python高级编程之我不测试

# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'Administrator'
#测试驱动开发(高级编程处学习，第11章)
#测试驱动开发也叫TDD， 是制造高质量软件的一种简单技术，在python社区被广泛应用，在静态语言中使用更多。
#我不测试
"""
测试驱动开发原理:将在代码编写测试之前进行测试
比如开发人员要编写一个计算一系列的数学平均值函数，就会首先编写几个实例，得到预想要的效果，如下
"""
#assert average(1,2,3)==2
#assert average(1,-3)==-2
#提供以下函数，来实现这个方法
def average(*num):
    return sum(num)/len(num)
assert average(1,2,3)==2
assert average(1,-3)==-1
#a:缺陷或者非预期的结果会得下以下问题
#assert average(0,1)==.5 AssertionError
#出现a问题时，可以对应修改代码，如下
def avg(*a):
    num=[float(a)for a in a]
    return sum(num)/len(num)
assert avg(0,1)==.5
#更多测试
# try:
#     avg()
# except TypeError as s:ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
#     #出现一个异常
#     pass
def avg1(*a):
    if a==():
        raise TypeError(('you need to provide at'
                         'least one num'))
    num=[float(a)for a in a]
    return sum(num)/len(num)
try:
    avg1()
except TypeError as s:
    pass
#然后我们可以到指定的函数里面进行收集测试，在每次运行时，进行修改，如下:
def test():
    assert avg1(1,2,3)==2
    assert avg1(1,-3)==-1
    assert avg1(0,1)==.5
    try:
        avg1()
    except TypeError:
        pass

test()
#每次修改时，test() and avg1()将一起修改，并且每次 运行以确认所有 测试仍然有效通过，所什么测试 包放在tests文件夹中，每个模块在那里都可以有与之对应的测试模块
#以下几个好处4个:
#a避免软件退化
#退化的原因：是因为无法在某个点猜测代码库中某个修改可能导致的结果，修改一些代码可能会破坏其他有，也有出现可怕的副作用，比如对数据产生破坏
#解决方法：就是在每次修改时对应软件所有功能进行测试
#将代码库开发给多个开发人员将会放大这个问题，因为每个人都无法完全 了解所有 开发活动，虽然版本控制系统能够避免这个问题，但无法避免所有不必要的交互
#TDD有助于减少软件退化，整个软件可以在每次修改之后进行自动测试，只要每个功能都有合适的测试集能做到这一点，当真正实现TDD时，测试库和代码库将一起增长
#因为完整的测试可能相当长的时间，所以将其委托给buidbot是个好做法，它可以是后台执行这项工作
#b增进代码
"""
在编写 一个新的模块，函数，或者类时，开发耸人关注于如何编写p-x以及如何生成最佳代码，但当他聚焦于算法时，可能会忘记看用户的想法：他的函数何时，如何使用,参数使用是否简便和有逻辑性，API名称是否正确?
运用前面所学业的技巧，比如选择好名称，就可以使其具有效率,可用方法是进行测试，这是开发人员意识到所写代码是否有逻辑性和易于使用的时机，往往，在模块，类或者函数完成之后，马上会发生第一次重构
编写测试时，也就是代码的一个具体使用场景，对于获取 此类用户观点是有的，因而，开发人员使用TDD往往能够生成孤代码
测试计算很复杂又带副作用函数是困难的，注重测试的代码在编写时应该具有更清晰和模块的结构
"""
#提供最佳的开发人员文档
"""
测试是开发人员学习软件工作方法最佳途径，主要是针对使用场景阅读它们，能够对代码的工作方法建立快速而且深入的观察，有时候，一个例子值一千句话
始终与代码库一起更新的测试，能够将生成的软件氘能拥有最好的开发人员文档，测试不会像文档一样静止不动，否则会失效
"""
#更快地产生健壮的代码
"""
不进行测试将会导致需要很长的调试时间，在软件的一个部分缺陷可能会在“风马牛不相及”的另一个部分中发现，测试失败是对付小缺陷更好时机
因为可以获得提示以了解问题真正所在，而且测试往往比调试更有兴趣，因它是工作
"""
##哪一类测试
#2个测试
#1：验收测试（也叫功能测试）
"""
在一个周期之外编写，以验证应用程序符合要求，一般像针对软件的一个检查列表，但这样的情况是TDD不能完成的，需要由管理人员或者客户来完成（概念）
"""
#测试工具有几个如下
"""
应用程序   selenium(用于javascript的web ui)
web应用程序    zope.testbrowser(不测试js)
wsgi应用程序 paste.test.fixture(不测试js)
gnome桌面应用程序   dogtail
win32桌面应用程序       pywinauto

