Python单元测试标准库unittest简单学习

1.背景

当需要测试较为复杂的module，class或者系统的功能时，如果一个一个的去测试就会显得很麻烦，如果每项测试又有一定的配置或者设置的话，比如每个测试都要新建一个对象之类的，那就更麻烦了。单元测试的初衷就是使得这些测试自动化，高效率的完成。有人可能会说自己写个程序全部用assert来判断就可以了啊，然而，assert在raise一个exception之后就停止工作了，自己再从头构建一个测试系统当然也可以，但是标准库unittest已经完成了这项工作，有必要了解下，避免重复造轮子。

2.单元测试中的几个重要的概念

（1）test fixture

test fixture是在进行单元测试前后所必须进行的操作，比如在每此测试前，创建数据库，新建文件，或者打开服务器；每次测试后的关闭文件，关闭服务器或者其他清理工作等。更直白的说，就是为单元测试顺利进行及结束所“营造”的一种环境。

（2）test case

test case是单元测试的最基本的要素，即单一场景被测试的正确与否，在单元测试中是以unittest.TestCase的实例来表现的，任何test cases必须是TestCase子类的实例。test case必须是自洽的（self contained），这样才能独立运行或者自由的跟其他test case组合在一起被测试。

（3）test suite

是test case，甚至与test suite的集合，用来进行一起有机的整体的测试。

(4) test runner

test runner 是一个可以有序的进行测试工作，然后把结果反馈给用户的组件，它可以是GUI，或者命令窗口式的，等等。

3.基本操作

以一个简单的例子来说明：

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

    def test_isupper(self):
        self.assertTrue('FOO'.isupper())
        self.assertFalse('Foo'.isupper())

    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        # check that s.split fails when the separator is not a string
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

　先上一个小的单元测试代码片段（用来测试string类的方法），通过TestStringMethods类（是unittest.TestCase的子类）来创建一个test case，该类的3个方法均以 'test'开头，这个告诉了test runner 哪些方法要被测试。

每个测试的关键是用assertEqual来核查预定结果，用assertTrue或者assertFalse来核查条件，用assertRaises来核查是否既定的exception被捕捉。

之前说test fixture的概念，那么“营造”测试的环境的工作是谁来完成的呢？答案是 setUp() 和 tearDown()，如果每次的测试前都需要 dosomething()，那么就把 dosomething() 放在setUp()方法中，如果每次测试后都需要 doanotherthing(),那么就把 doanotherthing()放在 tearDown()下；需要注意的是如果 setUp()报错了，就不再测试了，如果setUp（）没报错，tearDown()都会被执行，不论测试成功与否。

4.启动方法

值得一提的是，最好将测试代码与被测试代码分成不同的文件。在测试时，可以直接运行测试代码，或者通过命令的方法。

python -m unittest test_module1 test_module2
python -m unittest test_module.TestClass
python -m unittest test_module.TestClass.test_method
python -m unittest tests/test_something.py
python -m unittest -v test_module  #冗杂模式，即提供更多测试信息

5.更多

详见python 官方文档。