如果你聽(tīng)說(shuō)過(guò)“測(cè)試驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)”（TDD：Test-Driven Development），單元測(cè)試就不陌生。
單元測(cè)試是用來(lái)對(duì)一個(gè)模塊、一個(gè)函數(shù)或者一個(gè)類(lèi)來(lái)進(jìn)行正確性檢驗(yàn)的測(cè)試工作。
比如對(duì)函數(shù)abs()，我們可以編寫(xiě)出以下幾個(gè)測(cè)試用例：
- 輸入正數(shù)，比如1、1.2、0.99，期待返回值與輸入相同；
- 輸入負(fù)數(shù)，比如-1、-1.2、-0.99，期待返回值與輸入相反；
- 輸入0，期待返回0；
- 輸入非數(shù)值類(lèi)型，比如None、[]、{}，期待拋出TypeError。
把上面的測(cè)試用例放到一個(gè)測(cè)試模塊里，就是一個(gè)完整的單元測(cè)試。
如果單元測(cè)試通過(guò)，說(shuō)明我們測(cè)試的這個(gè)函數(shù)能夠正常工作。如果單元測(cè)試不通過(guò)，要么函數(shù)有bug，要么測(cè)試條件輸入不正確，總之，需要修復(fù)使單元測(cè)試能夠通過(guò)。
單元測(cè)試通過(guò)后有什么意義呢？如果我們對(duì)abs()函數(shù)代碼做了修改，只需要再跑一遍單元測(cè)試，如果通過(guò)，說(shuō)明我們的修改不會(huì)對(duì)abs()函數(shù)原有的行為造成影響，如果測(cè)試不通過(guò)，說(shuō)明我們的修改與原有行為不一致，要么修改代碼，要么修改測(cè)試。
這種以測(cè)試為驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)模式最大的好處就是確保一個(gè)程序模塊的行為符合我們?cè)O(shè)計(jì)的測(cè)試用例。在將來(lái)修改的時(shí)候，可以極大程度地保證該模塊行為仍然是正確的。
我們來(lái)編寫(xiě)一個(gè)Dict類(lèi)，這個(gè)類(lèi)的行為和dict一致，但是可以通過(guò)屬性來(lái)訪問(wèn)，用起來(lái)就像下面這樣：
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>>> d = Dict(a=1, b=2)>>> d['a']1>>> d.a1 |
mydict.py代碼如下：
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class Dict(dict): 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 |
為了編寫(xiě)單元測(cè)試，我們需要引入Python自帶的unittest模塊，編寫(xiě)mydict_test.py如下：
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import unittestfrom mydict import Dictclass TestDict(unittest.TestCase): def test_init(self): d = Dict(a=1, b='test') self.assertEquals(d.a, 1) self.assertEquals(d.b, 'test') self.assertTrue(isinstance(d, dict)) def test_key(self): d = Dict() d['key'] = 'value' self.assertEquals(d.key, 'value') def test_attr(self): d = Dict() d.key = 'value' self.assertTrue('key' in d) self.assertEquals(d['key'], 'value') def test_keyerror(self): d = Dict() with self.assertRaises(KeyError): value = d['empty'] def test_attrerror(self): d = Dict() with self.assertRaises(AttributeError): value = d.empty |
編寫(xiě)單元測(cè)試時(shí)，我們需要編寫(xiě)一個(gè)測(cè)試類(lèi)，從unittest.TestCase繼承。
以test開(kāi)頭的方法就是測(cè)試方法，不以test開(kāi)頭的方法不被認(rèn)為是測(cè)試方法，測(cè)試的時(shí)候不會(huì)被執(zhí)行。
對(duì)每一類(lèi)測(cè)試都需要編寫(xiě)一個(gè)test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多內(nèi)置的條件判斷，我們只需要調(diào)用這些方法就可以斷言輸出是否是我們所期望的。最常用的斷言就是assertEquals()：
self.assertEquals(abs(-1), 1) # 斷言函數(shù)返回的結(jié)果與1相等
另一種重要的斷言就是期待拋出指定類(lèi)型的Error，比如通過(guò)d['empty']訪問(wèn)不存在的key時(shí)，斷言會(huì)拋出KeyError：
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with self.assertRaises(KeyError): value = d['empty'] |
而通過(guò)d.empty訪問(wèn)不存在的key時(shí)，我們期待拋出AttributeError：
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with self.assertRaises(AttributeError): value = d.empty |
運(yùn)行單元測(cè)試
一旦編寫(xiě)好單元測(cè)試，我們就可以運(yùn)行單元測(cè)試。最簡(jiǎn)單的運(yùn)行方式是在mydict_test.py的最后加上兩行代碼：
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if __name__ == '__main__': unittest.main() |
這樣就可以把mydict_test.py當(dāng)做正常的python腳本運(yùn)行：
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$ python mydict_test.py |
另一種更常見(jiàn)的方法是在命令行通過(guò)參數(shù)-m unittest直接運(yùn)行單元測(cè)試：
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$ python -m unittest mydict_test.....----------------------------------------------------------------------Ran 5 tests in 0.000sOK |
這是推薦的做法，因?yàn)檫@樣可以一次批量運(yùn)行很多單元測(cè)試，并且，有很多工具可以自動(dòng)來(lái)運(yùn)行這些單元測(cè)試。
setUp與tearDown
可以在單元測(cè)試中編寫(xiě)兩個(gè)特殊的setUp()和tearDown()方法。這兩個(gè)方法會(huì)分別在每調(diào)用一個(gè)測(cè)試方法的前后分別被執(zhí)行。
setUp()和tearDown()方法有什么用呢？設(shè)想你的測(cè)試需要啟動(dòng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，這時(shí)，就可以在setUp()方法中連接數(shù)據(jù)庫(kù)，在tearDown()方法中關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)，這樣，不必在每個(gè)測(cè)試方法中重復(fù)相同的代碼：
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class TestDict(unittest.TestCase): def setUp(self): print 'setUp...' def tearDown(self): print 'tearDown...' |
可以再次運(yùn)行測(cè)試看看每個(gè)測(cè)試方法調(diào)用前后是否會(huì)打印出setUp...和tearDown...。
小結(jié)
單元測(cè)試可以有效地測(cè)試某個(gè)程序模塊的行為，是未來(lái)重構(gòu)代碼的信心保證。
單元測(cè)試的測(cè)試用例要覆蓋常用的輸入組合、邊界條件和異常。
單元測(cè)試代碼要非常簡(jiǎn)單，如果測(cè)試代碼太復(fù)雜，那么測(cè)試代碼本身就可能有bug。
單元測(cè)試通過(guò)了并不意味著程序就沒(méi)有bug了，但是不通過(guò)程序肯定有bug。
