python——错误处理\单元测试

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错误处理

断言

logging

 单元测试

setUp()和tearDown()方法


错误处理

打开文件的函数open(),成功时返回文件描述符(就是一个整数),出错时返回-1

try:
    foo()
except ValueError as e:
    print('ValueError')
except UnicodeError as e:
    print('UnicodeError')

Python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException,所以在使用except时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽”

第二个except永远也捕获不到UnicodeError,因为UnicodeErrorValueError的子类,如果有,也被第一个except给捕获了。

Python所有的错误都是从BaseException类派生的,常见的错误类型和继承关系看这里:

https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy

断言

凡是用print()来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代,如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError

logging

不会抛出错误,而且可以输出到文件

import logging

s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

运行,发现除了ZeroDivisionError,没有任何信息,在import logging之后添加一行配置再试试:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了:

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 8, in 
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

 这就是logging的好处,它允许你指定记录信息的级别,

日志等级分别有以下几种:

CRITICAL : 'CRITICAL',
ERROR : 'ERROR',
WARNING : 'WARNING',
INFO : 'INFO',
DEBUG : 'DEBUG',
NOTSET : 'NOTSET',

当我们指定level=INFO时,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debuginfo,notset就不起作用

 单元测试

比如对函数abs(),我们可以编写出以下几个测试用例:

  1. 输入正数,比如11.20.99,期待返回值与输入相同;

  2. 输入负数,比如-1-1.2-0.99,期待返回值与输入相反;

  3. 输入0,期待返回0

  4. 输入非数值类型,比如None[]{},期待抛出TypeError

把上面的测试用例放到一个测试模块里,就是一个完整的单元测试。

我们来编写一个Dict类,这个类的行为和dict一致,但是可以通过属性来访问,用起来就像下面这样:

>>> d = Dict(a=1, b=2)
>>> d['a']
1
>>> d.a
1

mydict.py代码如下:

class Dict(dict):

    def __init__(self, **kw):
        super().__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

为了编写单元测试,我们需要引入Python自带的unittest模块,编写mydict_test.py如下:

import unittest

from mydict import Dict

class TestDict(unittest.TestCase):

    def test_init(self):
        d = Dict(a=1, b='test')
        self.assertEqual(d.a, 1)
        self.assertEqual(d.b, 'test')
        self.assertTrue(isinstance(d, dict))

    def test_key(self):
        d = Dict()
        d['key'] = 'value'
        self.assertEqual(d.key, 'value')

    def test_attr(self):
        d = Dict()
        d.key = 'value'
        self.assertTrue('key' in d)
        self.assertEqual(d['key'], 'value')

    def test_keyerror(self):
        d = Dict()
        with self.assertRaises(KeyError): #期待抛出指定类型的Error,比如通过d['empty']访问不存在的key时,断言会抛出KeyError
            value = d['empty']

    def test_attrerror(self):
        d = Dict()
        with self.assertRaises(AttributeError):
            value = d.empty

编写单元测试时,我们需要编写一个测试类,从unittest.TestCase继承。

test开头的方法就是测试方法,不以test开头的方法不被认为是测试方法,测试的时候不会被执行。

单元测试,最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码:

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行:

$ python mydict_test.py

另一种方法是在命令行通过参数-m unittest直接运行单元测试:

$ python -m unittest mydict_test
.....
----------------------------------------------------------------------
Ran 5 tests in 0.000s

OK

这是推荐的做法,因为这样可以一次批量运行很多单元测试,并且,有很多工具可以自动来运行这些单元测试

setUp()tearDown()方法

这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。

设想你的测试需要启动一个数据库,这时,就可以在setUp()方法中连接数据库,在tearDown()方法中关闭数据库,这样,不必在每个测试方法中重复相同的代码:

class TestDict(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        print('setUp...')

    def tearDown(self):
        print('tearDown...')

运行测试:每个测试方法调用前后是否会打印出setUptearDown

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