聊聊 Python 的单元测试框架:nose 和它的继任者 nose2

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了聊聊 Python 的单元测试框架:nose 和它的继任者 nose2相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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作者:HelloGitHub-Prodesire

HelloGitHub 的《讲解开源项目》系列,项目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article

一、nose

nose 是一个第三方单元测试框架,它完全兼容 unittest,并且号称是一个更好用的测试框架。

那么 nose 除了具备 unittest 的所有功能外,还具有哪些优势呢?

1.1 用例编写

用例的编写方式除了编写继承于 unittest.TestCase 的测试类外,还可以编写成没有继承的测试类。比如,写成如下形式也会被 nose 视作一个测试类:

from nose.tools import raises

class TestStringMethods:

    def test_upper(self):
        assert 'foo'.upper() == 'FOO'

    def test_isupper(self):
        assert 'FOO'.isupper()
        assert not 'Foo'.isupper()

    @raises(TypeError)
    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        assert s.split() == ['hello', 'world']
        # check that s.split fails when the separator is not a string
        s.split(2)

当然,测试类并没有继承 unittest.TestCase,将不能使用其内置的各类 assertXXX 方法,进而导致用例出错时无法获得更加详细的上下文信息。

此外,nose 也支持定义函数来作为测试,这给许多简单的测试场景带来很大的便利:

def test_upper():
    assert 'foo'.upper() == 'FOO'

1.2 用例发现和执行

unittest 所支持的用例发现和执行能力,nose 均支持。
nose 支持用例自动(递归)发现:

  • 默认发现当前目录下所有包含 test 的测试用例,但不包括以 _ 开头的用例
    • 使用 nosetests 命令
  • 通过 -w 参数指定要自动发现的目录, -m 参数指定用例文件、目录、函数、类的名称模式(正则匹配)
    • nosetests -w project_directory "test_.+"

nose 也支持执行指定用例:

  • 指定测试模块
    • nosetests test.module
  • 指定测试类
    • nosetests a.test:TestCase
  • 指定测试方法
    • nosetests another.test:TestCase.test_method
  • 指定测试文件路径
    • nosetests /path/to/test/file.py
  • 指定测试文件路径+测试类或测试函数(这是 unittest 所不支持的)
    • nosetests /path/to/test/file.py:TestCase
    • nosetests /path/to/test/file.py:TestCase.test_method
    • nosetests /path/to/test/file.py:test_function

1.3 测试夹具(Fixtures)

nose 除了支持 unittest 所支持的定义测试前置和清理方式,还支持一种更为简单的定义方式:

def setup_func():
    "set up test fixtures"

def teardown_func():
    "tear down test fixtures"

@with_setup(setup_func, teardown_func)
def test():
    "test ..."

只需定义两个函数用来表示前置和清理方法,通过 nose.tools.with_setup 装饰器装饰测试函数,nose 便会在执行测试用例前后分别执行所定义的前置和清理函数。

1.4 子测试/测试生成器

nose 除了支持 unittest 中的 TestCase.subTest,还支持一种更为强大的子测试编写方式,也就是 测试生成器(Test generators),通过 yield 实现。

在下面的示例中,定义一个 test_evens 测试函数,里面生成了 5 个子测试 check_even

def test_evens():
    for i in range(0, 5):
        yield check_even, i, i*3

def check_even(n, nn):
    assert n % 2 == 0 or nn % 2 == 0

此外,相较于 unittest.TestCase.subTest 多个子测试只能执行一次测试前置和清理,nose测试生成器 可以支持每个子测试执行一次测试前置和清理,如:

def test_generator():
    # ...
    yield func, arg, arg # ...

@with_setup(setup_func, teardown_func)
def func(arg):
    assert something_about(arg)

1.5 插件体系

nose 相较于 unittest 一个最大的优势就是插件体系,自带了很多有用的插件,也有丰富的第三方插件。这样就能做更多的事情。

其中,自带插件如下:

  • AllModules:在所有模块中收集用例
  • Attrib:给用例打标签,并可运行含指定标签的用例
  • Capture:捕获用例的标准输出
  • Collect:快速收集用例
  • Cover:统计代码覆盖率
  • Debug:用例失败时进入 pdb 调试
  • Deprecated:标记用例为弃用
  • Doctests:运行文档用例
  • Failure Detail:断言失败时提供上下文信息
  • Isolate:保护用例避免受一些副作用的影响
  • Logcapture:捕捉 logging 输出
  • Multiprocess:并行执行用例
  • Prof:使用热点分析器进行分析
  • Skip:标记用例为跳过
  • Testid:为输出的每个用例名称添加测试 ID
  • Xunit:以 xunit 格式输出测试结果

而第三方库则多种多样,如用来生成 html 格式测试报告的 nose-htmloutput 等,这里不再一一列出。

得益于 nose 丰富的插件生态,当 nose 本身不能够完全满足我们的测试需求时,可以通过安装插件,并在 nosetests 命令行指定该插件所提供的特定参数即可非常容易的使用插件。
相较于 unittest,就能省去很多自己开发额外测试逻辑的精力。

二、nose2

nose2nose 的继任者。
它们的理念都是让编写和运行测试用例变得更容易。

它们有很多相同点,比如都兼容 unittest,支持使用函数作为测试用例,支持子测试,拥有插件体系。但也有很多不同点,下面列出一些主要的不同点:

  • 发现和载入测试
    • nose 自行实现了模块加载功能,使用惰性方式加载测试模块,加载一个执行一个。
    • nose2 则借助内建的 import() 导入模块,并且是先全部载入,再执行用例
    • nose2 并不支持 nose 所支持的所有测试用例项目结构,比如如下用例文件的结构在 nose2 中就不受支持:
.
`-- tests
    |-- more_tests
    |   `-- test.py
    `-- test.py
  • 测试前置和清理函数级别
    • nose 支持方法、类、模块和包级别的测试前置和清理函数
    • nose2 则不支持包级别的测试前置和清理函数
  • 子测试
    • nose2 除了支持使用测试生成器来实现子测试外,还支持使用参数化测试(Parameterized tests)来实现子测试
    • nose2 除了像 nose 一样支持在测试函数和测试类(不继承于 unittest.TestCase)中支持参数化测试和测试生成器外,还支持在继承于 unittest.TestCase 的测试类中使用
  • 配置化
    • nose 期望所有插件的配置通过命令行参数进行配置
    • nose2 则通过配置文件进行控制,以最小化命令行参数让人读得更舒服

更多对比详见 官方文档

三、小结

nosenose2 在做到兼容 unittest 上就足以看出它们的目标,那便是要吸引原来那些使用 unittest 的用户来使用它们。它们确实做到了!

nosenose2 在用例编写、测试夹具、子测试上做出改进,已经能让日常用例编写工作变得更加容易和灵活。同时又引入插件体系,进一步将单元测试框架的能力提升了一个大大的台阶,这让很多在基础测试功能之上的高阶功能的实现和共享成为了可能。也难怪有众多开发者对它们情有独钟。


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