单元测试是软件开发中不可或缺的一部分，有助于确保代码的正确性、可维护性和可扩展性。在Python中，有丰富的工具和库可用于进行单元测试。本文将为你提供一个全面的指南，从入门到精通，轻松掌握Python单元测试的方方面面。

一、入门单元测试

1、什么是单元测试？

单元测试是对代码中的最小单元进行测试，通常是函数或方法。其目标是检查这些单元是否按预期工作。单元测试通常涵盖函数的各种输入和边界条件，以确保代码的正确性。

2、Python的unittest模块

Python的标准库提供了unittest模块，用于编写和运行单元测试。这是一个功能强大的工具，可以帮助你组织测试用例、运行测试套件和生成测试报告。

3、编写第一个单元测试

从一个简单的示例开始，编写一个函数并为其编写单元测试。

# mymath.pydef add(a, b):return a + b

# test_mymath.pyimport unittestfrom mymath import addclass TestAddition(unittest.TestCase):def test_add_integers(self):result = add(2, 3)self.assertEqual(result, 5)if __name__ == '__main__':unittest.main()

在上面的示例中，编写了一个简单的add函数，然后编写了一个单元测试类TestAddition，并在其中定义了一个测试方法test_add_integers，该方法使用self.assertEqual()来验证add函数的行为是否正确。

　　二、单元测试的基本概念

　　1、测试用例

　　测试用例是单元测试的基本单元，它包含一个或多个测试方法，用于测试代码的不同方面。通常，每个测试方法对应一个功能或函数。

　　2、断言

　　断言是单元测试中用于验证代码行为的关键部分。它们是一种强有力的工具，用于检查代码是否按预期工作。Python的unittest模块提供了多种断言方法，以帮助你验证期望值和实际值之间的关系。

　　下面是一些常用的unittest断言方法：

　　assertEqual(first, second, msg=None)

　　用于验证两个值是否相等。如果first和second相等，断言通过，否则失败。

　self.assertEqual(result, expected)

　　assertNotEqual(first, second, msg=None)

　　用于验证两个值是否不相等。如果first和second不相等，断言通过，否则失败。

self.assertNotEqual(result, expected)

assertTrue(expr, msg=None)

　　用于验证表达式expr的值是否为True。如果expr为True，断言通过，否则失败。

　self.assertTrue(result)

assertFalse(expr, msg=None)

　　用于验证表达式expr的值是否为False。如果expr为False，断言通过，否则失败。

　self.assertFalse(result)

　　assertIn(member, container, msg=None)

　　用于验证member是否在container中。如果member在container中，断言通过，否则失败。

　self.assertIn(item, container)

　assertNotIn(member, container, msg=None)

　　用于验证member是否不在container中。如果member不在container中，断言通过，否则失败。

　　self.assertNotIn(item, container)

　assertIsNone(expr, msg=None)

　　用于验证表达式expr的值是否为None。如果expr为None，断言通过，否则失败。

　　self.assertIsNone(result)

　　assertIsNotNone(expr, msg=None)

　　用于验证表达式expr的值是否不为None。如果expr不为None，断言通过，否则失败。

　　self.assertIsNotNone(result)

　　assertRaises(exc, callable, *args, **kwds)

　　用于验证调用callable时是否引发了异常exc。如果callable引发了exc异常，断言通过，否则失败。

　　self.assertRaises(ValueError, some_function, arg1, arg2)

　　这些断言方法使得编写单元测试更容易，因为它们提供了丰富的比较和验证选项，帮助检查代码的正确性。根据测试需求，选择适当的断言方法，来编写全面的测试用例。

　　3、测试套件

　　测试套件（Test Suite）是一组测试用例的集合，用于一次性运行多个测试。在Python的unittest框架中，可以使用unittest.TestLoader来自动发现和加载测试用例，并将它们组织成一个测试套件。

　　创建和运行测试套件的基本步骤：

　　导入必要的模块和类：

　　import unittest

　　创建一个测试用例类，该类继承自unittest.TestCase。在这个类中，可以定义多个测试方法，每个方法用于测试不同的代码单元。

　　class MyTestCase(unittest.TestCase):

　　    def test_method1(self):

　　        # 测试代码1

　　    def test_method2(self):

　　        # 测试代码2

　　创建一个测试套件对象，使用unittest.TestLoader的loadTestsFromTestCase()方法自动加载测试用例：

　　loader = unittest.TestLoader()

　　suite = loader.loadTestsFromTestCase(MyTestCase)

　　运行测试套件，可以使用unittest.TextTestRunner来运行测试并输出结果：

　　runner = unittest.TextTestRunner()

　　runner.run(suite)

　　这样，可以一次性运行多个测试方法，查看测试结果，以确保代码的正确性。测试套件的使用有助于组织和管理大量的测试用例，使测试过程更加高效和可维护。

　　以下是一个完整的示例：

　　import unittest

　　class MathTestCase(unittest.TestCase):

　　    def test_addition(self):

　　        self.assertEqual(1 + 1, 2)

　　    def test_subtraction(self):

　　        self.assertEqual(3 - 1, 2)

　　if __name__ == '__main':

　　    loader = unittest.TestLoader()

　　    suite = loader.loadTestsFromTestCase(MathTestCase)

　　    runner = unittest.TextTestRunner()

　　    runner.run(suite)

