【Python】Python代码的单元测试

Python代码的单元测试

单元测试的概念

定义：是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。
作用：可以确保程序模块是否否和我们规范的输出，保证该模块经过修改后仍然是满足我们的需求。

单元测试的策略

如果要创建单元测试，可以遵循如下基本技巧来确保涵盖所有的测试用例。

逻辑检查：给定正确的、符合预期的输入，系统是否能够执行正确的计算并遵循通过代码正确的路径？给定的输入是否涵盖通过代码的所有路径？
边界检查：对于给定的输入，系统如何响应？系统如何响应典型输入、边缘用例或无效输入？假设您期望输入的整数介于 3 和 7 之间。当您使用 5（典型输入）、3（边缘用例）或 9（无效输入）时，系统会如何响应？
错误处理：当输入中出现错误时，系统会如何响应？是否提示用户输入其他内容？软件是否会崩溃？
面向对象的检查：如果通过运行代码更改任何持久对象的状态，则该对象是否正确更新？

单元测试类的编写

首先编写要进行单元测试的代码。

md-end-block 复制代码

def add(x, y):
    """加法函数"""
    return x + y

def subtract(x, y):
    """减法函数"""
    return x - y

def multiply(x, y):
    """乘法函数"""
    return x * y

def divide(x, y):
    """除法函数"""
    if y != 0:
        return x / y
    else:
        return ValueError("除数不能为0")

编写测试工具代码。

md-end-block 复制代码

# 测试代码应使用test_xxx的名称进行规范
# 这里使用断言assert进行模拟
# assert（断言）用于判断一个表达式，在表达式条件为 false 的时候触发异常
# 如下代码执行正常不报错，则说明函数执行符合预期
from myfunctions import divide

# 一个简单的单元测试示例
def test_divide(x, y, result):
    r = divide(x, y)
    assert result == r


def test_divide_error(x, y):
    try:
        divide(x, y)
    except ValueError:
        assert False

执行单元测试的工具代码。

单元测试执行完成，无错误输出代码执行符合预期。

Python中的单元测试类

如上的代码能够满足Python中进行单元测试的需求，但如果换一套方法，我们的单元测试又需要手动编码，Python中提供了专业的单元测试工具类：unittest，以下是该单元测试类的使用方法介绍。

unittest 将我们常规用到的测试场景封装了以下断言方法，根据测试所需要的场景进行引用。

断言方法	方法解释
`assertEqual(a, b)`	检查a 和b 是否相等。
`assertNotEqual(a, b)`	检查a 和b 是否不相等。
`assertTrue(x)`	检查x 是否为True。
`assertFalse(x)`	检查x 是否为False。
`assertIs(a, b)`	检查a 和b 是否为同一对象（is）。
`assertIsNot(a, b)`	检查a 和b 是否不是同一对象。
`assertIsNone(x)`	检查x 是否为None。
`assertIsNotNone(x)`	检查x 是否不是None。
`assertIn(a, b)`	检查a 是否在b 中。
`assertNotIn(a, b)`	检查a 是否不在b 中。
`assertIsInstance(a, b)`	检查a 是否为b 类型的实例。
`assertNotIsInstance(a, b)`	检查a 是否不是b 类型的实例。
`assertAlmostEqual(a, b)`	检查a 和b 是否近似相等（适用于浮点数比较）。
`assertNotAlmostEqual(a, b)`	检查a 和b 是否不近似相等（适用于浮点数比较）。
`assertRaises(Error, func, args, *kwargs)`	检查当调用function 时是否抛出了Error 异常。

unittest模块的基础使用

单元测试代码：

md-end-block 复制代码

# unittest 是python自带的工具包，无需单独下载
import unittest
from myfunctions import *

class TestMyFunctions(unittest.TestCase):

    def test_add(self):
        # assertEqual，断言测试方法，`unittest` 将我们常规用到的测试场景封装成断言方法，根据测试所需要的场景进行引用。
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)
        self.assertEqual(add(-1, 2), 1)
        self.assertEqual(add(-1, -2), -3)

