Python中的两个测试工具
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作者：jclian，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！
当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，比如：
unittest: 一个通用的测试框架；
doctest: 一个更简单的模块，是为检查文档而设计的，但也非常适合用来编写单元测试。
下面，笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应用。
doctest
doctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代码片段，然后尝试执行并验证结果。下面我们以doctest.testmod为例，函数doctest.testmod会读取模块中的所有文档字符串，查找看起来像是从交互式解释器中摘取的示例，再检查这些示例是否反映了实际情况。
# -*- coding: utf-8 -*-
def string_lower(string):
'''
返回一个字符串的小写
:param string: type: str
:return: the lower of input string
>>> string_lower('AbC')
'abc'
>>> string_lower('ABC')
'abc'
>>> string_lower('abc')
'abc'
'''
return string.lower()
if __name__ == '__main__':
import doctest, test_string_lower
doctest.testmod(test_string_lower)
首先先对程序进行说明，函数string_lower用于返回输入字符串的小写，函数中的注释中，一共包含了3个测试实例，期望尽可能地包含各种测试情况，接着在主函数中导入doctest, test_string_lower，再运行doctest中的testmod函数即可进行测试。python test_string_lower.py，运行后会发现什么都没有输出，但这其实是件好事，它表明程序中的所有测试都通过了！那么，如果我们想要获得更多的输出呢？可在运行脚本的时候增加参数-v，这时候命令变成python test_string_lower.py -v，输出的结果如下：
Trying:
string_lower('AbC')
Expecting:
'abc'
ok
Trying:
string_lower('ABC')
Expecting:
'abc'
ok
Trying:
string_lower('abc')
Expecting:
'abc'
ok
1 items had no tests:
test_string_lower
1 items passed all tests:
3 tests in test_string_lower.string_lower
3 tests in 2 items.
3 passed and 0 failed.
Test passed.
可以看到，程序测试的背后还是发生了很多事。接着，我们尝试着程序出错的情况，比如我们不小心把函数的返回写成了：
return string.upper()
这其实是返回输入字符串的大写了，而我们测试的实例却返回了输入字符串的小写，再运行该脚本（加上参数-v），输出的结果如下：
Failed example:
string_lower('abc')
Expected:
'abc'
Got:
'ABC'
1 items had no tests:
test_string_lower
**********************************************************************
1 items had failures:
3 of 3 in test_string_lower.string_lower
3 tests in 2 items.
0 passed and 3 failed.
***Test Failed*** 3 failures.
这时候，程序测试失败，它不仅捕捉到了bug，还清楚地指出错误出在什么地方。我们不难把这个程序修改过来。
unittest
unittest类似于流行的Java测试框架JUnit，它比doctest更灵活，更强大，能够帮助你以结构化的方式来编写庞大而详尽的测试集。
# -*- coding: utf-8 -*-
def product(x, y):
'''
:param x: int, float
:param y: int, float
:return: x * y
'''
return x * y
该函数实现的功能为：输入两个数x, y， 返回这两个数的乘积。接着是test_my_math.py脚本，完整的代码如下：
import unittest, my_math
class ProductTestcase(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print('begin test')
def test_integers(self):
for x in range(-10, 10):
for y in range(-10, 10):
p = my_math.product(x, y)
self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')
def test_floats(self):
for x in range(-10, 10):
for y in range(-10, 10):
x = x/10
y = y/10
p = my_math.product(x, y)
self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
函数unittest.main负责替你运行测试：在测试方法前执行setUp方法，示例化所有的TestCase子类，并运行所有名称以test打头的方法。assertEqual方法检车指定的条件（这里是相等），以判断指定的测试是成功了还是失败了。
begin test
.begin test
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s
OK
可以看到，该程序运行了两个测试，每个测试前都会输出'begin test'，.表示测试成功，若测试失败，则返回的是F。
return x + y
再运行测试脚本，输出的结果如下：
begin test
Fbegin test
F
======================================================================
FAIL: test_floats (__main__.ProductTestcase)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "test_my_math.py", line 20, in test_floats
self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')
AssertionError: -2.0 != 1.0 : integer multiplication failed
======================================================================
FAIL: test_integers (__main__.ProductTestcase)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "test_my_math.py", line 12, in test_integers
self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')
AssertionError: -20 != 100 : integer multiplication failed
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s
FAILED (failures=2)
两条测试都未通过，返回的是F，并帮助你指出了错误的地方，接下来，你应该能快速地修复这个bug。
总结
本文介绍了两个Python中的测试工具：doctest和unittest，并配以简单的例子来说明这两个测试模块的使用方法，希望能对读者有所帮助～
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