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?
前几天我在查看radon的源代码时遇到了ParamUnittest (GitHub存储库中的使用示例)。它应该与扩展TestCase的其他框架一起工作(比如Nose)。
这里有一个例子:
import unittest
import paramunittest
@paramunittest.parametrized(
('1', '2'),
#(4, 3), <---- Uncomment to have a failing test
('2', '3'),
(('4', ), {'b': '5'}),
((), {'a': 5, 'b': 6}),
{'a': 5, 'b': 6},
)
class TestBar(TestCase):
def setParameters(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def testLess(self):
self.assertLess(self.a, self.b)
使用unittest(从3.4开始)
从Python 3.4开始,标准库unittest包具有subTest上下文管理器。
参见文档:
26.4.7. 使用子测试区分测试迭代
分测验
例子:
from unittest import TestCase
param_list = [('a', 'a'), ('a', 'b'), ('b', 'b')]
class TestDemonstrateSubtest(TestCase):
def test_works_as_expected(self):
for p1, p2 in param_list:
with self.subTest():
self.assertEqual(p1, p2)
你也可以给subTest()指定一个自定义消息和参数值:
with self.subTest(msg="Checking if p1 equals p2", p1=p1, p2=p2):
用鼻子
鼻测试框架支持这一点。
示例(下面的代码是包含测试的文件的全部内容):
param_list = [('a', 'a'), ('a', 'b'), ('b', 'b')]
def test_generator():
for params in param_list:
yield check_em, params[0], params[1]
def check_em(a, b):
assert a == b
nosetests命令输出信息如下:
> nosetests -v
testgen.test_generator('a', 'a') ... ok
testgen.test_generator('a', 'b') ... FAIL
testgen.test_generator('b', 'b') ... ok
======================================================================
FAIL: testgen.test_generator('a', 'b')
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python2.5/site-packages/nose-0.10.1-py2.5.egg/nose/case.py", line 203, in runTest
self.test(*self.arg)
File "testgen.py", line 7, in check_em
assert a == b
AssertionError
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.006s
FAILED (failures=1)
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
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。
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。