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Python中的測試工具有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“Python中的測試工具有哪些”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!

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當(dāng)我們在寫程序的時(shí)候,我們需要通過測試來驗(yàn)證程序是否出錯(cuò)或者存在問題,但是,編寫大量的測試來確保程序的每個(gè)細(xì)節(jié)都沒問題會(huì)顯得很繁瑣。在Python中,我們可以借助一些標(biāo)準(zhǔn)模塊來幫助我們自動(dòng)完成測試過程,比如:

  •  unittest: 一個(gè)通用的測試框架;

  •  doctest: 一個(gè)更簡單的模塊,是為檢查文檔而設(shè)計(jì)的,但也非常適合用來編寫單元測試。

下面,筆者將會(huì)簡單介紹這兩個(gè)模塊在測試中的應(yīng)用。

doctest

doctest模塊會(huì)搜索那些看起來像是python交互式會(huì)話中的代碼片段,然后嘗試執(zhí)行并驗(yàn)證結(jié)果。下面我們以doctest.testmod為例,函數(shù)doctest.testmod會(huì)讀取模塊中的所有文檔字符串,查找看起來像是從交互式解釋器中摘取的示例,再檢查這些示例是否反映了實(shí)際情況。

我們先創(chuàng)建示例代碼文件test_string_lower.py,完整代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-  def string_lower(string):      '''      返回一個(gè)字符串的小寫      :param string: type: str      :return: the lower of input string      >>> string_lower('AbC')      'abc'      >>> string_lower('ABC')      'abc'      >>> string_lower('abc')      'abc'      '''      return string.lower()  if __name__ == '__main__':      import doctest, test_string_lower      doctest.testmod(test_string_lower)

首先先對程序進(jìn)行說明,函數(shù)string_lower用于返回輸入字符串的小寫,函數(shù)中的注釋中,一共包含了3個(gè)測試實(shí)例,期望盡可能地包含各種測試情況,接著在主函數(shù)中導(dǎo)入doctest, test_string_lower,再運(yùn)行doctest中的testmod函數(shù)即可進(jìn)行測試。

接著,我們開始測試。首先,在命令行中輸入python test_string_lower.py,運(yùn)行后會(huì)發(fā)現(xiàn)什么都沒有輸出,但這其實(shí)是件好事,它表明程序中的所有測試都通過了!那么,如果我們想要獲得更多的輸出呢?可在運(yùn)行腳本的時(shí)候增加參數(shù)-v,這時(shí)候命令變成python test_string_lower.py -v,輸出的結(jié)果如下:

Trying:      string_lower('AbC')  Expecting:      'abc'  ok  Trying:      string_lower('ABC')  Expecting:      'abc'  ok  Trying:      string_lower('abc')  Expecting:      'abc'  ok  1 items had no tests:      test_string_lower  1 items passed all tests:     3 tests in test_string_lower.string_lower  3 tests in 2 items.  3 passed and 0 failed.  Test passed.

可以看到,程序測試的背后還是發(fā)生了很多事。接著,我們嘗試著程序出錯(cuò)的情況,比如我們不小心把函數(shù)的返回寫成了:

return string.upper()

這其實(shí)是返回輸入字符串的大寫了,而我們測試的實(shí)例卻返回了輸入字符串的小寫,再運(yùn)行該腳本(加上參數(shù)-v),輸出的結(jié)果如下:

Failed example:      string_lower('abc')  Expected:      'abc'  Got:      'ABC'  1 items had no tests:      test_string_lower  **********************************************************************  1 items had failures:     3 of   3 in test_string_lower.string_lower  3 tests in 2 items.  0 passed and 3 failed.  ***Test Failed*** 3 failures.

這時(shí)候,程序測試失敗,它不僅捕捉到了bug,還清楚地指出錯(cuò)誤出在什么地方。我們不難把這個(gè)程序修改過來。

unittest

unittest類似于流行的Java測試框架JUnit,它比doctest更靈活,更強(qiáng)大,能夠幫助你以結(jié)構(gòu)化的方式來編寫龐大而詳盡的測試集。

我們以一個(gè)簡單的示例入手,首先我們編寫my_math.py腳本,代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-  def product(x, y):      '''      :param x: int, float      :param y: int, float      :return:  x * y      '''      return x * y

該函數(shù)實(shí)現(xiàn)的功能為:輸入兩個(gè)數(shù)x, y, 返回這兩個(gè)數(shù)的乘積。接著是test_my_math.py腳本,完整的代碼如下:

import unittest, my_math  class ProductTestcase(unittest.TestCase):      def setUp(self):          print('begin test')      def test_integers(self):          for x in range(-10, 10):              for y in range(-10, 10):                  p = my_math.product(x, y)                  self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')      def test_floats(self):          for x in range(-10, 10):              for y in range(-10, 10):                  xx = x/10                  yy = y/10                  p = my_math.product(x, y)                  self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')  if __name__ == '__main__':      unittest.main()

函數(shù)unittest.main負(fù)責(zé)替你運(yùn)行測試:在測試方法前執(zhí)行setUp方法,示例化所有的TestCase子類,并運(yùn)行所有名稱以test打頭的方法。assertEqual方法檢車指定的條件(這里是相等),以判斷指定的測試是成功了還是失敗了。

接著,我們運(yùn)行前面的測試,輸出的結(jié)果如下:

begin test  .begin test  .  ----------------------------------------------------------------------  Ran 2 tests in 0.001s  OK

可以看到,該程序運(yùn)行了兩個(gè)測試,每個(gè)測試前都會(huì)輸出'begin test',.表示測試成功,若測試失敗,則返回的是F。

接著模擬測試出錯(cuò)的情形,將my_math函數(shù)中的product方法改成返回:

return x + y

再運(yùn)行測試腳本,輸出的結(jié)果如下:

begin test  Fbegin test  F  ======================================================================  FAIL: test_floats (__main__.ProductTestcase)  ----------------------------------------------------------------------  Traceback (most recent call last):    File "test_my_math.py", line 20, in test_floats      self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')  AssertionError: -2.0 != 1.0 : integer multiplication failed  ======================================================================  FAIL: test_integers (__main__.ProductTestcase)  ----------------------------------------------------------------------  Traceback (most recent call last):    File "test_my_math.py", line 12, in test_integers      self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')  AssertionError: -20 != 100 : integer multiplication failed  ----------------------------------------------------------------------  Ran 2 tests in 0.001s  FAILED (failures=2)

兩條測試都未通過,返回的是F,并幫助你指出了錯(cuò)誤的地方,接下來,你應(yīng)該能快速地修復(fù)這個(gè)bug。

“Python中的測試工具有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!

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