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

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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UnicodeError是ValueError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，debug和info，notset就不起作用了

 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1、1.2、0.99，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。

以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()和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setUp和tearDown。