Python单元测试工具doctest和unittest使用解析

Python标准库包含两个测试工具。

doctest：一个简单的模块，为检查文档而设计，但也适合用来编写单元测试。

unittest：一个通用的测试框架。

一、使用doctest进行单元测试

创建文件mymath.py，内容

def square(x):
  '''
  计算平方并返回结果（下面是单元测试的格式）
  >>> square(2)
  >>> square(3)
  '''
  return x * x
if __name__ == '__main__':
  import doctest,mymath
  doctest.testmod(mymath)

在Sublime Text 3中运行只是提示[Finished in 0.2s]。

在cmd命令下切换到mymath.py所在目录，运行python mymath.py -v后，有提示测试详细信息，测试通过。如下图：

把函数square里面的return x * x 改成 return x / x。

再次运行python mymath.py -v，提示测试不通过，如下图：

二、使用unittest进行单元测试

还是用mymath.py测试，内容：

def square(x):
  return x * x

新建单元测试文件test_math.py，内容：

import unittest, mymath
class mathTestCase(unittest.TestCase):
  def test_square(self):
    self.assertEqual(mymath.square(2), 4)
    self.assertEqual(mymath.square(3), 9)
if __name__ == '__main__':
  unittest.main()

运行后，显示OK 测试通过。

.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s

OK

把函数square里面的return x * x 改成 return x / x。

再次运行，这次显示FAILED 测试不通过。

F
======================================================================
FAIL: test_square (__main__.mathTestCase)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
 File "D:\projects\python\test_math.py", line 6, in test_square
  self.assertEqual(mymath.square(2), 4)
AssertionError: 1.0 != 4

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s

FAILED (failures=1)

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。

赞 (0)

相关推荐

  • 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单元测试实例详解

    Python单元测试实例详解

    本文实例讲述了Python单元测试.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Python中进行单元测试需要用到自动单元测试框架PyUnit,Python2.1及其以后的版本都将PyUnit作为一个标准模块(即python的unittest模块),如果你很out,那么你需要从PyUnit网站下载源码安装后才能使用. 一.Python单元测试范例 测试最基本的原理是比较预期结果是否与实际执行结果相同,如果相同则测试成功,否则测试失败.为了更好地理解自动测试框架PyUnit,下面会以对Widget类进行测

  • Python unittest单元测试框架的使用

    一.测试模型 下面这部分来自于某书籍资料,拿过来,按需参考一下: 测试模型 (1)线性测试 1.概念: 通过录制或编写对应应用程序的操作步骤产生的线性脚本.单纯的来模拟用户完整的操作场景.(操作,重复操作,数据)都混合在一起. 2.优点:每个脚本相对独立,且不产生其他依赖和调用.任何一个测试用例脚本拿出来都可以单独执行. 3.缺点:开发成本高,用例之间存在重复的操作.比如重复的用户登录和退出. 维护成本高,由于重复的操作,当重复的操作发生改变时,则需要逐一进行脚本的修改. 4.线性测试实例:用户

  • Python unittest单元测试框架总结

    什么是单元测试 单元测试是用来对一个模块.一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作. 比如对于函数abs(),我们可以编写的测试用例为: (1)输入正数,比如1.1.2.0.99,期待返回值与输入相同 (2)输入复数,比如-1.-1.2.-0.99,期待返回值与输入相反 (3)输入0,期待返回0 (4)输入非数值类型,比如None.[].{}.期待抛出TypeError 把上面这些测试用例放到一个测试模块里,就是一个完整的单元测试  unittest工作原理 unittest中最核心的四部分

  • 对Python的Django框架中的项目进行单元测试的方法

     Python中的单元测试 我们先来回顾一下Python中的单元测试方法. 下面是一个 Python的单元测试简单的例子: 假如我们开发一个除法的功能,有的同学可能觉得很简单,代码是这样的: def division_funtion(x, y): return x / y 但是这样写究竟对还是不对呢,有些同学可以在代码下面这样测试: def division_funtion(x, y): return x / y if __name__ == '__main__': print division

