.py | Python 测试笔记
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晚饭后，绍琳和丈夫送叶文洁和孩子走了很远，副部长说要和叶文洁说句话，绍琳就先回去了。这时，副部长的脸色一瞬间由温暖的微笑变得冷若冰霜，像不耐烦地扯下一副面具，他说：“以后欢迎你带孩子常来，但有一条，不要来追究历史旧账。对于你父亲的死，你母亲没有责任，她也是受害者。倒是你父亲这个人，对自己那些信念的执著有些变态了，一条道走到黑，抛弃了对家庭的责任，让你们母女受了这么多的苦。”
——刘慈欣《三体1.26 无人忏悔》
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MountAye
Oct 16, 2023
调试和测试
调试一般是由代码的作者进行，用于自行检查程序运行过程，是否存在思路和实现不匹配的错误，调试的代码一般和程序主体写在一起，主要包括错误处理和日志记录。简单的可以用 print 和 assert，复杂的程序可以用 logging。
测试一般由第三方进行，测试代码和程序代码分离，写测试的人甚至不需要理解程序的具体工作原理，只关注给定的输入能否得到程序宣称的输出。
对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。
检验的方法是写一堆测试用例，把测试员拍脑袋想的输入交给相应的模块，看模块的输出是否正确；以及不合理的输入是否被程序识别，抛出异常。
单元测试全通过了不代表程序整体一定就没错误，但是单元测试通不过的程序一定有问题。
文档是对代码的功能介绍，其中不免要举例子，给出实例代码和相应的输出，这个过程很像是单元测试，只不过是纯嘴炮。
文档测试就是自动寻找文档中的示例代码，运行之后，和文档中的结果进行比对。
集成测试模拟用户的行为，测试各个模块之间的配合，测试结果应该保证程序可以在生产环境中工作。
Python 中的测试
上一篇文章里面提到了 src-layout，在 setuptools 的官方文档里提供了一篇博客文章，里面提到，这种文件结构的一个优点就是，测试代码的文件夹一般和 src/ 而不是 package 平级，这就导致运行测试的时候只能先（在虚拟环境里）安装待测试的包，而不会无意中出现测试的代码和用户下载到的内容不同的问题。
<project_name>
├── LICENSE
├── pyproject.toml
├── README.md
├── src/
│ └── <package_name>/
│ ├── __init__.py
│ └── example.py
└── tests/
单元测试·unittest
unittest 是 Python 自带的单元测试库。
测试脚本的内容基本如下：
import unittest
class TestName1(unittest.TestCase):
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum([1, 2, 3]), 6, "Should be 6")
def test_sum_tuple(self):
self.assertEqual(sum((1, 2, 2)), 6, "Should be 6")
class TestName2(unittest.TestCase):
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum([1, 2, 3]), 6, "Should be 6")
def test_sum_tuple(self):
self.assertEqual(sum((1, 2, 2)), 6, "Should be 6")
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
- 测试用例包装在一个 class 里面，这个 class 继承自
unittest.TestCase - 所有测试方法名字以 “test” 开头，能测试的性质有限，都是类自带的方法，以
self.开头。支持的方法见下表，感觉[assertTrue(x)](https://docs.python.org/3/library/unittest.html#unittest.TestCase.assertTrue)和assertRaises(Exception)包打一切 - 作为
'__main__'运行，运行的是自带的函数unittest.main()。 - 运行时需要 python 指明脚本的文件名。安装了 nose2 这个库的话，可以直接运行
python -m nose2, 它会自动寻找所有的测试依次运行。（后面发现unittest好像也有自动发现功能）
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017605739507840
Python 的文档测试用的是 doctest 库，写法如下：
class Dict(dict):
'''
Simple dict but also support access as x.y style.
>>> d1 = Dict()
>>> d1['x'] = 100
>>> d1.x
100
>>> d1.y = 200
>>> d1['y']
200
>>> d2 = Dict(a=1, b=2, c='3')
>>> d2.c
'3'
>>> d2['empty']
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'empty'
>>> d2.empty
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'empty'
'''
def __init__(self, **kw):
super(Dict, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
if __name__=='__main__':
import doctest
doctest.testmod()
在保持 docstring 缩进的前提下，>>> 开头的注释会被当作测试运行，紧随其后的行将作为对比基准。只有当预期报错的时候，可以用 ... 省略中间的报错信息。
也可以用 unittest 完成。
和单元测试的区别在于，一般来说需要构建测试数据集等等。这需要重写 unittest.TestCase.setup()
class TestComplexData(unittest.TestCase):
def setUp(self):
# load test data
self.app = App(database='fixtures/test_complex.json')
def test_customer_count(self):
self.assertEqual(len(self.app.customers), 10000)
def test_existence_of_customer(self):
customer = self.app.get_customer(id=9999)
self.assertEqual(customer.name, u"バナナ")
self.assertEqual(customer.address, "10 Red Road, Akihabara, Tokyo")
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
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