使用ddt库。它为测试方法添加了简单的装饰器:

import unittest
from ddt import ddt, data
from mycode import larger_than_two

@ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase):

    @data(3, 4, 12, 23)
    def test_larger_than_two(self, value):
        self.assertTrue(larger_than_two(value))

    @data(1, -3, 2, 0)
    def test_not_larger_than_two(self, value):
        self.assertFalse(larger_than_two(value))

这个库可以用pip安装。它不需要nose，并且与标准库unittest模块一起出色地工作。

元编程很有趣，但它也会碍事。这里的大多数解决方案都很难:

有选择地启动测试 指向给出测试名称的代码

所以，我的第一个建议是遵循简单/显式路径(适用于任何测试运行程序):

import unittest

class TestSequence(unittest.TestCase):

    def _test_complex_property(self, a, b):
        self.assertEqual(a,b)

    def test_foo(self):
        self._test_complex_property("a", "a")
    def test_bar(self):
        self._test_complex_property("a", "b")
    def test_lee(self):
        self._test_complex_property("b", "b")

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

既然我们不应该重复，我的第二个建议建立在Javier的回答之上:接受基于属性的测试。假设库:

“在生成测试用例方面比我们人类更加无情地迂回” 会提供简单的计数例子吗 与任何测试运行程序一起工作 具有更多有趣的特性(统计数据、额外的测试输出……) 类TestSequence (unittest.TestCase): st.text @given (st.text () () Def test_complex_property(self, a, b): self.assertEqual (a, b)

为了测试您的特定示例，只需添加:

    @example("a", "a")
    @example("a", "b")
    @example("b", "b")

为了只运行一个特定的示例，您可以注释掉其他示例(提供的示例将首先运行)。你可能想要使用@given(st.nothing())。另一种选择是将整个区块替换为:

    @given(st.just("a"), st.just("b"))

好的，您没有不同的测试名称。但也许你只需要:

被测属性的描述性名称。 哪个输入会导致失败(伪造的例子)。

有趣的例子

load_tests是2.7中引入的一种鲜为人知的机制，用于动态创建TestSuite。有了它，您可以轻松地创建参数化测试。

例如:

import unittest

class GeneralTestCase(unittest.TestCase):
    def __init__(self, methodName, param1=None, param2=None):
        super(GeneralTestCase, self).__init__(methodName)

        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

    def runTest(self):
        pass  # Test that depends on param 1 and 2.


def load_tests(loader, tests, pattern):
    test_cases = unittest.TestSuite()
    for p1, p2 in [(1, 2), (3, 4)]:
        test_cases.addTest(GeneralTestCase('runTest', p1, p2))
    return test_cases

该代码将运行load_tests返回的测试套件中的所有测试用例。发现机制不会自动运行其他测试。

或者，您也可以使用此票据所示的继承:http://bugs.python.org/msg151444

我有麻烦使这些工作为setUpClass。

下面是Javier回答的一个版本，它允许setUpClass访问动态分配的属性。

import unittest


class GeneralTestCase(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        print ''
        print cls.p1
        print cls.p2

    def runTest1(self):
        self.assertTrue((self.p2 - self.p1) == 1)

    def runTest2(self):
        self.assertFalse((self.p2 - self.p1) == 2)


def load_tests(loader, tests, pattern):
    test_cases = unittest.TestSuite()
    for p1, p2 in [(1, 2), (3, 4)]:
        clsname = 'TestCase_{}_{}'.format(p1, p2)
        dct = {
            'p1': p1,
            'p2': p2,
        }
        cls = type(clsname, (GeneralTestCase,), dct)
        test_cases.addTest(cls('runTest1'))
        test_cases.addTest(cls('runTest2'))
    return test_cases

输出

1
2
..
3
4
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.000s

OK

只使用元类，如这里所示;

class DocTestMeta(type):
    """
    Test functions are generated in metaclass due to the way some
    test loaders work. For example, setupClass() won't get called
    unless there are other existing test methods, and will also
    prevent unit test loader logic being called before the test
    methods have been defined.
    """
    def __init__(self, name, bases, attrs):
        super(DocTestMeta, self).__init__(name, bases, attrs)

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        def func(self):
            """Inner test method goes here"""
            self.assertTrue(1)

        func.__name__ = 'test_sample'
        attrs[func.__name__] = func
        return super(DocTestMeta, cls).__new__(cls, name, bases, attrs)

class ExampleTestCase(TestCase):
    """Our example test case, with no methods defined"""
    __metaclass__ = DocTestMeta

输出:

test_sample (ExampleTestCase) ... OK

基于元类的答案在Python 3中仍然有效，但必须使用元类参数，而不是__metaclass__属性，例如:

class ExampleTestCase(TestCase,metaclass=DocTestMeta):
    pass