• 翻译:《实用的Python编程》08_01_Testing


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    8.1 测试

    多测试,少调试(Testing Rocks, Debugging Sucks)

    Python 的动态性质使得测试对大多数程序而言至关重要。编译器不会发现你的 bug,发现 bug 的唯一方式是运行代码,并确保尝试了所有的特性。

    断言(Assertions)

    assert 语句用于程序的内部检查。如果表达式不为真,则会触发 AssertionError 异常。

    assert 语句语法:

    assert <expression> [, 'Diagnostic message']
    

    示例:

    assert isinstance(10, int), 'Expected int'
    

    assert 语句不应用于检查用户的输入(例如,在网页表单输入的数据)。 assert 语句旨在用于内部检查或者用于不变量(invariant,始终为 True 的条件)。

    契约式编程

    契约式编程(contract programming)也称为契约式设计(Design By Contract),自由使用断言是一种软件设计方法。契约式编程规定软件设计人员应该为软件组件定义精确的接口规范。

    例如,你可以在所有的函数输入中使用断言:

    def add(x, y):
        assert isinstance(x, int), 'Expected int'
        assert isinstance(y, int), 'Expected int'
        return x + y
    

    如果函数调用者没有使用正确的参数,那么检查输入可以立即捕捉到。

    >>> add(2, 3)
    5
    >>> add('2', '3')
    Traceback (most recent call last):
    ...
    AssertionError: Expected int
    >>>
    

    内联测试

    断言也可以用于简单的测试。

    def add(x, y):
        return x + y
    
    assert add(2,2) == 4
    

    这样,你就可以将测试与代码包含在同一模块中。

    好处:如果代码明显被破坏,那么尝试导入模块将会导致程序崩溃。

    对于详尽的测试,不推荐这样做。这种做法更像是基本的“冒烟测试(smoke test)”。函数是否可以在所有的用例上正常工作?如果不可以,那么肯定是有问题的。

    unittest 模块

    假设你有下面这样一段代码:

    # simple.py
    
    def add(x, y):
        return x + y
    

    现在,你想对这些代码进行测试,请创建一个单独的测试文件,如下所示:

    # test_simple.py
    
    import simple
    import unittest
    

    然后定义一个测试类:

    # test_simple.py
    
    import simple
    import unittest
    
    # Notice that it inherits from unittest.TestCase
    class TestAdd(unittest.TestCase):
        ...
    

    测试类必须继承自unittest.TestCase

    在测试类中,定义测试方法:

    # test_simple.py
    
    import simple
    import unittest
    
    # Notice that it inherits from unittest.TestCase
    class TestAdd(unittest.TestCase):
        def test_simple(self):
            # Test with simple integer arguments
            r = simple.add(2, 2)
            self.assertEqual(r, 5)
        def test_str(self):
            # Test with strings
            r = simple.add('hello', 'world')
            self.assertEqual(r, 'helloworld')
    

    重要提示:每个方法的名称必须以 test 开头。

    使用 unittest

    unittest 中内置了一些断言,每种断言对不同的事情进行诊断。

    # Assert that expr is True
    self.assertTrue(expr)
    
    # Assert that x == y
    self.assertEqual(x,y)
    
    # Assert that x != y
    self.assertNotEqual(x,y)
    
    # Assert that x is near y
    self.assertAlmostEqual(x,y,places)
    
    # Assert that callable(arg1,arg2,...) raises exc
    self.assertRaises(exc, callable, arg1, arg2, ...)
    

    上述列表并不是一个完整的列表,unittest 模块还有其它断言。

    运行 unittest

    要运行测试,请把代码转换为脚本。

    # test_simple.py
    
    ...
    
    if __name__ == '__main__':
        unittest.main()
    

    然后使用 Python 执行测试文件:

    bash % python3 test_simple.py
    F.
    ========================================================
    FAIL: test_simple (__main__.TestAdd)
    --------------------------------------------------------
    Traceback (most recent call last):
      File "testsimple.py", line 8, in test_simple
        self.assertEqual(r, 5)
    AssertionError: 4 != 5
    --------------------------------------------------------
    Ran 2 tests in 0.000s
    FAILED (failures=1)
    

    说明

    高效的单元测试是一种艺术。对于大型应用而言,单元测试可能会变得非常复杂。

    unittest 模块具有大量与测试运行器(test runners),测试结果集(collection of results)以及测试其他方面相关的选项。相关详细信息,请查阅文档。

    第三方测试工具

    虽然内置 unittest 模块的优势是可以随处使用——因为它是 Python 的一部分,但是许多程序员也觉得 unittest 非常繁琐。另一个流行的的测试工具是 pytest。使用 pytest,测试文件可以简化为以下形式:

    # test_simple.py
    import simple
    
    def test_simple():
        assert simple.add(2,2) == 4
    
    def test_str():
        assert simple.add('hello','world') == 'helloworld'
    

    要运行测试,只需要输入一个命令即可,例如:python -m pytest 。它将会发现所有的测试并运行这些测试。

    除了这个示例之外,pytest 还有很多内容。如果你决定尝试一下,通常很容易上手。

    练习

    在本次练习中,我们将探索使用 Python unittest 模块的基本机制(mechanics)。

    在前面的练习中,我们编写了一个包含 Stock 类的 stock.py 文件。对于本次练习,假设我们使用的是 练习7.9 中编写的与类型化属性相关的代码(译注:typedproperty.py)。如果因为某些原因,练习 7.9 的代码无法正常工作,你可以从 Solutions/7_9 中复制 typedproperty.py 到工作目录中。

    练习 8.1:编写单元测试

    请创建一个单独的 test_stock.py 文件,为 Stock 编写单元测试集。为了让你入门,这里有一小段测试实例创建的代码:

    # test_stock.py
    
    import unittest
    import stock
    
    class TestStock(unittest.TestCase):
        def test_create(self):
            s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.1)
            self.assertEqual(s.name, 'GOOG')
            self.assertEqual(s.shares, 100)
            self.assertEqual(s.price, 490.1)
    
    if __name__ == '__main__':
        unittest.main()
    

    运行单元测试,你应该可以获得一些像下面这有的输出:

    .
    ----------------------------------------------------------------------
    Ran 1 tests in 0.000s
    
    OK
    

    然后,编写其它单元测试来检查以下各项内容:

    • 确保 s.cost 属性返回正确的值(49010.0)。
    • 确保 s.sell() 方法正常工作。它应该相应地减小 s.shares
    • 确保 s.shares 属性只能设置为整数值。

    对于最后一部分,你需要检查异常的触发。要做到这些,一种简单的方法是使用如下代码:

    class TestStock(unittest.TestCase):
        ...
        def test_bad_shares(self):
             s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.1)
             with self.assertRaises(TypeError):
                 s.shares = '100'
    

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    注:完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/codists/p/14639173.html
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