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。

当从argparse.ArgumentParser传递结果时。parse_args函数，我有时使用namedtuple模拟参数进行测试。

import unittest
from collections import namedtuple
from my_module import main

class TestMyModule(TestCase):

    args_tuple = namedtuple('args', 'arg1 arg2 arg3 arg4')

    def test_arg1(self):
        args = TestMyModule.args_tuple("age > 85", None, None, None)
        res = main(args)
        assert res == ["55289-0524", "00591-3496"], 'arg1 failed'

    def test_arg2(self):
        args = TestMyModule.args_tuple(None, [42, 69], None, None)
        res = main(args)
        assert res == [], 'arg2 failed'

if __name__ == '__main__':
    unittest.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 == "?"
    ...

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')

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。