从Python 2.7开始，你可以使用上下文管理器来获取实际抛出的Exception对象:

import unittest

def broken_function():
    raise Exception('This is broken')

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test(self):
        with self.assertRaises(Exception) as context:
            broken_function()

        self.assertTrue('This is broken' in context.exception)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

断言

在Python 3.5中，必须对上下文进行包装。否则你会得到一个TypeError

self.assertTrue('This is broken' in str(context.exception))

这里有很多答案。该代码展示了如何创建Exception，如何在方法中使用该异常，以及如何在单元测试中验证所引发的正确异常。

import unittest

class DeviceException(Exception):
    def __init__(self, msg, code):
        self.msg = msg
        self.code = code
    def __str__(self):
        return repr("Error {}: {}".format(self.code, self.msg))

class MyDevice(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'DefaultName'

    def setParameter(self, param, value):
        if isinstance(value, str):
            setattr(self, param , value)
        else:
            raise DeviceException('Incorrect type of argument passed. Name expects a string', 100001)

    def getParameter(self, param):
        return getattr(self, param)

class TestMyDevice(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        self.dev1 = MyDevice()

    def tearDown(self):
        del self.dev1

    def test_name(self):
        """ Test for valid input for name parameter """

        self.dev1.setParameter('name', 'MyDevice')
        name = self.dev1.getParameter('name')
        self.assertEqual(name, 'MyDevice')

    def test_invalid_name(self):
        """ Test to check if error is raised if invalid type of input is provided """

        self.assertRaises(DeviceException, self.dev1.setParameter, 'name', 1234)

    def test_exception_message(self):
        """ Test to check if correct exception message and code is raised when incorrect value is passed """

        with self.assertRaises(DeviceException) as cm:
            self.dev1.setParameter('name', 1234)
        self.assertEqual(cm.exception.msg, 'Incorrect type of argument passed. Name expects a string', 'mismatch in expected error message')
        self.assertEqual(cm.exception.code, 100001, 'mismatch in expected error code')


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

使用unittest进行单元测试将是首选，但如果您想快速修复，我们可以捕获异常，将其赋值给一个变量，并查看该变量是否是该异常类的实例。

假设我们的坏函数抛出一个ValueError。

    try:
      bad_function()
    except ValueError as e:
      assert isinstance(e, ValueError)

对于await/async aiounittest有一个稍微不同的模式:

https://aiounittest.readthedocs.io/en/latest/asynctestcase.html#aiounittest.AsyncTestCase

async def test_await_async_fail(self):
    with self.assertRaises(Exception) as e:
        await async_one()

我刚刚发现Mock库提供了一个assertRaisesWithMessage()方法(在其unittest中)。TestCase子类)，它不仅会检查是否引发了预期的异常，还会检查它是否与预期的消息一起引发:

from testcase import TestCase

import mymod

class MyTestCase(TestCase):
    def test1(self):
        self.assertRaisesWithMessage(SomeCoolException,
                                     'expected message',
                                     mymod.myfunc)

我几乎在任何地方都使用doctest[1]，因为我喜欢同时记录和测试我的函数。

看看这段代码:

def throw_up(something, gowrong=False):
    """
    >>> throw_up('Fish n Chips')
    Traceback (most recent call last):
    ...
    Exception: Fish n Chips

    >>> throw_up('Fish n Chips', gowrong=True)
    'I feel fine!'
    """
    if gowrong:
        return "I feel fine!"
    raise Exception(something)

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

如果您把这个例子放在一个模块中，并从命令行运行它，两个测试用例都会被评估和检查。

[1] Python文档:23.2 doctest——测试交互式Python示例