Python单元测试经验总结

python写单元大多数都会用到unittest和mock,测试代码覆盖率都会用到coverage,最后再用nose把所有的东西都串起来,这样每次出版本,都能把整个项目的单元测试都运行一遍。

  Unittest

  unittest就不详细介绍了,注意几点:

  测试类继承unittest.TestCase

  测试类、测试方法名字最好以test开头,很多工具能根据名字来自动运行,很方便

  测试类里面的setUp/tearDown会在每个case执行之前/之后执行,setUpClass/tearDownClass加上@classmethod在整个测试类开始和结束的时候执行

  测试文件的main函数里面加上unittest.main(),就可以直接用python命令运行了

  Mock

  单元测试里面比较精髓的就是mock了,介绍几种常见的场景:

  1. Mock一个函数。其实有好几种方法,个人比较推荐下面这种,看上去很清晰:


def multiple(a, b):

return a*b

class TestProducer(unittest.TestCase):

def setUp(self):

self.calculator = Calculator()

@mock.patch('multiple')

def test_multiple(self, mock_multiple):

mock_multiple.return_value = 3

self.assertEqual(multiple(8, 14), 3)

  2. Mock一个对象里面的方法


class Calculator(object):

def add(self, a, b):

return a+b

class TestProducer(unittest.TestCase):

def setUp(self):

self.calculator = Calculator()

@mock.patch.object(Calculator, 'add')

def test_add(self, mock_add):

mock_add.return_value = 3

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)

  3. 让Mock的函数每次被调用返回不同的值,而1,2中的方法每次调用都会返回同样的值


class TestProducer(unittest.TestCase):

@mock.patch.object(Calculator, 'add')

def test_effect(self, mock_add):

mock_add.side_effect = [1, 2, 3]

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 2)

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)

  4. 让Mock的函数抛出exception


def is_error(self):

try:

os.mkdir("11")

return False

except Exception as e:

return True

class TestProducer(unittest.TestCase):

@mock.patch('os.mkdir')

def test_exception(self, mock_mkdir):

mock_mkdir.side_effect = Exception

self.assertEqual(self.calculator.is_error(), True)

  5. Mock多个函数,主要是注意顺序


@mock.patch.object(Calculator, 'add')

@mock.patch('test_unit.multiple')

def test_both(self, mock_multiple, mock_add):

mock_add.return_value = 1

mock_multiple.return_value = 2

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)

self.assertEqual(multiple(8, 14), 2)

  Coverage

  打命令coverage加测试文件,就可以得到覆盖率,可以生成html格式的报告,每次运行一个文件都会生成一个.coverage文件,需要将combine所有结果才能得到一个完整的报告。

  具体的命令参数参看:http://nedbatchelder.com/code/coverage/cmd.html

  更加有用的是配置文件,参看:http://nedbatchelder.com/code/coverage/config.html

  配置文件中最有用的功能就是可以不测某些行的覆盖率,例如:


[report]

exclude_lines =

# 只要在某一行加上注释“# pragma: no cover”这一行就会被忽略

pragma: no cover

# 忽略掉main函数

if __name__ == .__main__.:

  Nose

  Nose可以将所有的单元测试文件一次全部执行,并且提供了coverage的插件,能够统计整体的覆盖率。

  Nose会扫描目标目录,如果发现目录名以“test”或者“Test”开头,则递归地进去扫描,并自动运行所有发现的以“test”或者“Test”开头的测试文件。

  另外Nose增加了报级别的setup和teardown,只需将他们放到__init__.py文件中即可。

  Nose命令的执行,最简单的就是nosetest后面加上你的所有测试文件或者测试文件所在的目录,一些运行参数参看:http://nose.readthedocs.org/en/latest/usage.html

  Nose的参数里面以"--cover"开头的都是coverage相关的,但是我发现并没有办法是用coverage的配置文件,需要手动安装一下nose-cov,然后用“--cov-config”来指定配置文件,其他参数参看:https://pypi.python.org/pypi/nose-cov

  我的项目因为测试文件比分散,并且有些并没有以test开头,所以比较麻烦,只能写了一个脚本,把这些都串起来:


import os

import subprocess

######################################################################

# 需要测试覆盖率的文件或者目录

cover_list = [

'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator.py',

'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator_manager.py',

'src/sample/analyzer/unpacker/src/unpacker_analyzer.py',

'src/sample/analyzer/bitvalue/src/confparser.py',

'src/sample/analyzer/bitvalue/src/trunk.py',

]

# 测试用例所在的文件或者目录,如果测试文件没有以test开头,则必须制定文件名

ut_list = [

'src/sample/analyzer/unpacker/ut',

'src/sample/analyzer/bitvalue/ut/ut_main.py'

]

######################################################################

PRODUCTION_HOME = os.environ.get("PRODUCTION_HOME", "../..")

def get_command():

command = [

'nosetests',

'--with-cov',

'--cover-erase',

'--cov-report', 'html',

'--cov-config', 'cover.config',

]

for cover in cover_list:

command.append('--cov')

command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, cover))

for ut in ut_list:

command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, ut))

return command

if __name__ == '__main__':

command = get_command()

print command

os.chdir(PRODUCTION_HOME)

proc = subprocess.Popen(command, shell=False, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

output, error = proc.communicate()

return_code = proc.poll()

print output

print error

print return_code

最新内容请见作者的GitHub页:http://qaseven.github.io/

时间: 2025-01-08 01:56:44

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