Python unittest工作原理和使用过程解析

这篇文章主要介绍了Python unittest工作原理和使用过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

1、unittest的工作原理：

  • TestCase：一个testcase就是一条测试用例。
  • setUp：测试环境的准备
  • tearDown：测试环境的还原
  • run：测试执行
  • TestSuite：测试套件或集合，多个测试用例的集合就是1个suite，一个suite可以包含多条测试用例，测试套件suite里面也可以嵌套测试套件suite
  • TestLoader：用来加载testcase与testsuite
  • Testrunner：用来执行测试用例，将测试结果保存在texttestresult中

2、注意：

  • class继承unittest.TestCase，继承后就形成了一条测试用例。如果在class中有多个test开头的 方法，那么每个test开头的方法，在load的时候，便会生成一条testcase。
  • 模块名以test开头
  • 类以Test开头
  • 方法以test开头
  • 运行时，右击出现unittest。如果没有出现，那么需要配置
  • 或者使用python运行，添加： if __name__ == '__main__': unittest.main()

3、断言结果：

  • . 表示通过 或者 pass
  • F False, 表示断言没有通过
  • E Error, 表示程序内部发生了错误。

4、执行顺序：

  • 根据 ascii 编码排序
  • 如果我们想手工调整测试用例的执行顺序，不同的字母前面加 数字。

5、pycharm 运行时注意事项：

  • 在空行处右击，执行整个模块
  • 在类名上， 执行单个测试类
  • 在方法名上， 执行单个测试用例
  • 注意在指定的位置运行，空行的地方去运行。

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中Unittest框架的具体使用

    Unittest 1.环境 Unittest为Python内嵌的测试框架,不需要特殊配置,仅需要在File---settings---Tools----Python Intergrated Tools下配置框架为Unittest 2.编写规范 需要导入 import unittest 测试类必须继承unittest.TestCase 测试方法以 test_开头 模块和类名没有要求 3.Unittest介绍 import unittest def add(x, y): return x + y d

  • 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+request+unittest实现接口测试框架集成实例

    1.为什么要写代码实现接口自动化 大家知道很多接口测试工具可以实现对接口的测试,如postman.jmeter.fiddler等等,而且使用方便,那么为什么还要写代码实现接口自动化呢?工具虽然方便,但也不足之处: 测试数据不可控制 接口测试本质是对数据的测试,调用接口,输入一些数据,随后,接口返回一些数据.验证接口返回数据的正确性.在用工具运行测试用例之前不得不手动向数据库中插入测试数据.这样我们的接口测试是不是就没有那么"自动化了". 无法测试加密接口 这是接口测试工具的一大硬伤,如

  • Python + Requests + Unittest接口自动化测试实例分析

    Python + Requests + Unittest接口自动化测试实例分析

    本文实例讲述了Python + Requests + Unittest接口自动化测试.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 介绍下python的requests模块 Python Requests快速入门 :http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ 想必会Python基础的小伙伴们一看就懂了 2. Requests接口自动化测试: 2.1 如何利用这么利器进行接口测试,请看小demo: # -*- coding:utf-8 -* import re

  • Python unittest 简单实现参数化的方法

    Python unittest 理论上是不建议参数驱动的,其用例应该专注单元测试,确保每个method的逻辑正确. 引用Stack Overflow的一个答案, "单元测试应该是独立的,没有依赖项的.这确保了每个用例都有非常具体而专一的测试反应.传入参数会破坏单元测试的这个属性,从而使它们在某种意义上无效.使用测试配置是最简单的方法,也是更合适的方法,因为单元测试不应该依赖外部信息来执行测试.那应该集成测试要做的." 但是实际操作过程中,时不时还是有控制入参的需求的.比如,我想简单实现

  • 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 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 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 unittest工作原理和使用过程解析

    Python unittest工作原理和使用过程解析

    这篇文章主要介绍了Python unittest工作原理和使用过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.unittest的工作原理: TestCase:一个testcase就是一条测试用例. setUp:测试环境的准备 tearDown:测试环境的还原 run:测试执行 TestSuite:测试套件或集合,多个测试用例的集合就是1个suite,一个suite可以包含多条测试用例,测试套件suite里面也可以嵌套测试套件suit

  • Python 虚拟环境工作原理解析

    目录 简介 使用 激活脚本 工作原理 关于 sys.prefix 总结 其它 Python 的虚拟环境用来创建一个相对独立的执行环境,尤其是一些依赖的三方包,最常见的如不同项目依赖同一个但是不同版本的三方包,而且,在虚拟环境中的安装包不会影响到系统的安装包. 不过,其具体的工作原理是怎样的,这里详细介绍. 简介 几乎每个语言都包含自己的包管理工具,这是一个非常复杂的话题,而不同语言选择的实现又略有区别,都会做一些选择和取舍.而 Python 的包管理解决方案很多,例如 pip.virtualen

  • Python socket模块ftp传输文件过程解析

    这篇文章主要介绍了Python socket模块ftp传输文件过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 使用环境:python3,window环境,需要在头部声明# -*- coding:utf-8 -*- 实现功能: 将sever端所处文件夹的文件,传输到client端所处的文件夹中. 并且通过md5检测是否出错. 客户端命令的形式是: get 文件名 client处的新文件是 文件名.new ftp_sever.py impo

  • Python使用微信接入图灵机器人过程解析

    Python使用微信接入图灵机器人过程解析

    这篇文章主要介绍了Python使用微信接入图灵机器人过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.wxpy库介绍 wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能扩展. 文档地址: https://wxpy.readthedocs.io 从 PYPI 官方源下载安装 pip install -U wxpy 2.图灵机器人 首先注册一个账号:http://www.turingapi.com/

  • python redis 批量设置过期key过程解析

    这篇文章主要介绍了python redis 批量设置过期key过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在使用 Redis.Codis 时,我们经常需要做一些批量操作,通过连接数据库批量对 key 进行操作: 关于未过期: 1.常有大批量的key未设置过期,导致内存一直暴增 2.rd需求 扫描出这些key,rd自己处理过期(一般dba不介入数据的修改) 3.dba 批量设置过期时间,(一般测试可以直接批量设置,线上谨慎操作) 通过

  • Python散点图与折线图绘制过程解析

    Python散点图与折线图绘制过程解析

    这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图 折线图 需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv

  • python Opencv计算图像相似度过程解析

    python Opencv计算图像相似度过程解析

    这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品.

  • python爬虫模拟浏览器访问-User-Agent过程解析

    这篇文章主要介绍了python爬虫模拟浏览器访问-User-Agent过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 模拟浏览器访问-User-Agent: import urllib2 #User-Agent 模拟浏览器访问 headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, li

  • python实现百度OCR图片识别过程解析

    这篇文章主要介绍了python实现百度OCR图片识别过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import base64 import requests class CodeDemo: def __init__(self,AK,SK,code_url,img_path): self.AK=AK self.SK=SK self.code_url=code_url self.img_path=img_path self.ac

  • Python自定义计算时间过滤器实现过程解析

    Python自定义计算时间过滤器实现过程解析

    这篇文章主要介绍了Python自定义计算时间过滤器实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在写自定义的过滤器时,因为django.template.Library.filter()本身可以作为一个装饰器,所以可以使用: register = django.template.Library() @register.filter 代替 register.filter("过滤器名","函数名") 如果

随机推荐