qrcodeutil类中的方法详解_Unittest详解-快速入门
1.1 Unittest详解
1.1.1快速入门
- 概述
相信接触过Java语言的朋友一定对Junit单元测试框架不陌生，对于Python语言，同样有类似的单元测试框架Unittest。
Unittest是Python内部自带的一个单元测试的模块，它设计的灵感来源于Junit，具有和Junit类似的结构，有过Junit经验的朋友可以很快上手。Unittest具备完整的测试结构，支持自动化测试的执行，对测试用例集进行组织，并且提供了丰富的断言方法，最后生成测试报告。Unittest框架的初衷是用于单元测试，但也不限于此，在实际工作中，由于它强大的功能，提供的完整的测试流程，我们往往将其用于自动化测试的各个方面，例如在本书中大量的接口测试实例都会用到Unittest。
所谓知己知彼百战不殆，首先我们来一起看下Unittest大家庭里的成员。首先导入unittest模块，使用dir()函数获取Unittest的所有成员，并输出到界面上。
import unittest
print(dir(unittest))执行结果如下。
['BaseTestSuite', 'FunctionTestCase', 'SkipTest', 'TestCase', 'TestLoader', 'TestProgram', 'TestResult', 'TestSuite', 'TextTestResult', 'TextTestRunner', '_TextTestResult', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__unittest', 'case', 'defaultTestLoader', 'expectedFailure', 'findTestCases', 'getTestCaseNames', 'installHandler', 'load_tests', 'loader', 'main', 'makeSuite', 'registerResult', 'removeHandler', 'removeResult', 'result', 'runner', 'signals', 'skip', 'skipIf', 'skipUnless', 'suite', 'util']结果里显示了unittest模块的各个成员，看起来非常多，不知道如何下手。其实一个模块里往往包含了大量的成员，很大一部分我们使用的频率并不高，这时需要有重点的去攻克核心的部分，其他的稍作了解即可。下面先简单介绍最常用的一些成员，后续的章节中我们会详细剖析。
（1）TestCase：可以说是unittest中最重要的一个类，也是测试用例类的父类，通过对其继承，使子类具备了执行测试的能力。下例中MainTest是需要执行的测试类。
Class MainTest(unittest.TestCase):（2）TestSuite： TestSuite类用于创建测试套件。最常见的用法是，使用该类将多个测试用例添加到用例集，通过运行用例集，实现多个测试用例的执行。
（3）main：调用unittest.main()方法可以方便的将测试类里的以“test”命名开头的测试方法以脚本的形式自动执行。
（4）TextTestRunner：主要使用该类的run()方法来运行TestSuite添加好的测试用例。
（5）skipXX：装饰器。有时我们的测试只想运行其中的一部分用例，那么我们可以使用skip装饰器来跳过执行。最常见的场景是：在不同的系统环境上运行时，某些用例是不能通过的，但这并不是我们的产品或用例导致，而是环境的不兼容等问题，此时我们可以使用skip装饰器来处理。
2. 重要概念
在继续学习之前，我们需要掌握四个Unittest的重要概念。以下是官方网站上通过面向对象大的方式进行的解释。
To achieve this, unittest supports some important concepts in an object-oriented way:
test fixture
A test fixture represents the preparation needed to perform one or more tests, and any associate cleanup actions. This may involve, for example, creating temporary or proxy databases, directories, or starting a server process.
test case
A test case is the individual unit of testing. It checks for a specific response to a particular set of inputs. unittest provides a base class, TestCase, which may be used to create new test cases.
test suite
A test suite is a collection of test cases, test suites, or both. It is used to aggregate tests that should be executed together.