　　运行上述代码将执行MathTestCase类中的两个测试方法，并输出测试结果。测试套件的使用可以更好地组织和运行测试，以确保代码的正确性。

　　4、4setUp()和tearDown()

　　setUp() 和 tearDown() 是在每个测试方法之前和之后执行的特殊方法，用于准备测试环境和清理测试资源。这些方法是在 unittest 框架中的测试用例类中定义的，以确保每个测试方法都在相同的起始和结束状态下运行。

　　setUp()

　　setUp() 方法在每个测试方法之前执行，通常用于准备测试所需的资源、数据或设置。这可以包括创建对象、打开文件、建立数据库连接等。通过在 setUp() 中完成这些准备工作，可以确保每个测试方法都在相同的初始条件下运行，从而提高测试的一致性。

　　import unittest

　　class MyTestCase(unittest.TestCase):

　　    def setUp(self):

　　        # 在每个测试方法之前执行的准备工作

　　        self.data = [1, 2, 3, 4, 5]

　　    def test_method1(self):

　　        # 测试方法1使用了setUp中准备的self.data

　　        self.assertEqual(sum(self.data), 15)

　　    def test_method2(self):

　　        # 测试方法2也可以使用setUp中准备的self.data

　　        self.assertIn(3, self.data)

　　if __name__ == '__main__':

　　    unittest.main()

　　tearDown()

　　tearDown() 方法在每个测试方法执行后执行，用于清理测试过程中产生的资源或数据。包括关闭文件、断开数据库连接等。通过在 tearDown() 中进行清理工作，确保测试过程不会留下不必要的资源或垃圾。

　　import unittest

　　class MyTestCase(unittest.TestCase):

　　    def setUp(self):

　　        # 在每个测试方法之前执行的准备工作

　　        self.file = open("test.txt", "w")

　　    def tearDown(self):

　　        # 在每个测试方法执行后执行的清理工作

　　        self.file.close()

　　    def test_file_operation(self):

　　        # 测试文件操作

　　        self.file.write("Test data")

　　        self.assertEqual(self.file.read(), "Test data")

　　if __name__ == '__main__':

　　    unittest.main()

　　使用 setUp() 和 tearDown() 方法可以确保测试方法之间的隔离性，同时也有助于提高测试代码的可维护性和可重用性。在每个测试方法中，可以使用 setUp() 中准备的资源，然后在 tearDown() 中清理这些资源，以确保测试过程的一致性。

　　三、高级单元测试技巧

　　1、参数化测试

　　有时需要针对不同的输入参数运行相同的测试方法。unittest支持参数化测试，使用@unittest.parameterized.parameterized装饰器来实现。

　　import unittest

　　from mymath import add

　　class TestAddition(unittest.TestCase):

　　    @unittest.parameterized.parameterized([

　　        (2, 3, 5),

　　        (0, 0, 0),

　　        (-1, 1, 0)

　　    ])

　　    def test_add_integers(self, a, b, expected):

　　        result = add(a, b)

　　        self.assertEqual(result, expected)

　　2、跳过和期望异常

　　在单元测试中，有时可能需要跳过某些测试方法或者期望测试方法引发异常。Python的unittest框架使用@unittest.skip()和@unittest.expectedFailure来实现这些需求。

　　跳过测试方法

　　有时，希望跳过某个测试方法，以便在未来修复它之前不运行它。可以使用@unittest.skip(reason)装饰器来标记一个测试方法，告诉unittest跳过这个方法。reason参数是可选的，用于说明为什么跳过这个测试方法。

　　import unittest

　　class MyTestCase(unittest.TestCase):

　　    @unittest.skip("这个测试方法暂时跳过")

　　    def test_method1(self):

　　        # 测试代码

　　    def test_method2(self):

　　        # 测试代码

　　在上面的示例中，test_method1被标记为跳过，因此它不会在运行时执行。而test_method2将继续运行。

　　期望异常

　　有时，希望测试方法引发异常，以确保它们能够正确处理异常情况。可以使用@unittest.expectedFailure装饰器来标记一个测试方法，告诉unittest期望它会失败，即引发异常。

　　import unittest

　　class MyTestCase(unittest.TestCase):

　　    @unittest.expectedFailure

　　    def test_method1(self):

　　        # 这个测试方法期望引发异常

　　        with self.assertRaises(SomeException):

　　            # 测试代码

　　    def test_method2(self):

　　        # 正常的测试方法

　　在上面的示例中，test_method1被标记为期望失败，因此即使它引发了异常，unittest也不会将其标记为失败。而test_method2将继续运行。

　　这些功能有助于在测试代码时更灵活地处理特定情况，以及在修复问题之前跳过某些测试方法。

　　3、Mock和Stub

　　Mock和Stub是单元测试中常用的模拟对象或函数，用于模拟外部依赖的行为。Python提供了一些库，如unittest.mock，用于创建模拟对象。

　　from unittest.mock import Mock

　　def test_function():

