内容简介:以前我是不写任何测试的,后来偶尔写单元测试,现在我主动写单元测试 ----- 不得 不承认,测试是有其存在必要性的,要说为什么的话,大概又会引发语言的强弱类型和 是否静态语言之争了吧。就目前而言,个人认为写单元测试的好处有以下几点:缺点嘛:耗费时间。单元测试和文档一样,属于非常重要,但是非常耗费时间的工作, 因为要考虑齐全,考虑到的边界条件越多,测试覆盖率越高,程序越可靠,而想这些东 西是很耗费时间精力的。
以前我是不写任何测试的,后来偶尔写单元测试,现在我主动写单元测试 ----- 不得 不承认,测试是有其存在必要性的,要说为什么的话,大概又会引发语言的强弱类型和 是否静态语言之争了吧。
就目前而言,个人认为写单元测试的好处有以下几点:
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当修改了代码之后,单元测试可以保证API不会发生变化(假设原需求就不需API发生 变化)。这点可能一般情况下没什么感觉,但是当你去修改前辈留下的代码的时候, 你就会感谢他写了单元测试,最少让你知道了从功能上,这个函数是干什么的,而且 能保证你修改了函数内部实现,但是不影响函数功能。
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写单元测试的时候会回想函数的作用,从而自动对函数进行回想和
review
。
缺点嘛:耗费时间。单元测试和文档一样,属于非常重要,但是非常耗费时间的工作, 因为要考虑齐全,考虑到的边界条件越多,测试覆盖率越高,程序越可靠,而想这些东 西是很耗费时间精力的。
吐槽完毕,我们来说说目前我知道的几个和测试有关的东西(全程 Python 3
)。
Mock
Mock是个好东西呀,遇到测试中出现的不可预知的或者不稳定因素,就用 Mock
来代
替。例如查询数据库(当然像目前我们用的MongoDB,由于特别灵活,可以直接在代码里
把相应的collection替换掉),例如异步任务等。举个例子:
import logging from unittest.mock import Mock logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # code class ASpecificException(Exception): pass def foo(): pass def bar(): try: logging.info("enter function <foo> now") foo() except ASpecificException: logging.exception("we caught a specific exception") # unittest def test_foo(): foo = Mock(side_effect=ASpecificException()) # noqa logging.info("enter function <bar> now") bar() logging.info("everything just be fine") if __name__ == "__main__": test_foo()
运行一下:
root@arch tests: python test_demo.py INFO:root:enter function <bar> now INFO:root:enter function <foo> now INFO:root:everything just be fine
duang,一个简单的测试就这么写好了。来,跟我念, Mock
大法好呀!
doctest
doctest属于比较简单的测试,写在 docstring
里,这样既能测试用,又能当文档
示例,是在是好用之极啊。缺点是,如果测试太复杂,doctest就显得太臃肿了(例如
如果测试之前要导入一堆东西)。举个例子:
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) def foo(): """A utility function that returns True >>> foo() True """ return True if __name__ == "__main__": import doctest logging.debug("start of test...") doctest.testmod() logging.debug("end of test...")
测试结果:
[email protected] tests: python test_demo.py DEBUG:root:start of test... DEBUG:root:end of test...
unittest
这个文档确实有点长,我感觉还是仔细去读一下文档比较好(虽然我也没读完)。
import unittest class TestStringMethods(unittest.TestCase): def setUp(self): self.alist = [] def tearDown(self): print(self.alist) def test_list(self): for i in range(5): self.alist.append(i) if __name__ == '__main__': unittest.main()
[email protected] tests: python test_demo.py [0, 1, 2, 3, 4] . ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.001s OK
unittest框架配合上Mock,单元测试基本无忧啦。
pytest
上面的单元测试跑起来比较麻烦,当然也可以写一个脚本遍历所有的单元测试文件,然
后执行。不过 pytest
对unittest有比较好的支持。
pytest默认支持的是 函数 风格的测试,但是我们可以不用这一块嘛(而且很多时候
还是很有用的)。走进项目根目录,输入 pytest
就可以啦。它会自动发现 test_
开头的文件,然后执行其中 test_
开头的函数和 unittest
的 test_
开头的
方法。
[email protected] tests: pytest ========================================================= test session starts ========================================================= platform linux -- Python 3.5.2, pytest-3.0.5, py-1.4.31, pluggy-0.4.0 rootdir: /root/tests, inifile: collected 1 items test_afunc.py . ====================================================== 1 passed in 0.03 seconds ======================================================= [email protected] tests:
总结
编译器没给 python 做检查,就只有靠我们手写测试了 :(
另外其实 pytest
和 unittest
都有很多强大的特性,例如 fixture
(不知道
咋翻译好),例如 skip
掉某一部分测试。当然我也是知之甚少,所以还是看文档吧。
以上所述就是小编给大家介绍的《Python和单元测试》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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