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Python單元測試經驗總結

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2023-11-07 09:29:09 1699320549

python寫單元大多數都會用到unittest和mock,測試代碼覆蓋率都會用到coverage,最后再用nose把所有的東西都串起來,這樣每次出版本,都能把整個項目的單元測試都運行一遍。

Unittest

unittest就不詳細介紹了,注意幾點:

測試類繼承unittest.TestCase

測試類、測試方法名字最好以test開頭,很多工具能根據名字來自動運行,很方便

測試類里面的setUp/tearDown會在每個case執行之前/之后執行,setUpClass/tearDownClass加上@classmethod在整個測試類開始和結束的時候執行

測試文件的main函數里面加上unittest.main(),就可以直接用python命令運行了

Mock

單元測試里面比較精髓的就是mock了,介紹幾種常見的場景:

1.Mock一個函數。其實有好幾種方法,個人比較推薦下面這種,看上去很清晰:

defmultiple(a,b):

returna*b

classTestProducer(unittest.TestCase):

defsetUp(self):

self.calculator=Calculator()

@mock.patch('multiple')

deftest_multiple(self,mock_multiple):

mock_multiple.return_value=3

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

2.Mock一個對象里面的方法

classCalculator(object):

defadd(self,a,b):

returna+b

classTestProducer(unittest.TestCase):

defsetUp(self):

self.calculator=Calculator()

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

deftest_add(self,mock_add):

mock_add.return_value=3

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

3.讓Mock的函數每次被調用返回不同的值,而1,2中的方法每次調用都會返回同樣的值

classTestProducer(unittest.TestCase):

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

deftest_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.讓Mock的函數拋出exception

defis_error(self):

try:

os.mkdir("11")

returnFalse

exceptExceptionase:

returnTrue

classTestProducer(unittest.TestCase):

@mock.patch('os.mkdir')

deftest_exception(self,mock_mkdir):

mock_mkdir.side_effect=Exception

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

5.Mock多個函數,主要是注意順序

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

@mock.patch('test_unit.multiple')

deftest_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加測試文件,就可以得到覆蓋率,可以生成html格式的報告,每次運行一個文件都會生成一個.coverage文件,需要將combine所有結果才能得到一個完整的報告。

具體的命令參數參看:http://nedbatchelder.com/code/coverage/cmd.html

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

配置文件中最有用的功能就是可以不測某些行的覆蓋率,例如:

[report]

exclude_lines=

#只要在某一行加上注釋“#pragma:nocover”這一行就會被忽略

pragma:nocover

#忽略掉main函數

if__name__==.__main__.:

Nose

Nose可以將所有的單元測試文件一次全部執行,并且提供了coverage的插件,能夠統計整體的覆蓋率。

Nose會掃描目標目錄,如果發現目錄名以“test”或者“Test”開頭,則遞歸地進去掃描,并自動運行所有發現的以“test”或者“Test”開頭的測試文件。

另外Nose增加了報級別的setup和teardown,只需將他們放到__init__.py文件中即可。

Nose命令的執行,最簡單的就是nosetest后面加上你的所有測試文件或者測試文件所在的目錄,一些運行參數參看:http://nose.readthedocs.org/en/latest/usage.html

Nose的參數里面以"--cover"開頭的都是coverage相關的,但是我發現并沒有辦法是用coverage的配置文件,需要手動安裝一下nose-cov,然后用“--cov-config”來指定配置文件,其他參數參看:https://pypi.python.org/pypi/nose-cov

我的項目因為測試文件比分散,并且有些并沒有以test開頭,所以比較麻煩,只能寫了一個腳本,把這些都串起來:

importos

importsubprocess

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

#需要測試覆蓋率的文件或者目錄

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',

]

#測試用例所在的文件或者目錄,如果測試文件沒有以test開頭,則必須制定文件名

ut_list=[

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

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

]

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

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

defget_command():

command=[

'nosetests',

'--with-cov',

'--cover-erase',

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

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

]

forcoverincover_list:

command.append('--cov')

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

forutinut_list:

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

returncommand

if__name__=='__main__':

command=get_command()

printcommand

os.chdir(PRODUCTION_HOME)

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

output,error=proc.communicate()

return_code=proc.poll()

printoutput

printerror

printreturn_code

以上內容為大家介紹了Python單元測試經驗總結,希望對大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關知識,請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.e7g2kmi.cn/

tags: python培訓
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