Python和单元测试那些事儿

以前我是不写任何测试的，后来偶尔写单元测试，现在我主动写单元测试 —– 不得 不承认，测试是有其存在必要性的，要说为什么的话，大概又会引发语言的强弱类型和 是否静态语言之争了吧。

就目前而言，个人认为写单元测试的好处有以下几点：

当修改了代码之后，单元测试可以保证API不会发生变化（假设原需求就不需API发生 变化）。这点可能一般情况下没什么感觉，但是当你去修改前辈留下的代码的时候， 你就会感谢他写了单元测试，最少让你知道了从功能上，这个函数是干什么的，而且 能保证你修改了函数内部实现，但是不影响函数功能。

写单元测试的时候会回想函数的作用，从而自动对函数进行回想和 review。

缺点嘛：耗费时间。单元测试和文档一样，属于非常重要，但是非常耗费时间的工作， 因为要考虑齐全，考虑到的边界条件越多，测试覆盖率越高，程序越可靠，而想这些东 西是很耗费时间精力的。

吐槽完毕，我们来说说目前我知道的几个和测试有关的东西(全程 Python 3)。

Mock

Mock是个好东西呀，遇到测试中出现的不可预知的或者不稳定因素，就用 Mock 来代 替。例如查询数据库（当然像目前我们用的MongoDB，由于特别灵活，可以直接在代码里 把相应的collection替换掉），例如异步任务等。举个例子：

import logging
from unittest.mock import Mock
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
#  code
class ASpecificException(Exception):
    pass
def foo():
    pass
def bar():
    try:
        logging.info("enter function <foo> now")
        foo()
    except ASpecificException:
        logging.exception("we caught a specific exception")
#  unittest
def test_foo():
    foo = Mock(side_effect=ASpecificException())  # noqa
    logging.info("enter function <bar> now")
    bar()
    logging.info("everything just be fine")
if __name__ == "__main__":
    test_foo()

运行一下：

root@arch tests: python test_demo.py
INFO:root:enter function <bar> now
INFO:root:enter function <foo> now
INFO:root:everything just be fine

一个简单的测试就这么写好了。来，跟我念，Mock 大法好呀！

doctest

doctest属于比较简单的测试，写在 docstring 里，这样既能测试用，又能当文档 示例，是在是好用之极啊。缺点是，如果测试太复杂，doctest就显得太臃肿了（例如 如果测试之前要导入一堆东西）。举个例子：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
def foo():
    """A utility function that returns True
    >>> foo()
    True
    """
    return True
if __name__ == "__main__":
    import doctest
    logging.debug("start of test...")
    doctest.testmod()
    logging.debug("end of test...")

测试结果：

root@arch tests: python test_demo.py
DEBUG:root:start of test...
DEBUG:root:end of test...

unittest

这个文档确实有点长，我感觉还是仔细去读一下文档比较好（虽然我也没读完）。

import unittest
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.alist = []
    def tearDown(self):
        print(self.alist)
    def test_list(self):
        for i in range(5):
            self.alist.append(i)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

root@arch tests: python test_demo.py
[0, 1, 2, 3, 4]
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s

OK

unittest框架配合上Mock，单元测试基本无忧啦。

pytest

上面的单元测试跑起来比较麻烦，当然也可以写一个脚本遍历所有的单元测试文件，然 后执行。不过 pytest 对unittest有比较好的支持。

pytest默认支持的是 函数 风格的测试，但是我们可以不用这一块嘛（而且很多时候 还是很有用的）。走进项目根目录，输入 pytest 就可以啦。它会自动发现 test_ 开头的文件，然后执行其中 test_ 开头的函数和 unittest 的 test_ 开头的 方法。

root@arch tests: pytest
========================================================= test session starts =========================================================
platform linux -- Python 3.5.2, pytest-3.0.5, py-1.4.31, pluggy-0.4.0
rootdir: /root/tests, inifile:
collected 1 items
test_afunc.py .
====================================================== 1 passed in 0.03 seconds =======================================================
root@arch tests:

总结

编译器没给python做检查，就只有靠我们手写测试了 🙁

另外其实 pytest 和 unittest 都有很多强大的特性，例如 fixture（不知道 咋翻译好），例如 skip 掉某一部分测试。当然我也是知之甚少，所以还是看文档吧。

来源：PY学习网：原文地址：https://www.py.cn/article.html