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?
这实际上与之前的回答中提到的parameterized相同,但具体到unittest:
def sub_test(param_list):
"""Decorates a test case to run it as a set of subtests."""
def decorator(f):
@functools.wraps(f)
def wrapped(self):
for param in param_list:
with self.subTest(**param):
f(self, **param)
return wrapped
return decorator
使用示例:
class TestStuff(unittest.TestCase):
@sub_test([
dict(arg1='a', arg2='b'),
dict(arg1='x', arg2='y'),
])
def test_stuff(self, arg1, arg2):
...
你可以使用nose-ittr插件(pip install nose-ittr)。
它非常容易与现有的测试集成,并且只需要极小的更改(如果有的话)。它还支持nose多处理插件。
注意,您还可以为每个测试定制一个设置函数。
@ittr(number=[1, 2, 3, 4])
def test_even(self):
assert_equal(self.number % 2, 0)
它也可以像内置插件attrib一样传递nosetest参数。通过这种方式,你可以只运行特定参数的特定测试:
nosetest -a number=2
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()
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。
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。