[python] python单元测试经验总结
python写单元大多数都会用到unittest和mock,测试代码覆盖率都会用到coverage,最后再用nose把所有的东西都串起来,这样每次出版本,都能把整个项目的单元测试都运行一遍。
Unittest
unittest就不详细介绍了,注意几点:
- 测试类继承unittest.TestCase
- 测试类、测试方法名字最好以test开头,很多工具能根据名字来自动运行,很方便
- 测试类里面的setUp/tearDown会在每个case执行之前/之后执行,setUpClass/tearDownClass加上@classmethod在整个测试类开始和结束的时候执行
- 测试文件的main函数里面加上unittest.main(),就可以直接用python命令运行了
Mock
单元测试里面比较精髓的就是mock了,介绍几种常见的场景:
1. Mock一个函数。其实有好几种方法,个人比较推荐下面这种,看上去很清晰:
def multiple(a, b):
return a*b
class TestProducer(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.calculator = Calculator() @mock.patch('multiple')
def test_multiple(self, mock_multiple):
mock_multiple.return_value = 3
self.assertEqual(multiple(8, 14), 3)
2. Mock一个对象里面的方法
class Calculator(object):
def add(self, a, b):
return a+b class TestProducer(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.calculator = Calculator() @mock.patch.object(Calculator, 'add')
def test_add(self, mock_add):
mock_add.return_value = 3
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)
3. 让Mock的函数每次被调用返回不同的值,而1,2中的方法每次调用都会返回同样的值
class TestProducer(unittest.TestCase):
@mock.patch.object(Calculator, 'add')
def test_effect(self, mock_add):
mock_add.side_effect = [1, 2, 3]
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 2)
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)
4. 让Mock的函数抛出exception
def is_error(self):
try:
os.mkdir("")
return False
except Exception as e:
return True class TestProducer(unittest.TestCase):
@mock.patch('os.mkdir')
def test_exception(self, mock_mkdir):
mock_mkdir.side_effect = Exception
self.assertEqual(self.calculator.is_error(), True)
5. Mock多个函数,主要是注意顺序
@mock.patch.object(Calculator, 'add')
@mock.patch('test_unit.multiple')
def test_both(self, mock_multiple, mock_add):
mock_add.return_value = 1
mock_multiple.return_value = 2
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)
self.assertEqual(multiple(8, 14), 2)
Coverage
打命令coverage加测试文件,就可以得到覆盖率,可以生成html格式的报告,每次运行一个文件都会生成一个.coverage文件,需要将combine所有结果才能得到一个完整的报告。
具体的命令参数参看:http://nedbatchelder.com/code/coverage/cmd.html
更加有用的是配置文件,参看:http://nedbatchelder.com/code/coverage/config.html
配置文件中最有用的功能就是可以不测某些行的覆盖率,例如:
[report]
exclude_lines =
# 只要在某一行加上注释“# pragma: no cover”这一行就会被忽略
pragma: no cover # 忽略掉main函数
if __name__ == .__main__.:
Nose
Nose可以将所有的单元测试文件一次全部执行,并且提供了coverage的插件,能够统计整体的覆盖率。
Nose会扫描目标目录,如果发现目录名以“test”或者“Test”开头,则递归地进去扫描,并自动运行所有发现的以“test”或者“Test”开头的测试文件。
另外Nose增加了报级别的setup和teardown,只需将他们放到__init__.py文件中即可。
Nose命令的执行,最简单的就是nosetest后面加上你的所有测试文件或者测试文件所在的目录,一些运行参数参看:http://nose.readthedocs.org/en/latest/usage.html
Nose的参数里面以"--cover"开头的都是coverage相关的,但是我发现并没有办法是用coverage的配置文件,需要手动安装一下nose-cov,然后用“--cov-config”来指定配置文件,其他参数参看:https://pypi.python.org/pypi/nose-cov
我的项目因为测试文件比分散,并且有些并没有以test开头,所以比较麻烦,只能写了一个脚本,把这些都串起来:
import os
import subprocess ######################################################################
# 需要测试覆盖率的文件或者目录
cover_list = [
'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator.py',
'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator_manager.py',
'src/sample/analyzer/unpacker/src/unpacker_analyzer.py',
'src/sample/analyzer/bitvalue/src/confparser.py',
'src/sample/analyzer/bitvalue/src/trunk.py',
] # 测试用例所在的文件或者目录,如果测试文件没有以test开头,则必须制定文件名
ut_list = [
'src/sample/analyzer/unpacker/ut',
'src/sample/analyzer/bitvalue/ut/ut_main.py'
]
###################################################################### PRODUCTION_HOME = os.environ.get("PRODUCTION_HOME", "../..") def get_command():
command = [
'nosetests',
'--with-cov',
'--cover-erase',
'--cov-report', 'html',
'--cov-config', 'cover.config',
] for cover in cover_list:
command.append('--cov')
command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, cover)) for ut in ut_list:
command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, ut)) return command if __name__ == '__main__':
command = get_command()
print command os.chdir(PRODUCTION_HOME)
proc = subprocess.Popen(command, shell=False, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) output, error = proc.communicate()
return_code = proc.poll() print output
print error
print return_code
[python] python单元测试经验总结的更多相关文章
- Python的单元测试(二)
title: Python的单元测试(二) date: 2015-03-04 19:08:20 categories: Python tags: [Python,单元测试] --- 在Python的单 ...
