[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
- Qt中Pro文件变量详细说明
学习Qt时,发现有些知识看了不经常用就忘了,以下是书本上写的一些关于qmake的相关知识,自己看后,打算把一些经常用到的记下来,整理整理. Qt程序一般使用Qt提供的qmake工具来编译. qmake ...
- 《FPGA全程进阶----实战演练》第二章之系统搭建
1 系统方案 对于设计一款硬件平台,首先要确定整体框架,确定各个模块所需要的芯片以及电压分配情况.图2.6是笔者曾经设计的硬件平台系统. 图2.6系统框图 对于选定一个系统方案之后,接下来做的要先去查 ...
- 上传图片(示列分析) $_FILES
新建一个think_photo数据库,库里用sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS `think_photo` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, ...
- python扩展
补充一些有趣的知识 1. sys模块方法的补充,打印进度条 import sys,time for i in range(20): sys.stdout.write("#") sy ...
- Android isUserAMonkey()
Monkey是Android上的一个自动化测试工具.产生随机事件由于压力测试等. ActivityManager.isUserAMonkey()判断当前是否有运行的Monkey测试.有就返回true. ...
- 关于document.createDocumentFragment()(转)
documentFragment 是一个无父对象的document对象. 他支持以下DOM2方法: appendChild, cloneNode, hasAttributes, hasChildNod ...
- 大型web系统数据缓存设计-l转载
原文地址:http://www.wmyouxi.com/a/60368.html#ixzz3tGYG9JwC 1. 前言 在高访问量的web系统中,缓存几乎是离不开的:但是一个适当.高效的缓存方案设计 ...
- Jmeter零起点学习
什么是JMeter Apache JMeter是一个开源的Java桌面软件.设计的目的就是进行C/S架构软件的负载测试.随着发展,有很多人也用来进行一些静态资源或者动态资源的性能测试.可以支持的测 ...
- jquery把int类型转换成字符串类型的方法
jQuery中把获取的number类型数据转换成字符串类型 var val=$(“#id).val(); If(typeof val==”number”){ val+=' '; }
- MathType编辑双向斜箭头的教程
箭头是一个很常见的符号,不只是在数学中,在各个方面出现的频率都很高,因此在数学公式中出现时,用MathType公式编辑器编辑公式时也要尽量地能够编辑出这些符号.箭头符号在MathType中有很多,使用 ...