　　    # 创建一个模拟对象

　　    mock_obj = Mock()

　　    # 模拟对象的行为

　　    mock_obj.some_method.return_value = 42

　　    result = mock_obj.some_method()

　　    assert result == 42

　　四、测试覆盖率和持续集成

　　1、测试覆盖率

　　测试覆盖率是一种度量标准，用于衡量测试是否覆盖了代码中的各个部分。帮助了解哪些代码已经被测试，哪些代码还没有被测试，从而有助于提高代码的质量和可靠性。Python社区提供了许多工具来测量测试覆盖率，其中最常用的是coverage.py。

　　什么是coverage.py？

　　coverage.py 是Python的一种测试覆盖率工具，帮助分析代码中哪些部分被测试覆盖，哪些部分未被测试覆盖。通过收集有关代码执行的信息，coverage.py生成覆盖率报告，了解测试覆盖的程度。

　　如何使用coverage.py？

　　要使用coverage.py来测量测试覆盖率，首先需要安装：

　　pip install coverage

　　接下来，使用coverage run命令来运行你的测试套件，同时收集代码覆盖率信息。例如：

　　coverage run -m unittest discover

　　这将运行单元测试，并收集覆盖率数据。

　　要生成覆盖率报告，可以使用coverage report命令：

　　coverage report

　　报告将显示哪些代码行被测试覆盖，哪些未被覆盖，以及测试覆盖率的百分比。

　　另外，还可以使用coverage html命令生成HTML格式的覆盖率报告，以便更详细地查看覆盖情况：

　　coverage html

　　这将生成一个htmlcov文件夹，其中包含HTML格式的报告文件，可以在浏览器中查看。

　　为什么测试覆盖率重要？

　　测试覆盖率是评估测试质量的一个指标。较高的测试覆盖率通常表示你的测试用例覆盖了更多的代码路径，从而降低了潜在的bug和问题。然而，测试覆盖率并不是唯一衡量测试质量的标准，因此它应该与其他测试方法一起使用，以确保代码的正确性、可维护性和可扩展性。

　　总之，coverage.py是一个有用的工具，可以帮助你测量测试覆盖率，了解哪些代码已经被测试，哪些代码还需要更多的测试用例。它有助于提高代码质量，并减少潜在的问题。

　　2、持续集成

　　持续集成（Continuous Integration，CI）是一种开发实践，旨在通过自动化构建、测试和部署，确保每次代码提交都是可运行的，从而提高软件开发的效率和质量。持续集成工具可以自动构建、测试和部署你的应用程序，以确保代码变更不会引入新的问题。

　　以下是一些常见的持续集成工具，它们可以集成单元测试并在每次代码变更时运行测试套件：

　　Jenkins

　　Jenkins是一个流行的开源持续集成工具，它支持各种编程语言和测试框架。你可以配置Jenkins以在代码提交后自动触发构建和测试过程，从而快速发现问题。

　　Travis CI

　　Travis CI是一个云托管的持续集成服务，专门用于GitHub仓库。它可以轻松集成单元测试，并在每次代码推送到GitHub时自动运行测试套件。

　　CircleCI

　　CircleCI是另一个流行的持续集成工具，它支持各种编程语言和框架。你可以配置CircleCI以自动运行测试，并将测试结果报告集成到你的开发工作流中。

　　GitHub Actions

　　GitHub Actions是GitHub自家提供的一项集成服务，它允许你在GitHub仓库中配置工作流，包括构建和测试。你可以创建自定义的GitHub Actions工作流来运行单元测试并确保代码的质量。

　　GitLab CI/CD

　　GitLab CI/CD是GitLab集成的持续集成和持续交付工具。它允许你在GitLab仓库中配置CI/CD管道，包括自动构建和测试。

　　通过使用这些持续集成工具，可以确保每次代码变更都经过测试，从而尽早地发现和解决问题。这有助于提高软件质量、加快开发速度，并提供可靠的软件产品。集成单元测试到持续集成流程是软件开发中的一项关键实践，有助于减少潜在的问题和错误。

　　五、最佳实践

　　1、命名规范

　　良好的命名规范对于单元测试非常重要。测试用例和测试方法的命名应清晰明了，以便其他开发人员理解测试的目的。

　　2、频繁运行测试

　　应该经常运行单元测试，以确保代码的及时检查和修复。最好能够将测试自动化，并在每次代码提交时运行测试套件。

　　3、编写独立的测试

　　测试用例应该相互独立，不应该依赖于其他测试的结果。这有助于快速识别和定位问题。

　　总结

　　单元测试是Python编程中的关键实践，有助于确保代码的正确性和可维护性。通过合理的单元测试，可以在开发过程中快速发现和解决问题，提高代码质量，减少潜在的错误。单元测试是每个Python开发者都应该掌握的技能，有助于构建可靠的软件应用。

感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：

 

这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你!有需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取