Python 自动化测试必会技能板块—unittest框架

Posted 2023-03-09 一个处女座的测试

说到 Python 的单元测试框架，想必接触过 Python 的朋友脑袋里第一个想到的就是 unittest。

的确，作为 Python 的标准库，它很优秀，并被广泛应用于各个项目。但其实在 Python 众多项目中，主流的单元测试框架远不止这一个。

一、介绍

unittest 单元测试框架最早受到 JUnit 的启发，和其他语言的主流单元测试框架有着相似的风格。它支持测试自动化，多个测试用例共享前置（setUp）和清理（tearDown）代码，聚合多个测试用例到测试集中，并将测试和报告框架独立。

二、用例编写

下面这段简单的示例来自于官方文档，用来测试三种字符串方法：upper、isupper、split：

上述示例中，通过继承 unittest.TestCase 来创建一个测试用例。在这个类中，定义以 test 开头的方法，测试框架将把它作为独立的测试去执行。

每个用例都采用 unittest 内置的断言方法来判断被测对象的行为是否符合预期，比如：

• 在 test_upper 测试中，使用 assertEqual 检查是否是预期值

• 在 test_isupper 测试中，使用 assertTrue 或 assertFalse 验证是否符合条件

• 在 test_split 测试中，使用 assertRaises 验证是否抛出一个特定异常

可能有人会好奇，为什么不使用内置断言语句 assert，而要额外提供这么多断言方法并使用呢？原因是通过使用 unittest 提供的断言方法，测试框架在运行结束后，能够聚合所有的测试结果并产生信息丰富的测试报告。而直接使用 assert 虽然也可以达到验证被测对象是否符合预期的目的，但在用例出错时，报错信息不够丰富。

三、用例发现和执行

unittest 支持用例自动（递归）发现：

默认发现当前目录下所有符合 test*.py 测试用例

使用 python -m unittest 或 python -m unittest discover

通过 -s 参数指定要自动发现的目录， -p 参数指定用例文件的名称模式

    python -m unittest discover -s project_directory -p "test_*.py"

通过位置参数指定自动发现的目录和用例文件的名称模式

    python -m unittest discover project_directory "test_*.py"

unittest 支持执行指定用例：

指定测试模块

    python -m unittest test_module1 test_module2

指定测试类

    python -m unittest test_module.TestClass

指定测试方法

    python -m unittest test_module.TestClass.test_method

指定测试文件路径（仅 Python 3）

    python -m unittest tests/test_something.py

四、测试夹具（Fixtures）

测试夹具也就是测试前置（setUp）和清理（tearDown）方法。测试前置方法 setUp() 用来做一些准备工作，比如建立数据库连接。它会在用例执行前被测试框架自动调用。

测试清理方法 tearDown() 用来做一些清理工作，比如断开数据库连接。它会在用例执行完成（包括失败的情况）后被测试框架自动调用。测试前置和清理方法可以有不同的执行级别。

4.1 生效级别：测试方法

如果我们希望每个测试方法之前前后分别执行测试前置和清理方法，那么需要在测试类中定义好 setUp() 和 tearDown()：

4.2 生效级别：测试类

如果我们希望单个测试类中只执行一次前置方法，再执行该测试类中的所有测试，最后执行一次清理方法，那么需要在测试类中定义好 setUpClass() 和 tearDownClass()：

4.3 生效级别：测试模块

如果我们希望单个测试模块中只执行一次前置方法，再执行该模块中所有测试类的所有测试，最后执行一次清理方法，那么需要在测试模块中定义好 setUpModule() 和 tearDownModule()：

五、跳过测试和预计失败

unittest 支持直接跳过或按条件跳过测试，也支持预计测试失败：

通过 skip 装饰器或 SkipTest 直接跳过测试

通过 skipIf 或 skipUnless 按条件跳过或不跳过测试

通过 expectedFailure 预计测试失败

六、子测试

有时候，你可能想编写这样的测试：在一个测试方法中传入不同的参数来测试同一段逻辑，但它将被视作一个测试，但是如果使用了子测试，就能被视作 N（即为参数的个数）个测试。下面是一个示例：

示例中使用了 with self.subTest(i=i) 的方式定义子测试，这种情况下，即使单个子测试执行失败，也不会影响后续子测试的执行。这样，我们就能看到输出中有三个子测试不通过：

七、测试结果输出

基于简单示例小节中提到的例子，来说明下 unittest 在运行完测试后的结果输出。

默认情况下的输出非常简单，展示运行了多少个用例，以及所花费的时间：

通过指定 -v 参数，可以得到详细输出，除了默认输出的内容，还额外显示了用例名称：

假定 test_upper 测试失败，则在详细输出模式下，结果如下：

如果我们将 test_upper 测试方法中的 self.assertEqual 改为 assert，则测试结果输出中将会少了对排查错误很有帮助的上下文信息：

如果想要生成 html 格式的报告，那么就需要额外借助第三方库（如 HtmlTestRunner）来操作。

在安装好第三方库后，你不能直接使用 python -m unittest 加上类似 --html report.html 的方式来生成 HTML 报告，而是需要自行编写少量代码来运行测试用例进而得到 HTML 报告。

详情请查看 HtmlTestRunner 使用说明。

八、小结

unittest 作为 Python 标准库提供的单元测试框架，使用简单、功能强大，日常测试需求均能得到很好的满足。在不引入第三方库的情况下，是单元测试的不二之选。

实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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总结

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