  • Python Unittest自动化单元测试框架详解

    本文实例为大家分享了Python Unittest自动化单元测试框架的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.python 测试框架(本文只涉及 PyUnit) 参考地址 2.环境准备 首先确定已经安装有Python,之后通过安装PyUnit,Python版本比较新的已经集成有PyUnit(PyUnit 提供了一个图形测试界面UnittestGUI.py) 参考:查看地址 3.代码实例 使用的IDE为 PyCharm,DEMO结构如图 1.简单地一个实例 # Test002_Fail.py #

  • 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

  • Python单元测试工具doctest和unittest使用解析

    Python单元测试工具doctest和unittest使用解析

    Python标准库包含两个测试工具. doctest:一个简单的模块,为检查文档而设计,但也适合用来编写单元测试. unittest:一个通用的测试框架. 一.使用doctest进行单元测试 创建文件mymath.py,内容 def square(x): ''' 计算平方并返回结果(下面是单元测试的格式) >>> square(2) >>> square(3) ''' return x * x if __name__ == '__main__': import doct

  • Python单元测试模块doctest的具体使用

    开发高质量软件的过程中,我们经常会为每个函数编写测试,这样在开发过程中运行这些测试的时候就比较方便,doctest是一个python标准库自带的轻量单元测试工具,适合实现一些简单的单元测试. doctest模块提供的这样的工具,用于扫描模块并验证程序文档字符串中嵌入的测试,在docstring中寻找到测试用例并执行,比较输出结果与期望值是否符合. 我们如何构造这些测试呢?很简单 在python的交互解释器中创建测试用例,并复制到docstring中 tip:doctest在docstring中寻

  • Python中的测试模块unittest和doctest的使用教程

    我要坦白一点.尽管我是一个应用相当广泛的公共域 Python 库的创造者,但在我的模块中引入的单元测试是非常不系统的.实际上,那些测试大部分 是包括在 gnosis.xml.pickle 的 Gnosis Utilities 中的,并由该子软件包(subpackage)的贡献者所编写.我还发现,我下载的绝大多数第三方 Python 包都缺少完备的单元测试集. 不仅如此,Gnosis Utilities 中现有的测试也受困于另一个缺陷:您经常需要在极其大量的细节中去推定期望的输出,以确定测试的成败

  • 深入理解Python单元测试unittest的使用示例

    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

  • Matlab、Python为工具解析数据可视化之美

    Matlab、Python为工具解析数据可视化之美

    在我们科研.工作中,将数据完美展现出来尤为重要. 数据可视化是以数据为视角,探索世界.我们真正想要的是 - 数据视觉,以数据为工具,以可视化为手段,目的是描述真实,探索世界. 下面介绍一些数据可视化的作品(包含部分代码),主要是地学领域,可迁移至其他学科. Example 1 :散点图.密度图(Python) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建随机数 n = 100000 x = np.random.randn(n) y

  • 详解Python单元测试的两种写法

    详解Python单元测试的两种写法

    目录 一.前言 二.实现 1.doctest 2.unittest 一.前言 python的两个单元测试包分别是 doctest 和 unittest,这两个包的使用起来各有长处,适用于不同的场景 doctest:直接写在方法体中,利用了 python 动态语言的特性,书写方式简单明了,前提是项目不要太大,如果项目复杂代码量大,再加上写在方法体中的单元测试,整体就会看起来有些臃肿,因此 doctest 适用于代码量不大的普通项目 unittest:一般写在独立文件中,与 spring 的单元测试

  • 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 时间信息“2018-02-04 18:23:35“ 解析成字典形式的结果代码详解

    python 时间信息“2018-02-04 18:23:35“ 解析成字典形式的结果代码详解

    将时间信息"2018-02-04  18:23:35" 解析成字典形式的结果 如:{'year':2018,'month':2,'day':4,'hour':18:'minute':23,'second':35} 这道题有许多解法,可以用正则匹配,可以用时间模块等诸多方法.今天我又用类方法把这题写了一次. 废话少说,上代码 #将时间信息"2018-02-04 18:23:35" 解析成字典形式的结果, # 如:{'year':2018,'month':2,'day'

随机推荐