我注意到，如果您从“src”目录运行unittest命令行接口，那么导入可以正常工作，无需修改。

python -m unittest discover -s ../test

如果你想把它放在项目目录下的批处理文件中，你可以这样做:

setlocal & cd src & python -m unittest discover -s ../test

Python 3 +

添加到@Pierre

使用这样的unittest目录结构:

new_project
├── antigravity
│   ├── __init__.py         # make it a package
│   └── antigravity.py
└── test
    ├── __init__.py         # also make test a package
    └── test_antigravity.py

运行测试模块test_antigravity.py:

$ cd new_project
$ python -m unittest test.test_antigravity

或者一个单独的TestCase

$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase

强制性的不要忘记__init__.py，即使为空，否则将无法工作。

在我看来，最好的解决方案是使用unittest命令行界面，它会将目录添加到sys. exe目录。路径，因此您不必(在TestLoader类中完成)。

例如，对于这样的目录结构:

new_project
├── antigravity.py
└── test_antigravity.py

你可以直接运行:

$ cd new_project
$ python -m unittest test_antigravity

对于像你这样的目录结构:

new_project
├── antigravity
│   ├── __init__.py         # make it a package
│   └── antigravity.py
└── test
    ├── __init__.py         # also make test a package
    └── test_antigravity.py

在测试包中的测试模块中，可以像往常一样导入反重力包及其模块:

# import the package
import antigravity

# import the antigravity module
from antigravity import antigravity

# or an object inside the antigravity module
from antigravity.antigravity import my_object

运行单个测试模块:

要运行单个测试模块，在本例中为test_antigravity.py:

$ cd new_project
$ python -m unittest test.test_antigravity

引用测试模块的方法与导入测试模块的方法相同。

运行单个测试用例或测试方法:

你也可以运行一个TestCase或者一个测试方法:

$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase
$ python -m unittest test.test_antigravity.GravityTestCase.test_method

运行所有测试:

你也可以使用测试发现，它会发现并运行所有的测试，它们必须是命名为test*.py的模块或包(可以使用-p，——pattern标志进行更改):

$ cd new_project
$ python -m unittest discover
$ # Also works without discover for Python 3
$ # as suggested by @Burrito in the comments
$ python -m unittest

这将运行测试包中的所有test*.py模块。

Python unittest模块的解决方案/示例

鉴于以下项目结构:

ProjectName
 ├── project_name
 |    ├── models
 |    |    └── thing_1.py
 |    └── __main__.py
 └── test
      ├── models
      |    └── test_thing_1.py
      └── __main__.py

你可以使用python project_name从根目录运行你的项目，它调用ProjectName/project_name/__main__.py。

要使用python test运行测试，有效地运行ProjectName/test/__main__.py，您需要执行以下操作:

1)通过添加__init__.py文件将您的test/models目录转换为一个包。这使得子目录中的测试用例可以从父测试目录中访问。

# ProjectName/test/models/__init__.py

from .test_thing_1 import Thing1TestCase        

2)在test/__main__.py中修改系统路径以包含project_name目录。

# ProjectName/test/__main__.py

import sys
import unittest

sys.path.append('../project_name')

loader = unittest.TestLoader()
testSuite = loader.discover('test')
testRunner = unittest.TextTestRunner(verbosity=2)
testRunner.run(testSuite)

现在您可以在测试中成功地从project_name导入内容。

# ProjectName/test/models/test_thing_1.py    

import unittest
from project_name.models import Thing1  # this doesn't work without 'sys.path.append' per step 2 above

class Thing1TestCase(unittest.TestCase):

    def test_thing_1_init(self):
        thing_id = 'ABC'
        thing1 = Thing1(thing_id)
        self.assertEqual(thing_id, thing.id)

从你链接的文章中:

Create a test_modulename.py file and put your unittest tests in it. Since the test modules are in a separate directory from your code, you may need to add your module’s parent directory to your PYTHONPATH in order to run them: $ cd /path/to/googlemaps $ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/googlemaps/googlemaps $ python test/test_googlemaps.py Finally, there is one more popular unit testing framework for Python (it’s that important!), nose. nose helps simplify and extend the builtin unittest framework (it can, for example, automagically find your test code and setup your PYTHONPATH for you), but it is not included with the standard Python distribution.

也许你应该像它所暗示的那样看看鼻子?

对于用户来说，最简单的解决方案是提供一个可执行脚本(runtests.py或类似的脚本)，该脚本引导必要的测试环境，包括(如果需要的话)将根项目目录添加到sys. py。临时道路。这并不需要用户设置环境变量，类似这样的东西在引导脚本中工作得很好:

import sys, os

sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))

然后你给用户的指令可以像“python runtests.py”一样简单。

当然，如果你需要的路径确实是os.path.dirname(__file__)，那么你不需要将它添加到sys. path.dirname(__file__)。道路;Python总是将当前运行脚本的目录放在sys. exe的开头。路径，因此根据您的目录结构，将runtests.py定位到正确的位置可能就足够了。

此外，Python 2.7+中的unittest模块(在Python 2.6及更早的版本中被反向移植为unittest2)现在内置了测试发现，所以如果你想自动化测试发现，nose不再是必要的:你的用户指令可以像Python -m unittest discover一样简单。