学了几天,学习的感觉还是非常不错的,这是一篇总结. 这篇博客准备讲解一下pytest测试框架,这个框架是当前最流行的python语言最流行的单测框架,不掌握可不行,首先这个框架属于第三方模块,需要通过pip安装即可 pip install pytest 下面我们进入正题 一.介绍pytest的运行规则 1.测试文件的名称必须要以test_*.py的格式,或者*_test.py的格式 2.测试类的名称必须要以Test开头,且这

  • 15个短代码示例理解python丰富的编程思维

    目录 1.检查重复元素 2.变位词 3.检查内存使用情况 4.字节大小计算 5.重复打印字符串 N 次 6.首字母大写 7.分块 8.压缩 9.间隔数 10.链式比较 11.逗号分隔 12.计算元音字母数 13.首字母恢复小写 14.平面化 15.差异 1.检查重复元素 下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素.它使用了 set() 属性,该属性将会从列表中删除重复的元素. def all_unique(lst): return len(lst) == len(set(lst)) x = [

  • python单元测试框架unittest基本用法案例

    目录 案例1 2.生成测试报告 断言基本操作 数据驱动 ddt data 巩固 总结 unittest是python单元测试框架,类似于JUnit框架 意义: 灵活的组织ui接口测试自动化用例 让用例高效的执行 方便验证测试用例的结果 集成html形式测试报告 一个class继承unittest.TestCase类,即是一个个具体的TestCase(类方法名称必须以test开头,否则不能被unittest识别) 每一个用例执行的结果的标识,成功是. ,失败为F,出错是E 每一个测试以test01

随机推荐