更多功能测试工具列表，访问以下页面:<http://www.pycheesecake.org/wiki/>
如图（因为有些网站可能会无法访问）
"""
#2:单元测试
"""
是很合适TDD方法的低层级测试，它们关注于单个模块，并且为之提供测试，糨不涉及其他任何模块。测试将模块和应用程序的其余部分隔开，当需要外部项时（比如数据库），将由仿真或者模拟对象来代替
python标准测试工具
a1:unittest(https://docs.python.org/2.7/library/unittest.html?highlight=unittest#module-unittest)
最初由steve purcell编写（以前这民pyunit）
a2:doctest(https://docs.python.org/2.7/library/doctest.html?highlight=doctest#module-doctest)一个文字测试工具
"""
#a1:它的功能junit和java所做一切相同，提供一个名为TestCae基类，用来验证调用输出很大的方法集，如下:
import unittest as t
class T1(t.TestCase):
    def test_avg(self):
        self.assertEquals(avg1(1,2,3),2)
        self.assertEquals(avg1(1,-3),-1)
        self.assertEquals(avg1(0,1),.5)
        self.assertRaises(TypeError,avg1)

#t.main()
#main函数是扫描上下文并查找从T1继承类，实例化这些类，然后运行
#如果av1在xx.py模块里面，那么test类被称为ut，并写入指定.py文件中
from unils import avg1
import unittest
class T1(unittest.TestCase):
    def test_avg(self):
        self.assertEquals(avg1(1,2,3),2)
        self.assertEquals(avg1(1,-3),-1)
        self.assertEquals(avg1(0,1),.5)
        self.assertRaises(TypeError,avg1)
if __name__=='__main__':
    unittest.main()
#这个例子进行返回在命令行下调用于__main__部分或者为测试运行程序所用的TS实例，这个脚本 在所有测试模块之外构建一个测试活动
class T1(unittest.TestCase):
    def test_avg(self):
        self.assertEquals(avg1(1,2,3),2)
        self.assertEquals(avg1(1,-3),-1)
        self.assertEquals(avg1(0,1),.5)
        self.assertRaises(TypeError,avg1)
class T2(unittest.TestCase):
    def test_another_thes(self):
        pass
def test_suite():
    def suite(t):
        return unittest.makeSuite(t)
    suite=unittest.TestSuite()
    suite.addTest((s(T1),suite(T2)))
    return suite
if __name__=='__main__':
    unittest.main(defaultTest='test_suite')
#一般来说，通过一个全局脚本 就能够地所有的测试，它将在代码树上查找并运行测试，叫做测试发现
#doctest:是一个在交互命令行会话使用模块，用来从文档文件或者docstring中提取版本，并且回放它们，以检查实例中定稿的输出与实际输出相同，如下代码
import doctest
print doctest.testfile('test.tex',verbose=True)
#使用doctest有什么好处:
"""
包可以通过示例创建文档和测试
文档示例总是最新的
使用doctest中的示例来编写包
但是不要用doctest来单元测试过期，应该只被用于在文档中提供人类可读示例，也就是说：当洞彻关注低层级事务或者会使文档混乱的复杂测试装置时，不要使用它

"""