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Practical Python-Testing

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本笔记完全基于David Beazley的Python教程-Practical Python.

Testing

Python动态特性使得测试对大多数程序至关重要.编译器的静态编译并不能帮你查到程序错误,唯一发现错误的方式就是运行代码,并确保测试了他的所有功能.

assert语句是程序的内部检查.如果表达式不为真,他就会引发一个AssertError异常.他的常用的语法是

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assert <expression> [, 'Diagnostic message']

一般来说,我们不会使用他来做用户输入检测.他的作用一般是用于程序内部检查和不变式(应该始终是真的条件)

Contract Programming(契约编程)或者也称之为Design by Contract(设计契约),广泛使用断言是设计软件的一种方法,他规定软件设计者应该为软件的组件定义精确的接口规范.如

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def add(x, y):
    assert isinstance(x, int), 'Expected int'
    assert isinstance(y, int), 'Expected int'
    return x + y
print(add(2,3))
print(add('hello',3))

这样的代码检查可以快速发现那些没有使用适当参数的参数.断言也可以做一些简单的代码测试,

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def add(x,y):
    return x+y
assert add(2,2)==4

这样我们就可以将测试和代码放在同一个模块中.这样的优点是如果代码有错误,那么导入模块就会直接报错崩溃.这其实有点像是常见的冒烟测试,冒烟测试是一种最基础,快速的验证性测试,用于确认系统或软件在经历一次构建,部署或重大修改之后,核心功能是否处于可用状态.它的目标不是发现细节错误,而是尽早暴露致命问题,以判断是否值得继续进行后续,更深入的测试.其主要特点在于

  1. 覆盖面小但关键:只测试最核心,最重要的功能路径
  2. 测试深度浅:不涉及复杂逻辑,边界条件或异常场景
  3. 执行迅速:通常几分钟内完成
  4. 结论明确:只有通过/不通过,用于决定是否继续后续工作

除了内置的assert检查,Python还有提供了unittest模块.

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# test_simple.py
import simple
import unittest
# Notice that it inherits from unittest.TestCase
class TestAdd(unittest.TestCase):
    def test_simple(self):
        # Test with simple integer arguments
        r = simple.add(2, 2)
        self.assertEqual(r, 5)
    def test_str(self):
        # Test with strings
        r = simple.add('hello', 'world')
        self.assertEqual(r, 'helloworld')

测试类必须要继承unittest.TestCase.每个测试函数都要以test开头.unittest也内置了一些断言,每个断言都对应着不同的情况.

断言语句 作用
self.assertTrue(expr) 断言expr为真
self.assertEqual(x,y) 断言x等于y
self.assertNotEqual(x,y) 断言x不等于y
self.assertAlmostEqual(x,y,places) 断言x和y在小数点后places位内相等
self.assertRaises(exc,callable,arg1,..) 断言调用 callable(arg1, arg2, …)时会抛出exc异常

除了unittest模块外,其实还有一个pytest标准测试框架,他强调简洁,可扩展,可读性强.他的特点在于

  1. 零样本:测试函数可以直接用test_开头,不需要继承基类
  2. 断言重写:使用原生的assert,失败给出结构化可读性极强的错误信息
  3. Fixture机制:用以来注入方式管理测试资源
  4. 高度可扩展: 丰富的插件生态
  5. 与unittest兼容:可以运行基于unittest.TestCase的测试

pytest 会自动发现:文件名为test_*.py或*_test.py的自动执行或函数名为test_*自动调用测试.