一、介绍
编写测试检验应用程序所有不同的功能。每一个测试集中在一个关注点上验证结果是不是期望的。定期执行测试确保应用程序按预期的工作。当测试覆盖很大的时候，通过运行测试你就有自信确保修改点和新增点不会影响应用程序。
知识点
- 单元测试概念
- 使用 unittest 模块
- 测试用例的编写
- 异常测试
- 测试覆盖率概念
- 使用 coverage 模块
二、测试范围
如果可能的话，代码库中的所有代码都要测试。但这取决于开发者，如果写一个健壮性测试是不切实际的，你可以跳过它。就像 _Nick Coghlan_（Python 核心开发成员） 在访谈里面说的：有一个坚实可靠的测试套件，你可以做出大的改动，并确信外部可见行为保持不变。
三、单元测试
这里引用维基百科的介绍：
在计算机编程中，单元测试（英语：Unit Testing）又称为模块测试, 是针对程序模块（软件设计的最小单位）来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中，一个单元就是单个程序、函数、过程等；对于面向对象编程，最小单元就是方法，包括基类（超类）、抽象类、或者派生类（子类）中的方法。
单元测试模块
在 Python 里我们有 unittest 这个模块来帮助我们进行单元测试。
阶乘计算程序
在这个例子中我们将写一个计算阶乘的程序 factorial.py：
import sys
def fact(n):
"""
阶乘函数
:arg n: 数字
:returns: n 的阶乘
"""
if n == 0:
return 1
return n * fact(n -1)
def div(n):
"""
只是做除法
"""
res = 10 / n
return res
def main(n):
res = fact(n)
print(res)
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) > 1:
main(int(sys.argv[1]))
运行程序：
$ python3 factorial.py 5
四、第一个测试用例
测试哪个函数？
正如你所看到的， fact(n) 这个函数执行所有的计算，所以我们至少应该测试这个函数。
编辑 factorial_test.py 文件，代码如下：
import unittest
from factorial import fact
class TestFactorial(unittest.TestCase):
"""
我们的基本测试类
"""
def test_fact(self):
"""
实际测试
任何以 `test_` 开头的方法都被视作测试用例
"""
res = fact(5)
self.assertEqual(res, 120)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
运行测试：
$ python3 factorial_test.py . ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.000s OK
说明
我们首先导入了 unittest 模块，然后测试我们需要测试的函数。
测试用例是通过子类化 unittest.TestCase 创建的。
现在我们打开测试文件并且把 120 更改为 121，然后看看会发生什么？
各类 assert 语句
| Method | Checks that | New in |
| assertEqual(a, b) | a == b |
|
| assertNotEqual(a, b) | a != b |
|
| assertTrue(x) | bool(x) is True |
|
| assertFalse(x) | bool(x) is False |
|
| assertIs(a, b) | a is b |
2.7 |
| assertIsNot(a, b) | a is not b |
2.7 |
| assertIsNone(x) | x is None |
2.7 |
| assertIsNotNone(x) | x is not None |
2.7 |
| assertIn(a, b) | a in b |
2.7 |
| assertNotIn(a, b) | a not in b |
2.7 |
| assertIsInstance(a, b) | isinstance(a, b) |
2.7 |
| assertNotIsInstance(a, b) | not isinstance(a, b) |
2.7 |
五、异常测试
如果我们在 factorial.py 中调用 div(0)，我们能看到异常被抛出。
我们也能测试这些异常，就像这样：
self.assertRaises(ZeroDivisionError, div, 0)
完整代码：
import unittest
from factorial import fact, div
class TestFactorial(unittest.TestCase):
"""
我们的基本测试类
"""
def test_fact(self):
"""
实际测试
任何以 `test_` 开头的方法都被视作测试用例
"""
res = fact(5)
self.assertEqual(res, 120)
def test_error(self):
"""
测试由运行时错误引发的异常
"""
self.assertRaises(ZeroDivisionError, div, 0)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
六、mounttab.py
mounttab.py 中只有一个 mount_details() 函数，函数分析并打印挂载详细信息。
import os
def mount_details():
"""
打印挂载详细信息
"""
if os.path.exists('/proc/mounts'):
fd = open('/proc/mounts')
for line in fd:
line = line.strip()
words = line.split()
print('{} on {} type {}'.format(words[0],words[1],words[2]), end=' ')
if len(words) > 5:
print('({})'.format(' '.join(words[3:-2])))
else:
print()
fd.close()
if __name__ == '__main__':
mount_details()
重构 mounttab.py
现在我们在 mounttab2.py 中重构了上面的代码并且有一个我们能容易的测试的新函数 parse_mounts()。
import os
def parse_mounts():
"""
分析 /proc/mounts 并 返回元祖的列表
"""
result = []
if os.path.exists('/proc/mounts'):
fd = open('/proc/mounts')
for line in fd:
line = line.strip()
words = line.split()
if len(words) > 5:
res = (words[0],words[1],words[2],'({})'.format(' '.join(words[3:-2])))
else:
res = (words[0],words[1],words[2])
result.append(res)
fd.close()
return result
def mount_details():
"""
打印挂载详细信息
"""
result = parse_mounts()
for line in result:
if len(line) == 4:
print('{} on {} type {} {}'.format(*line))
else:
print('{} on {} type {}'.format(*line))
if __name__ == '__main__':
mount_details()
同样我们测试代码，编写 mounttest.py 文件：
#!/usr/bin/env python
import unittest
from mounttab2 import parse_mounts
class TestMount(unittest.TestCase):
"""
我们的基本测试类
"""
def test_parsemount(self):
"""
实际测试
任何以 `test_` 开头的方法都被视作测试用例
"""
result = parse_mounts()
self.assertIsInstance(result, list)
self.assertIsInstance(result[0], tuple)
def test_rootext4(self):
"""
测试找出根文件系统
"""
result = parse_mounts()
for line in result:
if line[1] == '/' and line[2] != 'rootfs':
self.assertEqual(line[2], 'ext4')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
运行程序
$ python3 mounttest.py
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s
OK
七、测试覆盖率
测试覆盖率是找到代码库未经测试的部分的简单方法。它并不会告诉你的测试好不好。
在 Python 中我们已经有了一个不错的覆盖率工具来帮助我们。你可以在实验楼环境中安装它：
$ sudo pip3 install coverage
覆盖率示例
$ coverage3 run mounttest.py
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.013s
OK
$ coverage3 report -m
Name Stmts Miss Cover Missing
--------------------------------------------
mounttab2.py 22 7 68% 16, 25-30, 34
mounttest.py 14 0 100%
--------------------------------------------
TOTAL 36 7 81%
我们还可以使用下面的命令以 HTML 文件的形式输出覆盖率结果，然后在浏览器中查看它。
$ coverage3 html
八、总结
知识点回顾：
- 单元测试概念
- 使用 unittest 模块
- 测试用例的编写
- 异常测试
- 测试覆盖率概念
- 使用 coverage 模块
本节了解了什么是单元测试，unittest 模块怎么用，测试用例怎么写。以及最后我们使用第三方模块 coverage 进行了覆盖率测试。
在实际生产环境中，测试环节是非常重要的的一环，即便志不在测试工程师，但以后的趋势就是 DevOps，所以掌握良好的测试技能也是很有用的。
到此这篇关于浅谈如何测试Python代码的文章就介绍到这了,更多相关测试Python代码内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！