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
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)
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()
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。
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):
...
您将从尝试testscenario库中受益。
testscenes为python unittest风格的测试提供了干净的依赖注入。这可以用于接口测试(通过单个测试套件测试许多实现)或经典的依赖项注入(在测试代码本身的外部提供依赖项测试，允许在不同情况下轻松测试)。
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
