Python 自动化测试必会技能板块—unittest框架

说到 Python 的单元测试框架,想必接触过 Python 的朋友脑袋里第一个想到的就是 unittest。

的确,作为 Python 的标准库,它很优秀,并被广泛应用于各个项目。但其实在 Python 众多项目中,主流的单元测试框架远不止这一个。

一、介绍

unittest 单元测试框架最早受到 JUnit 的启发,和其他语言的主流单元测试框架有着相似的风格。它支持测试自动化,多个测试用例共享前置(setUp)和清理(tearDown)代码,聚合多个测试用例到测试集中,并将测试和报告框架独立。

二、用例编写

下面这段简单的示例来自于官方文档,用来测试三种字符串方法:upper、isupper、split:

上述示例中,通过继承 unittest.TestCase 来创建一个测试用例。在这个类中,定义以 test 开头的方法,测试框架将把它作为独立的测试去执行。

每个用例都采用 unittest 内置的断言方法来判断被测对象的行为是否符合预期,比如:

  • 在 test_upper 测试中,使用 assertEqual 检查是否是预期值

  • 在 test_isupper 测试中,使用 assertTrue 或 assertFalse 验证是否符合条件

  • 在 test_split 测试中,使用 assertRaises 验证是否抛出一个特定异常

可能有人会好奇,为什么不使用内置断言语句 assert,而要额外提供这么多断言方法并使用呢?原因是通过使用 unittest 提供的断言方法,测试框架在运行结束后,能够聚合所有的测试结果并产生信息丰富的测试报告。而直接使用 assert 虽然也可以达到验证被测对象是否符合预期的目的,但在用例出错时,报错信息不够丰富。

三、用例发现和执行

unittest 支持用例自动(递归)发现:

默认发现当前目录下所有符合 test*.py 测试用例

使用 python -m unittest 或 python -m unittest discover

通过 -s 参数指定要自动发现的目录, -p 参数指定用例文件的名称模式

    python -m unittest discover -s project_directory -p "test_*.py"

通过位置参数指定自动发现的目录和用例文件的名称模式

    python -m unittest discover project_directory "test_*.py"

unittest 支持执行指定用例:

指定测试模块

    python -m unittest test_module1 test_module2

指定测试类

    python -m unittest test_module.TestClass

指定测试方法

    python -m unittest test_module.TestClass.test_method

指定测试文件路径(仅 Python 3)

    python -m unittest tests/test_something.py

四、测试夹具(Fixtures)

测试夹具也就是测试前置(setUp)和清理(tearDown)方法。测试前置方法 setUp() 用来做一些准备工作,比如建立数据库连接。它会在用例执行前被测试框架自动调用。

测试清理方法 tearDown() 用来做一些清理工作,比如断开数据库连接。它会在用例执行完成(包括失败的情况)后被测试框架自动调用。测试前置和清理方法可以有不同的执行级别。

4.1 生效级别:测试方法

如果我们希望每个测试方法之前前后分别执行测试前置和清理方法,那么需要在测试类中定义好 setUp() 和 tearDown():

4.2 生效级别:测试类

如果我们希望单个测试类中只执行一次前置方法,再执行该测试类中的所有测试,最后执行一次清理方法,那么需要在测试类中定义好 setUpClass() 和 tearDownClass():

4.3 生效级别:测试模块

如果我们希望单个测试模块中只执行一次前置方法,再执行该模块中所有测试类的所有测试,最后执行一次清理方法,那么需要在测试模块中定义好 setUpModule() 和 tearDownModule():

五、跳过测试和预计失败

unittest 支持直接跳过或按条件跳过测试,也支持预计测试失败:

通过 skip 装饰器或 SkipTest 直接跳过测试

通过 skipIf 或 skipUnless 按条件跳过或不跳过测试

通过 expectedFailure 预计测试失败

六、子测试

有时候,你可能想编写这样的测试:在一个测试方法中传入不同的参数来测试同一段逻辑,但它将被视作一个测试,但是如果使用了子测试,就能被视作 N(即为参数的个数)个测试。下面是一个示例:

示例中使用了 with self.subTest(i=i) 的方式定义子测试,这种情况下,即使单个子测试执行失败,也不会影响后续子测试的执行。这样,我们就能看到输出中有三个子测试不通过:

七、测试结果输出

基于简单示例小节中提到的例子,来说明下 unittest 在运行完测试后的结果输出。

默认情况下的输出非常简单,展示运行了多少个用例,以及所花费的时间:

通过指定 -v 参数,可以得到详细输出,除了默认输出的内容,还额外显示了用例名称:

假定 test_upper 测试失败,则在详细输出模式下,结果如下:

如果我们将 test_upper 测试方法中的 self.assertEqual 改为 assert,则测试结果输出中将会少了对排查错误很有帮助的上下文信息:

如果想要生成 HTML 格式的报告,那么就需要额外借助第三方库(如 HtmlTestRunner)来操作。

在安装好第三方库后,你不能直接使用 python -m unittest 加上类似 --html report.html 的方式来生成 HTML 报告,而是需要自行编写少量代码来运行测试用例进而得到 HTML 报告。

详情请查看 HtmlTestRunner 使用说明。

八、小结

unittest 作为 Python 标准库提供的单元测试框架,使用简单、功能强大,日常测试需求均能得到很好的满足。在不引入第三方库的情况下,是单元测试的不二之选。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

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