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。

使你的main()函数接受argv作为参数，而不是让它从sys. .Argv，默认情况下:

# mymodule.py
import argparse
import sys


def main(args):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('-a')
    process(**vars(parser.parse_args(args)))
    return 0


def process(a=None):
    pass

if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main(sys.argv[1:]))

然后你就可以正常测试了。

import mock

from mymodule import main


@mock.patch('mymodule.process')
def test_main(process):
    main([])
    process.assert_call_once_with(a=None)


@mock.patch('foo.process')
def test_main_a(process):
    main(['-a', '1'])
    process.assert_call_once_with(a='1')

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()

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())

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')