我有一些测试数据，想为每个项目创建一个单元测试。我的第一个想法是这样做的:
import unittest
l = [["foo", "a", "a",], ["bar", "a", "b"], ["lee", "b", "b"]]
class TestSequence(unittest.TestCase):
def testsample(self):
for name, a,b in l:
print "test", name
self.assertEqual(a,b)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
这样做的缺点是它在一个测试中处理所有数据。我想在飞行中为每个项目生成一个测试。有什么建议吗?
当前回答
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
其他回答
这可以使用元类优雅地解决:
import unittest
l = [["foo", "a", "a",], ["bar", "a", "b"], ["lee", "b", "b"]]
class TestSequenceMeta(type):
def __new__(mcs, name, bases, dict):
def gen_test(a, b):
def test(self):
self.assertEqual(a, b)
return test
for tname, a, b in l:
test_name = "test_%s" % tname
dict[test_name] = gen_test(a,b)
return type.__new__(mcs, name, bases, dict)
class TestSequence(unittest.TestCase):
__metaclass__ = TestSequenceMeta
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
还有一个假说，它增加了模糊或基于属性的测试。
这是一种非常强大的测试方法。
我发现这很适合我的目的，特别是当我需要生成在数据集合上执行稍微不同的过程的测试时。
import unittest
def rename(newName):
def renamingFunc(func):
func.__name__ == newName
return func
return renamingFunc
class TestGenerator(unittest.TestCase):
TEST_DATA = {}
@classmethod
def generateTests(cls):
for dataName, dataValue in TestGenerator.TEST_DATA:
for func in cls.getTests(dataName, dataValue):
setattr(cls, "test_{:s}_{:s}".format(func.__name__, dataName), func)
@classmethod
def getTests(cls):
raise(NotImplementedError("This must be implemented"))
class TestCluster(TestGenerator):
TEST_CASES = []
@staticmethod
def getTests(dataName, dataValue):
def makeTest(case):
@rename("{:s}".format(case["name"]))
def test(self):
# Do things with self, case, data
pass
return test
return [makeTest(c) for c in TestCluster.TEST_CASES]
TestCluster.generateTests()
TestGenerator类可以用来生成不同的测试用例集，比如TestCluster。
TestCluster可以被认为是TestGenerator接口的实现。
除了使用setattr，我们还可以在Python 3.2及更高版本中使用load_tests。
class Test(unittest.TestCase):
pass
def _test(self, file_name):
open(file_name, 'r') as f:
self.assertEqual('test result',f.read())
def _generate_test(file_name):
def test(self):
_test(self, file_name)
return test
def _generate_tests():
for file in files:
file_name = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
setattr(Test, 'test_%s' % file_name, _generate_test(file))
test_cases = (Test,)
def load_tests(loader, tests, pattern):
_generate_tests()
suite = TestSuite()
for test_class in test_cases:
tests = loader.loadTestsFromTestCase(test_class)
suite.addTests(tests)
return suite
if __name__ == '__main__':
_generate_tests()
unittest.main()
这可以通过使用pytest来完成。只需要编写test_me.py文件的内容:
import pytest
@pytest.mark.parametrize('name, left, right', [['foo', 'a', 'a'],
['bar', 'a', 'b'],
['baz', 'b', 'b']])
def test_me(name, left, right):
assert left == right, name
并使用py命令运行测试。Test——tb=短test_me.py。然后输出如下所示:
=========================== test session starts ============================
platform darwin -- Python 2.7.6 -- py-1.4.23 -- pytest-2.6.1
collected 3 items
test_me.py .F.
================================= FAILURES =================================
_____________________________ test_me[bar-a-b] _____________________________
test_me.py:8: in test_me
assert left == right, name
E AssertionError: bar
==================== 1 failed, 2 passed in 0.01 seconds ====================
这很简单!此外，pytest还有更多的功能，如fixture、标记、断言等。
