我有一个使用argparse库的Python模块。如何为这部分代码库编写测试?
当前回答
parse_args抛出SystemExit并输出到stderr,你可以捕获这两个:
import contextlib
import io
import sys
@contextlib.contextmanager
def captured_output():
new_out, new_err = io.StringIO(), io.StringIO()
old_out, old_err = sys.stdout, sys.stderr
try:
sys.stdout, sys.stderr = new_out, new_err
yield sys.stdout, sys.stderr
finally:
sys.stdout, sys.stderr = old_out, old_err
def validate_args(args):
with captured_output() as (out, err):
try:
parser.parse_args(args)
return True
except SystemExit as e:
return False
检查stderr(使用err.seek(0);Err.read()但通常不需要这种粒度。
现在你可以使用assertTrue或任何你喜欢的测试:
assertTrue(validate_args(["-l", "-m"]))
或者你可能想捕获并重新抛出一个不同的错误(而不是SystemExit):
def validate_args(args):
with captured_output() as (out, err):
try:
return parser.parse_args(args)
except SystemExit as e:
err.seek(0)
raise argparse.ArgumentError(err.read())
其他回答
你应该重构你的代码,并将解析移动到一个函数:
def parse_args(args):
parser = argparse.ArgumentParser(...)
parser.add_argument...
# ...Create your parser as you like...
return parser.parse_args(args)
然后在你的main函数中,你只需调用它:
parser = parse_args(sys.argv[1:])
(其中sys. js的第一个元素。表示脚本名称的argv被删除,以便在CLI操作期间不将其作为额外的交换机发送。)
在你的测试中,你可以用你想要测试的参数列表来调用解析器函数:
def test_parser(self):
parser = parse_args(['-l', '-m'])
self.assertTrue(parser.long)
# ...and so on.
这样,您就不必为了测试解析器而执行应用程序的代码。
如果你以后需要在你的应用程序中更改和/或添加选项到你的解析器中,那么创建一个工厂方法:
def create_parser():
parser = argparse.ArgumentParser(...)
parser.add_argument...
# ...Create your parser as you like...
return parser
如果你愿意,你可以稍后对它进行操作,测试可以是这样的:
class ParserTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.parser = create_parser()
def test_something(self):
parsed = self.parser.parse_args(['--something', 'test'])
self.assertEqual(parsed.something, 'test')
"argparse part "有点模糊,所以这个答案集中在一个部分:parse_args方法。这是与命令行交互并获取所有传递值的方法。基本上,您可以模拟parse_args返回的内容,这样它就不需要实际从命令行获取值。对于python版本2.6-3.2,可以通过pip安装模拟包。它是标准库unittest的一部分。从3.3版开始的Mock。
import argparse
try:
from unittest import mock # python 3.3+
except ImportError:
import mock # python 2.6-3.2
@mock.patch('argparse.ArgumentParser.parse_args',
return_value=argparse.Namespace(kwarg1=value, kwarg2=value))
def test_command(mock_args):
pass
你必须在Namespace中包含你的命令方法的所有参数,即使它们没有被传递。给这些参数赋值为None。当每个方法参数传递不同的值时,这种风格对于快速测试非常有用。如果您选择在测试中模拟Namespace本身以完全不依赖argparse,请确保它的行为与实际的Namespace类类似。
下面是使用argparse库中的第一个代码片段的示例。
# test_mock_argparse.py
import argparse
try:
from unittest import mock # python 3.3+
except ImportError:
import mock # python 2.6-3.2
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
const=sum, default=max,
help='sum the integers (default: find the max)')
args = parser.parse_args()
print(args) # NOTE: this is how you would check what the kwargs are if you're unsure
return args.accumulate(args.integers)
@mock.patch('argparse.ArgumentParser.parse_args',
return_value=argparse.Namespace(accumulate=sum, integers=[1,2,3]))
def test_command(mock_args):
res = main()
assert res == 6, "1 + 2 + 3 = 6"
if __name__ == "__main__":
print(main())
测试解析器的一个简单方法是:
parser = ...
parser.add_argument('-a',type=int)
...
argv = '-a 1 foo'.split() # or ['-a','1','foo']
args = parser.parse_args(argv)
assert(args.a == 1)
...
另一种方法是修改sys. conf。然后调用args = parser.parse_args()
在lib/test/test_argparse.py中有很多测试argparse的例子
为了测试CLI(命令行接口),而不是命令输出,我做了类似这样的事情
import pytest
from argparse import ArgumentParser, _StoreAction
ap = ArgumentParser(prog="cli")
ap.add_argument("cmd", choices=("spam", "ham"))
ap.add_argument("-a", "--arg", type=str, nargs="?", default=None, const=None)
...
def test_parser():
assert isinstance(ap, ArgumentParser)
assert isinstance(ap, list)
args = {_.dest: _ for _ in ap._actions if isinstance(_, _StoreAction)}
assert args.keys() == {"cmd", "arg"}
assert args["cmd"] == ("spam", "ham")
assert args["arg"].type == str
assert args["arg"].nargs == "?"
...
我不想修改原来的服务脚本,所以我只是模拟出了系统。argparse中的Argv部分。
from unittest.mock import patch
with patch('argparse._sys.argv', ['python', 'serve.py']):
... # your test code here
如果argparse实现发生变化,这就会中断,但对于快速测试脚本来说已经足够了。在测试脚本中,敏感性要比特异性重要得多。
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