2024年06月25日 python测试 python高级教程 Python51
单元测试
通常是测试一小块代码的功能，比如一个函数，类的一个方法。
单元测试通常是开发人员做的一种测试，通常是测试函数，方法这种级别的代码块的。单元测试大都是 设计出不同的调用参数来调用函数，来看 函数 的输出是否符合预期。当然如果你的代码写的不好的话，单元测试也会比较麻烦。比如一个功能模块没有内聚到函数中，而是分散在代码文件里面。那样，就不容易用一个函数调用对这些功能进行测试。
使用pytest进行python进行单元测试
python内置了一个unittest，但是写起来稍微繁琐，比如都要写一个TestCase类，还得用 assertEqual, assertNotEqual等断言方法。 而使用pytest运行测试统一用assert语句就行，兼容unittest，目前很多知名开源项目如PyPy，Sentry也都在用。关于pytest的使用可以参考其官方文档，虽然有很多高级特性，但是掌握其中一小部分基本就够用了。
下面是py.test的基本用法，以常见的两种测试类型（验证返回值和抛出异常）为例:
def add(a, b):
"""return a + b
Args:
a (int): int
b (int): int
Returns:
a + b
Raises:
AssertionError: if a or b is not integer
"""
assert all([isinstance(a, int), isinstance(b, int)])
return a + b
def test_add():
assert add(1, 2) == 3
assert isinstance(add(1, 2) , int)
with pytest.raises(Exception): # test exception
add('1', 2)
上面是示例，真实场景下远远比这个复杂，甚至有时候构造测试的时间比写业务逻辑的时间还要长。但是再复杂的逻辑也是一点点功能堆积，如果可以确保每一部分都正确，整体上是不会出错的。单元测试同时也提醒我们，函数完成的功能尽可能单一，这样才利于测试。
下面几个是我常用的pytest命令:
py.test test_mod.py # run tests in module py.test somepath # run all tests below somepath py.test -q test_file_name.py # quite输出 py.test -s test_file_name.py # -s参数可以打印测试代码中的输出，默认不打印，print没结果 py.test test_mod.py::test_func # only run tests that match the "node ID", py.test test_mod.py::TestClass::test_method # run a single method in
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