- Python的单元测试(一)
title: Python的单元测试(一) author: 青南 date: 2015-02-27 22:50:47 categories: Python tags: [Python,单元测试] -- ...
- python基础——单元测试
python基础——单元测试 如果你听说过“测试驱动开发”(TDD:Test-Driven Development),单元测试就不陌生. 单元测试是用来对一个模块.一个函数或者一个类来进行正确性检验的 ...
- 在VS Code中对Python进行单元测试
在VS Code中对Python进行单元测试 Python扩展支持使用Python的内置unittest框架以及pytest和Nose进行单元测试.要使用pytest和Nose,必须将它们安装到当前的 ...
- python的单元测试代码编写流程
单元测试: 单元测试是对单独的代码块分别进行测试, 以确保它们的正确性, 单元测试主要还是由开发人员来做, 其余的集成测试和系统测试由专业的测试人员来做. python的单元测试代码编写主要记住以下几 ...
- Python 单元测试框架系列:聊聊 Python 的单元测试框架(一):unittest
作者:HelloGitHub-Prodesire HelloGitHub 的<讲解开源项目>系列,项目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Arti ...
- python --- Python中的callable 函数
python --- Python中的callable 函数 转自: http://archive.cnblogs.com/a/1798319/ Python中的callable 函数 callabl ...
- Micro Python - Python for microcontrollers
Micro Python - Python for microcontrollers MicroPython
- 从Scratch到Python——python turtle 一种比pygame更加简洁的实现
从Scratch到Python--python turtle 一种比pygame更加简洁的实现 现在很多学校都开设了Scratch课程,学生可以利用Scratch创作丰富的作品,然而Scratch之后 ...
- 从Scratch到Python——Python生成二维码
# Python利用pyqrcode模块生成二维码 import pyqrcode import sys number = pyqrcode.create('从Scratch到Python--Pyth ...
随机推荐
- R语言学习笔记之<在Linux上遇到的问题集锦>
Standalone模式:Standalone模式运行的Spark集群对不同的应用程序采用先进先出(FIFO)的顺序进行调度.默认情况下每个应用程序会独占所有可用节点的资源. 现在版本的SparkR只 ...
- PHP高手修炼50法——勤快篇
.把PHP当成一门新的语言学习: .看<PHP与mysql5?web?开发技术详解>和<PHP高级程序设计:模式.框架与测试>: .不要被VC.BCB.BC.MC.TC等词汇所 ...
- Android Looper详解
在Android下面也有多线程的概念,在C/C++中,子线程可以是一个函数, 一般都是一个带有循环的函数,来处理某些数据,优先线程只是一个复杂的运算过程,所以可能不需要while循环,运算完成,函数结 ...
- 详解JQuery Ajax 在asp.net中使用总结
自从有了JQuery,Ajax的使用变的越来越方便了,但是使用中还是会或多或少的出现一些让人短时间内痛苦的问题.本文暂时总结一些在使用JQuery Ajax中应该注意的问题,如有不恰当或者不完善的地方 ...
- MySQL Server 5.7.13
如何安装MySQL,MySQL两种安装方式_百度经验 http://jingyan.baidu.com/article/cd4c2979033a17756f6e6047.html "C:\P ...
- javascript与 ios通讯解决办法
阔别1年半之久,一个JavaScript和ios通讯的想法终于被实现了(我不知道别人有没有早就实现过~). 记得早期ios内嵌html做通讯时,貌似做好的办法只能是 ios通过url来截取页面发送消息 ...
- 阿里巴巴Java开发规约插件-体验
插件有哪些功能? 阿里技术公众号于今年的2月9日首次公布<阿里巴巴Java开发规约>,瞬间引起全民代码规范的热潮,上月底又发布了PDF的终极版,大家踊跃留言,期待配套的静态扫描工具开放出来 ...
- python--dict和set类型--4
原创博文,转载请标明出处--周学伟http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 一.什么是dict 我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学 ...
- 06python 之基本数据类型
数字 int(整型) 在32位机器上,整数的位数为32位,取值范围为-2**31~2**31-1,即-2147483648~2147483646 在64位机器上,整数的位数为64位,取值范围为-2** ...
- shell基础篇(十)shell脚本的包含
前记 写到这里:shell中基础差不多已经讲完了.希望你已经对shell有了一个基本了解.你可能跃跃欲试,要写一些程序练习一下.这会对你很有好处.建议大家去chinaunix去学习:我是li0924. ...