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Python單元測試經驗總結

　python寫單元大多數都會用到unittest和mock，測試代碼覆蓋率都會用到coverage，最后再用nose把所有的東西都串起來，這樣每次出版本，都能把整個項目的單元測試都運行一遍。

　　Unittest

　　unittest就不詳細介紹了，注意幾點：

　　測試類繼承unittest.TestCase

　　測試類、測試方法名字最好以test開頭，很多工具能根據名字來自動運行，很方便

　　測試類里面的setUp/tearDown會在每個case執(zhí)行之前/之后執(zhí)行，setUpClass/tearDownClass加上@classmethod在整個測試類開始和結束的時候執(zhí)行

　　測試文件的main函數里面加上unittest.main()，就可以直接用python命令運行了

　　Mock

　　單元測試里面比較精髓的就是mock了，介紹幾種常見的場景：

　　1. Mock一個函數。其實有好幾種方法，個人比較推薦下面這種，看上去很清晰：

def multiple(a, b):

return a*b

class TestProducer(unittest.TestCase):

def setUp(self):

self.calculator = Calculator()

@mock.patch('multiple')

def test_multiple(self, mock_multiple):

mock_multiple.return_value = 3

self.assertEqual(multiple(8, 14), 3)

　　2. Mock一個對象里面的方法

class Calculator(object):

def add(self, a, b):

return a+b

class TestProducer(unittest.TestCase):

def setUp(self):

self.calculator = Calculator()

@mock.patch.object(Calculator, 'add')

def test_add(self, mock_add):

mock_add.return_value = 3

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)

　　3. 讓Mock的函數每次被調用返回不同的值，而1,2中的方法每次調用都會返回同樣的值

class TestProducer(unittest.TestCase):

@mock.patch.object(Calculator, 'add')

def test_effect(self, mock_add):

mock_add.side_effect = [1, 2, 3]

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 2)

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)

　　4. 讓Mock的函數拋出exception

def is_error(self):

try:

os.mkdir("11")

return False

except Exception as e:

return True

class TestProducer(unittest.TestCase):

@mock.patch('os.mkdir')

def test_exception(self, mock_mkdir):

mock_mkdir.side_effect = Exception

self.assertEqual(self.calculator.is_error(), True)

　　5. Mock多個函數，主要是注意順序

@mock.patch.object(Calculator, 'add')

@mock.patch('test_unit.multiple')

def test_both(self, mock_multiple, mock_add):

mock_add.return_value = 1

mock_multiple.return_value = 2

self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)

self.assertEqual(multiple(8, 14), 2)

　　Coverage

　　打命令coverage加測試文件，就可以得到覆蓋率，可以生成html格式的報告，每次運行一個文件都會生成一個.coverage文件，需要將combine所有結果才能得到一個完整的報告。

　　具體的命令參數參看：http://nedbatchelder.com/code/coverage/cmd.html

　　更加有用的是配置文件，參看：http://nedbatchelder.com/code/coverage/config.html

　　配置文件中最有用的功能就是可以不測某些行的覆蓋率，例如：

[report]

exclude_lines =

# 只要在某一行加上注釋“# pragma: no cover”這一行就會被忽略

pragma: no cover

# 忽略掉main函數

if __name__ == .__main__.:

　　Nose

　　Nose可以將所有的單元測試文件一次全部執(zhí)行，并且提供了coverage的插件，能夠統(tǒng)計整體的覆蓋率。

　　Nose會掃描目標目錄，如果發(fā)現(xiàn)目錄名以“test”或者“Test”開頭，則遞歸地進去掃描，并自動運行所有發(fā)現(xiàn)的以“test”或者“Test”開頭的測試文件。

　　另外Nose增加了報級別的setup和teardown，只需將他們放到__init__.py文件中即可。

　　Nose命令的執(zhí)行，最簡單的就是nosetest后面加上你的所有測試文件或者測試文件所在的目錄，一些運行參數參看：http://nose.readthedocs.org/en/latest/usage.html

　　Nose的參數里面以"--cover"開頭的都是coverage相關的，但是我發(fā)現(xiàn)并沒有辦法是用coverage的配置文件，需要手動安裝一下nose-cov，然后用“--cov-config”來指定配置文件，其他參數參看：https://pypi.python.org/pypi/nose-cov

　　我的項目因為測試文件比分散，并且有些并沒有以test開頭，所以比較麻煩，只能寫了一個腳本，把這些都串起來：

import os

import subprocess

######################################################################

# 需要測試覆蓋率的文件或者目錄

cover_list = [

'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator.py',

'src/sample/analyzer/unpacker/src/emulator_manager.py',

'src/sample/analyzer/unpacker/src/unpacker_analyzer.py',

'src/sample/analyzer/bitvalue/src/confparser.py',

'src/sample/analyzer/bitvalue/src/trunk.py',

]

# 測試用例所在的文件或者目錄，如果測試文件沒有以test開頭，則必須制定文件名

ut_list = [

'src/sample/analyzer/unpacker/ut',

'src/sample/analyzer/bitvalue/ut/ut_main.py'

]

######################################################################

PRODUCTION_HOME = os.environ.get("PRODUCTION_HOME", "../..")

def get_command():

command = [

'nosetests',

'--with-cov',

'--cover-erase',

'--cov-report', 'html',

'--cov-config', 'cover.config',

]

for cover in cover_list:

command.append('--cov')

command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, cover))

for ut in ut_list:

command.append(os.path.join(PRODUCTION_HOME, ut))

return command

if __name__ == '__main__':

command = get_command()

print command

os.chdir(PRODUCTION_HOME)

proc = subprocess.Popen(command, shell=False, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

output, error = proc.communicate()

return_code = proc.poll()

print output

print error

print return_code

posted on 2014-05-27 10:04 順其自然EVO 閱讀(3114) 評論(1) 編輯收藏

# re: Python單元測試經驗總結 2014-12-29 17:55 iwalkfreely

qileilove

Python單元測試經驗總結

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