对于一个简单的Python模块来说，非常常见的目录结构似乎是将单元测试分离到它们自己的测试目录中:
new_project/
antigravity/
antigravity.py
test/
test_antigravity.py
setup.py
etc.
我的问题很简单，实际运行测试的通常方式是什么?我怀疑这对每个人来说都是显而易见的，除了我，但你不能只是从测试目录运行python test_antigravity.py，因为它的导入antigravity将失败，因为模块不在路径上。
我知道我可以修改PYTHONPATH和其他与搜索路径相关的技巧，但我不能相信这是最简单的方法——如果您是开发人员，这很好，但如果用户只是想检查测试是否通过，那么期望他们使用这种方法是不现实的。
另一种替代方法是将测试文件复制到另一个目录中，但这似乎有点愚蠢，并且没有注意到将它们放在一个单独的目录中。
那么，如果您刚刚下载源代码到我的新项目，您将如何运行单元测试?我更喜欢这样的答案:“要运行单元测试，请执行x。”
当前回答
我也遇到了同样的问题，使用了一个单独的单元测试文件夹。根据上述建议，我将绝对源路径添加到sys.path中。
以下解决方案的好处是，你可以运行test/test_yourmodule.py文件，而不需要一开始就切换到test目录:
import sys, os
testdir = os.path.dirname(__file__)
srcdir = '../antigravity'
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(testdir, srcdir)))
import antigravity
import unittest
其他回答
如果您正在寻找命令行解决方案:
基于以下目录结构(使用专用源目录进行概括):
new_project/
src/
antigravity.py
test/
test_antigravity.py
Windows:(在new_project中)
$ set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%cd%\src
$ python -m unittest discover -s test
如果您想在批for循环中使用此语句，请参阅此问题。
Linux:(在new_project中)
$ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)/src [I think - please edit this answer if you are a Linux user and you know this]
$ python -m unittest discover -s test
使用这种方法，还可以在必要时向PYTHONPATH添加更多目录。
这个BASH脚本将从文件系统中的任何位置执行python unittest test目录，无论您在哪个工作目录中。
当你在。/src或。/example工作目录下，并且你需要一个快速的单元测试时，这是很有用的:
#!/bin/bash
this_program="$0"
dirname="`dirname $this_program`"
readlink="`readlink -e $dirname`"
python -m unittest discover -s "$readlink"/test -v
在生产过程中，不需要test/__init__.py文件来增加包/内存开销。
使用cwd作为根项目的目录(在你的例子中是new_project)，你可以在任何目录中不使用__init__.py运行以下命令:
python -m unittest discover -s test
但是你需要在test_antigravity.py中导入如下:
from antigravity import antigravity.your_object
而不是:
import antigravity.your_object
如果你不喜欢反重力条款，你可能会喜欢艾伦L的答案。
同样的问题我已经有很长时间了。我最近选择的目录结构是这样的:
project_path
├── Makefile
├── src
│ ├── script_1.py
│ ├── script_2.py
│ └── script_3.py
└── tests
├── __init__.py
├── test_script_1.py
├── test_script_2.py
└── test_script_3.py
在test文件夹的__init__.py脚本中，我写了以下内容:
import os
import sys
PROJECT_PATH = os.getcwd()
SOURCE_PATH = os.path.join(
PROJECT_PATH,"src"
)
sys.path.append(SOURCE_PATH)
对于共享项目来说，Makefile非常重要，因为它强制正确地运行脚本。下面是我放在Makefile中的命令:
run_tests:
python -m unittest discover .
The Makefile is important not just because of the command it runs but also because of where it runs it from. If you would cd in tests and do python -m unittest discover ., it wouldn't work because the init script in unit_tests calls os.getcwd(), which would then point to the incorrect absolute path (that would be appended to sys.path and you would be missing your source folder). The scripts would run since discover finds all the tests, but they wouldn't run properly. So the Makefile is there to avoid having to remember this issue.
我真的很喜欢这种方法，因为我不需要触及我的src文件夹，我的单元测试或我的环境变量，一切都运行顺利。
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?
