Python 几种常见的测试框架

测试的常用规则

一个测试单元必须关注一个很小的功能函数，证明它是正确的；
每个测试单元必须是完全独立的，必须能单独运行。这样意味着每一个测试方法必须重新加载数据，执行完毕后做一些清理工作。通常通过setUp()和setDown()方法处理；
编写执行快速的测试代码。在某些情况下，测试需要加载复杂的数据结构，而且每次执行的时候都要重新加载，这个时候测试执行会很慢。因此，在这种情况下，可以将这种测试放置一个后台的任务中。
采用测试工具并且学着怎么使用它。
在编写代码前执行完整的测试，而且在编写代码后再重新执行一次。这样能保证你后来编写的代码不会破坏任何事情；
在提交代码前执行完整的测试；
如果在开发期间被打断了工作，写一个打断的单元测试，关于你下一步将要开发的。当你回来工作时，你能知道上一步开发到的指针；
单元测试函数使用长的而且具有描述性的名字。在正式执行代码中，可能使用square()或sqr()取名，但是在测试函数中，你必须取像test_square_of_number_2()、test_square_negativer_number()这些名字，这些名字描述更加清楚；
测试代码必须具有可读性；
单元测试对新进的开发人员来说是工作指南。

单元测试的目的是对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验，如果单元测试通过，说明我们测试的对象能够正常工作。如果单元测试不通过，要么测试对象有 bug，要么测试条件输入不正确。下面小编为大家介绍 Python 的几种测试框架。

推荐好课：Python 自动化管理、Python 自动化办公。

1. unittest

unittest 和 JUnit类似，可以说是python的标准单元测试框架，所以有时也被人称为 PyUnit。它使用起来和xUnit 家族其他成员类似。用的人也比较多。兼容 python2 以及python3 。

个人比较喜欢用这个，主要之前用过JUnit，用这个上手就很快。而且属于python自动集成，不用额外的安装包，感觉是该有的都有了，用着方便。

示例：

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()

2. unittest2

unittest2 可以说是一个针对 unittest 测试框架新特性的补丁。它很大程度上和 unittest 都类似。然后还添加了一些 unittest 没有的方法。

3. pytest

参考文档：http://pytest.org/latest/

看了一下，pytest文档还是蛮详细的。比较关注的一点是，pytest 直接可以通过 @pytest.mark.parametrize 进行参数化，而unittest 则需要借助DDT。

示例：

def inc(x):

return x + 1

def test_answer():

assert inc(3) == 5

执行如下：

$ pytest
======= test session starts ========
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-3.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR, inifile:
collected 1 item
test_sample.py F
======= FAILURES ========
_______ test_answer ________
    def test_answer():
>       assert inc(3) == 5
E       assert 4 == 5
E        +  where 4 = inc(3)
test_sample.py:5: AssertionError
======= 1 failed in 0.12 seconds ========

4. nose

nose 扩展了 unittest，从而使得测试更容易。

一般可以用 unittest 方式写用例，写完之后用 nose 来执行。nose 的测试收集方式还是很方便的。

还有一个特定就是，nose 可以采用 @with_setup() 来定义方法的 setup 和 teardown。

示例：

def setup_func():

"set up test fixtures"

def teardown_func():

"tear down test fixtures"

@with_setup(setup_func, teardown_func)

def test():

"test ..."

5. doctest

doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的 Python 代码片段，然后尝试执行并验证结果。

doctest 中，如果要写测试用例，只需要在写在以 ''' '''包围的文档注释即可，也就是可以被__doc__这个属性引用到的地方。这点比较特别，跟其他单元测试框架都不一样。但是我觉得这样的话就注定了doctest不适合大型测试，因为做不到代码和测试的分离。

import doctest

"""

This is the "example" module.

The example module supplies one function, factorial(). For example,

>>> factorial(5)

120

"""

def factorial(n):

"""Return the factorial of n, an exact integer >= 0.

>>> [factorial(n) for n in range(6)]

[1, 1, 2, 6, 24, 120]

>>> factorial(30)

265252859812191058636308480000000

>>> factorial(-1)

Traceback (most recent call last):

...

ValueError: n must be >= 0

Factorials of floats are OK, but the float must be an exact integer:

>>> factorial(30.1)

Traceback (most recent call last):

...

ValueError: n must be exact integer

>>> factorial(30.0)

265252859812191058636308480000000

It must also not be ridiculously large:

>>> factorial(1e100)

Traceback (most recent call last):

...

OverflowError: n too large

"""

import math

if not n >= 0:

raise ValueError("n must be >= 0")

if math.floor(n) != n:

raise ValueError("n must be exact integer")

if n+1 == n: # catch a value like 1e300

raise OverflowError("n too large")

result = 1

factor = 2

while factor <= n:

result *= factor

factor += 1

return result

if __name__ == "__main__":

doctest.testmod(verbose=True)

verbose 参数用于控制是否输出详细信息，默认为 False ，如果不写，那么运行时不会输出任何东西，除非测试 fail。

输出如下：

Trying:
    [factorial(n) for n in range(6)]
Expecting:
    [1, 1, 2, 6, 24, 120]
ok
Trying:
    factorial(30)
Expecting:
    265252859812191058636308480000000
ok
Trying:
    factorial(-1)
Expecting:
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: n must be >= 0
ok
Trying:
    factorial(30.1)
Expecting:
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: n must be exact integer
ok
Trying:
    factorial(30.0)
Expecting:
    265252859812191058636308480000000
ok
Trying:
    factorial(1e100)
Expecting:
    Traceback (most recent call last):
        ...
    OverflowError: n too large
ok
1 items had no tests:
    __main__
1 items passed all tests:
   6 tests in __main__.factorial
6 tests in 2 items.
6 passed and 0 failed.
Test passed.