test runner
A test runner is a component which orchestrates the execution of tests and provides the outcome to the user. The runner may use a graphical interface, a textual interface, or return a special value to indicate the results of executing the tests.（1）test fixture：翻译过来是测试固定装置的意思。形象的说，把整个测试过程看作大的装置，这个装置里不仅具有测试执行部件，还有测试之前环境准备和测试之后环境清理的部件，有机的结合起来就是一个更大的测试装置，即test fixture。
（2）test case：测试用例，注意与前面的TestCase类不是同一个概念。一个完整的测试流程就是一个测试用例，通过一些特定的输入得到响应，并对响应进行校验的过程。我们通过去继承TestCase这个父类，可以创建新的测试用例。
（3）test suite：测试套件，也称为测试集合。多个测试用例组合在一起就形成了测试集，当然测试集里不仅能包含测试用例，也可以再次嵌套测试集，测试集可以用于代码的组织和运行。
（4）test runner：是Unittest中的重要组成部分，主要职责为执行测试，通过图形、文本或者返回一些特殊值的方式来呈现最终的运行结果。例如执行的用例数、成功和失败的用例数。
图3-1展示了他们之间的关系，test fixture是包含了以test case为核心的整个组件，多个test case可以集合到一个test suite中，最后调用test runner执行并生成结果。
Unittest组成部分
3. 实例
下面我们通过一个简单的实例让大家对Unittest的基本使用有一个直观的认识。首先创建一个项目，项目里有两个文件，Calculator.py是被测试的代码，Demo.py是执行测试的代码。项目结构如下：
（1）被测代码准备。在Calculator类中定义了一个方法为divide，该方法接收x和y两个参数分别作为分子和分母进行除法运算，并返回运算结果。
class Calculator:
def divide(self,x,y):
return x / y（2）测试代码。测试代码先通过from和import两种方式分别导入了Calculator和unittest模块，然后定义了一个测试类TestCalculator，并继承于unittest.TestCase模块。测试类中有一个测试方法test_divide，调用了被测试类Calculator中的divide方法，并将结果进行断言。最后调用unittest.main方法来执行当前类中所有以test开头的方法来直接运行，而不必再专门对TestCalculator进行实例化。
import unittest
from my_unittest.unittest_demo.Calculator import Calculator
class TestCalculator(unittest.TestCase):
def testDivide01(self):
cal = Calculator()
result = cal.divide(10,2)
self.assertEqual(result,5)
def testDivide02(self):
cal = Calculator()
result = cal.divide(20,0.5)
self.assertEqual(result,40)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()（3）运行结果如下。两个测试总共运行了0.001秒，测试结果为OK。
..
---------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s
OK（4）接下来我们再看一个测试不通过的例子，依然使用Calculator作为待测试的类，测试类中包含3个测试方法，即3条测试用例：
from C03_Unittest.Ex01_SimpleExample.Calculator import Calculator
class TestCalculator(unittest.TestCase):
def testDivide01(self):
cal = Calculator()
result = cal.divide(10,2)
self.assertEqual(result,5)
def testDivide02(self):
cal = Calculator()
result = cal.divide(10,0.5)
self.assertEqual(result,10)
def testDivide03(self):
cal = Calculator()
result = cal.divide(10,0)
self.assertEqual(result,0)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()（5）第一个方法（即第一条测试用例）用10除以2，预期结果为5，测试结果通过；第二条测试用例用10除以0.5，为了观察运行结果，刻意设置错误的预期结果为10，但实际结果为20，出现“AssertionError: 0.01 != 0.001”，断言错误，测试失败；第三条用属于异常测试，使用10除以0，出现运行错误“ZeroDivisionError: division by zero”，提示不能使用0作为分母。结果中的第一行“.FE”分别代表运行中的三条用例，“.”为通过，“F”为不通过，“E”为错误。
.FE
=====================================================================
ERROR: testDivide03 (__main__.TestCalculator)
---------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/python364/C03_Unittest/Ex01_SimpleExample/Test02.py", line 17, in testDivide03
result = cal.divide(10,0)
File "C:UsersAdministratorPycharmProjectspython364C03_UnittestEx01_SimpleExampleCalculator.py", line 3, in divide
return x / y
ZeroDivisionError: division by zero
=====================================================================
FAIL: testDivide02 (__main__.TestCalculator)
---------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/python364/C03_Unittest/Ex01_SimpleExample/Test02.py", line 13, in testDivide02
self.assertEqual(result,10)
AssertionError: 20.0 != 10
---------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.003s
FAILED (failures=1, errors=1)（6）通过上面的测试，可以得出一个结论：Calculator类的divide方法具有明显的Bug，该方法中没有对输入参数进行校验，导致在y为0时程序运行错误。当测试人员发现此Bug后应及时通知开发人员进行修复，避免造成更严重的损失。这个实例不仅展现了Unittest框架的实际价值，也进一步体现了测试工作在研发过程中的重要意义。
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