    def test_subtract(self):
        self.assertEqual(subtract(1, 2), -1)
        self.assertEqual(subtract(-1, 2), -3)
        self.assertEqual(subtract(-1, -2), 1)

    def test_multiply(self):
        self.assertEqual(multiply(1, 2), 2)
        self.assertEqual(multiply(-1, 2), -2)
        self.assertEqual(multiply(-1, -2), 2)

    def test_divide(self):
        self.assertEqual(divide(1, 2), 0.5)
        self.assertEqual(divide(-1, 2), -0.5)
        self.assertEqual(divide(-1, -2), 0.5)

unittest 代码并不能够直接运行，有以下执行方法：

命令行：
bash 复制代码
```
python -m unittest test_myfunctions.py
```
注意：这里的启动如果写成 python.exe -m unittest .\test_myfunctions.py 会报如下错误。

main 函数：

md-end-block 复制代码

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

unittest模块的前置方法

在实际的测试中可能同时存在多个前置相同的测试，unittest模块提供了setUp()用于在测试开始前执行相关环境的设置，tearDown() 在 setUp() 方法之后进行执行。

注：这里的 setUp 和 tearDown 是固定的函数名，不允许更改。

要测试的代码：

md-end-block 复制代码

def divide(x, y):
    """除法函数"""
    print("divide called")
    if y != 0:
        return x / y
    else:
        raise ValueError("除数不能为0")

测试工具类：

md-end-block 复制代码

import unittest
from myfunctions import *

class TestMyFunctions(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        self.test_value_a = 10
        self.test_value_b = 5
        self.test_value_c = 0
        print("setUp called")

    def tearDown(self):
        del self.test_value_a
        del self.test_value_b
        del self.test_value_c
        print("tearDown called")

    def test_divide(self):
        self.assertEqual(divide(self.test_value_a, self.test_value_b), 2)
        self.assertRaises(ValueError, divide, self.test_value_a, self.test_value_c)

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

代码执行测试：

可以看到，在执行函数测试之前，首先调用了 setUp() 前置方法，然后执行测试，测试结束后，调用 tearDown() 清理单元测试。

测试覆盖率

覆盖率是用来度量测试完整性的手段,是测试效果衡量的标准,是测试技术有效性的度量: 覆盖率 = (至少被执行一次的项目(item)数) / (项目的总数)

Python中提供了测试覆盖率的模块类：coverage，该第三方包需要手动安装。

这里使用如下方法直接进行代码的测试覆盖率分析

bash 复制代码

# 调用单元测试工具类
coverage run -m unittest discover
# 输出测试报告
coverage report

这里的代码测试覆盖率较低，对单元测试工具类进行优化，要测试的代码如下：

md-end-block 复制代码

def add(x, y):
    """加法函数"""
    return x + y

def subtract(x, y):
    """减法函数"""
    return x - y

def multiply(x, y):
    """乘法函数"""
    return x * y

def divide(x, y):
    """除法函数"""
    print("divide called")
    if y != 0:
        return x / y
    else:
        raise ValueError("除数不能为0")

优化后的单元测试方法为：

md-end-block 复制代码

import unittest
from myfunctions import *

class TestMyFunctions(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        self.test_value_a = 10
        self.test_value_b = 5
        self.test_value_c = 0
        print("setUp called")

    def tearDown(self):
        del self.test_value_a
        del self.test_value_b
        del self.test_value_c
        print("tearDown called")

    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(self.test_value_a, self.test_value_b), 15)
        self.assertEqual(add(self.test_value_a, self.test_value_c), 10)

    def test_subtract(self):
        self.assertEqual(subtract(self.test_value_a, self.test_value_b), 5)
        self.assertEqual(subtract(self.test_value_a, self.test_value_c), 10)

    def test_multiply(self):
        self.assertEqual(multiply(self.test_value_a, self.test_value_b), 50)
        self.assertEqual(multiply(self.test_value_a, self.test_value_c), 0)

    def test_divide(self):
        self.assertEqual(divide(self.test_value_a, self.test_value_b), 2)
        self.assertRaises(ValueError, divide, self.test_value_a, self.test_value_c)

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

结果测试