python功能测试

unnittest

unittest 是 Python 自带的单元测试框架，用于编写、组织和运行测试。下面是一些常见的 unittest 用法：

1. 基本结构

在 unittest 中，通常通过创建类继承自 unittest.TestCase 来定义测试用例，并在该类中编写测试方法。测试方法的名称必须以 test_ 开头。

import unittest

# 定义要测试的函数
def add(x, y):
    return x + y

# 定义测试类
class TestMath(unittest.TestCase):

    # 编写测试方法
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)  # 测试 1 + 2 是否等于 3
        self.assertEqual(add(-1, 1), 0) # 测试 -1 + 1 是否等于 0

# 运行测试
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

2. 常用断言方法

unittest.TestCase 提供了一些常见的断言方法来检查代码的行为：

• assertEqual(a, b): 检查 a == b
• assertNotEqual(a, b): 检查 a != b
• assertTrue(x): 检查 x 是否为 True
• assertFalse(x): 检查 x 是否为 False
• assertIs(a, b): 检查 a is b
• assertIsNot(a, b): 检查 a is not b
• assertIsNone(x): 检查 x 是否为 None
• assertIsNotNone(x): 检查 x 是否不为 None
• assertIn(a, b): 检查 a 是否在 b 中
• assertNotIn(a, b): 检查 a 是否不在 b 中
• assertRaises(exc, callable, *args, **kwds): 检查是否抛出异常

3. 测试生命周期方法

unittest 提供了一些方法来管理测试前后的操作：

• setUp(): 每个测试方法执行前调用
• tearDown(): 每个测试方法执行后调用
• setUpClass(): 在所有测试开始之前调用（类方法，使用 @classmethod 修饰）
• tearDownClass(): 在所有测试结束之后调用（类方法，使用 @classmethod 修饰）

class TestMath(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        print("所有测试之前调用")

    def setUp(self):
        print("每个测试之前调用")

    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)

    def tearDown(self):
        print("每个测试之后调用")

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        print("所有测试之后调用")

4. 跳过测试

有时某些测试可能需要跳过或被标记为待定，unittest 提供了几种方式来实现：

• @unittest.skip(reason): 跳过测试
• @unittest.skipIf(condition, reason): 条件为真时跳过
• @unittest.skipUnless(condition, reason): 条件为假时跳过
• @unittest.expectedFailure: 预期会失败的测试

class TestMath(unittest.TestCase):

    @unittest.skip("跳过此测试")
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)

    @unittest.skipIf(1 < 2, "条件为真时跳过")
    def test_subtract(self):
        self.assertEqual(subtract(2, 1), 1)

5. 运行测试

可以直接通过命令行运行测试文件：

python -m unittest test_module.py

也可以一次性运行整个目录的测试：

python -m unittest discover

以上是 Python 中 unittest 框架的常见用法，你可以根据需要编写单元测试并运行以确保代码的正确性。

pytest

pytest 是 Python 中非常流行的测试框架，简单易用，功能强大，适合编写单元测试和集成测试。相比于 unittest，pytest 具有更简洁的语法和更丰富的插件生态。

1. 基本测试用法

pytest 可以直接通过函数来编写测试，而不需要像 unittest 那样定义测试类。测试函数的名称必须以 test_ 开头。

# test_example.py

def add(x, y):
    return x + y

# 编写测试函数
def test_add():
    assert add(1, 2) == 3
    assert add(-1, 1) == 0

2. 安装 pytest

pip install pytest

3. 运行测试

直接在命令行中运行 pytest 命令，它会自动发现所有以 test_ 开头的文件和函数：

pytest

还可以指定某个具体的测试文件或测试函数：

pytest test_example.py
pytest test_example.py::test_add

4. 使用 assert 断言

pytest 直接使用 Python 的 assert 语句进行断言，而不需要使用 unittest 中复杂的断言方法。当断言失败时，pytest 会给出详细的错误报告。

def test_add():
    assert add(1, 2) == 3
    assert add(-1, 1) == 0
    assert add(0, 0) == 0

5. 异常测试

pytest 提供了 pytest.raises 来检查代码是否抛出指定的异常。

import pytest

def divide(x, y):
    if y == 0:
        raise ValueError("除数不能为零")
    return x / y

def test_divide():
    with pytest.raises(ValueError, match="除数不能为零"):
        divide(1, 0)

6. 参数化测试

通过 pytest.mark.parametrize 装饰器，可以实现参数化测试，让同一个测试函数可以测试多个输入和预期输出。

import pytest

# 参数化测试
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [
    (1, 2, 3),
    (-1, 1, 0),
    (0, 0, 0),
])
def test_add(x, y, expected):
    assert add(x, y) == expected

7. 测试前后设置

pytest 提供了 setup_function 和 teardown_function 用于在每个测试函数运行前后执行一些准备或清理工作，类似于 unittest 中的 setUp 和 tearDown。

def setup_function():
    print("每个测试之前执行")

def teardown_function():
    print("每个测试之后执行")

def test_example():
    assert 1 == 1

8. 跳过测试和标记失败

pytest 支持条件跳过测试以及标记测试为预期失败：

• @pytest.mark.skip(reason="跳过原因")：跳过某个测试
• @pytest.mark.skipif(condition, reason="跳过原因")：条件为真时跳过
• @pytest.mark.xfail：标记为预期失败的测试

import pytest

@pytest.mark.skip(reason="暂时跳过")
def test_skip():
    assert 1 == 1

@pytest.mark.skipif(1 < 2, reason="条件为真时跳过")
def test_skipif():
    assert 1 == 1

@pytest.mark.xfail
def test_xfail():
    assert 1 == 2  # 预期失败

9. 测试夹具 (Fixtures)

pytest 提供了强大的夹具功能（Fixture）来在测试中共享和复用资源。通过使用 @pytest.fixture 装饰器可以定义一个夹具，并在测试函数中传入它。

import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    return {"name": "Alice", "age": 30}

def test_sample_data(sample_data):
    assert sample_data["name"] == "Alice"
    assert sample_data["age"] == 30

10. 生成测试报告

运行 pytest 时可以生成更详细的报告：

pytest -v  # 显示每个测试的详细信息
pytest --maxfail=3 -v  # 最多失败3个测试后停止
pytest --tb=short  # 输出简短的回溯信息

11. 插件

pytest 具有丰富的插件生态系统。例如：

• pytest-cov: 用于生成代码覆盖率报告
• pytest-xdist: 并行运行测试
• pytest-mock: 与 unittest.mock 集成的插件

安装插件的方式：

pip install pytest-cov
pytest --cov=your_module test_example.py  # 运行并生成覆盖率报告

12. 运行整个目录中的测试

pytest 可以一次运行整个目录中的测试文件，自动查找所有 test_ 开头的文件和测试函数：

pytest tests/

pytest 的语法简单而灵活，非常适合写 Python 的测试代码。希望这些用法对你有帮助！

原文地址：https://blog.csdn.net/yangtuoi/article/details/142560063

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