1. 前言
说实话，除了测试要求，我实在不知道写单元测试有什么意义，一个函数50行代码，有多种参数组合，为了测试这些条件，需要编写测试用例，写完的测试用例比需要测试的函数还长。也就是说，除了写函数，还要写测试用例，增加的工作量不是一点点。特别是，需求经常变化，维护功能性代码本身就需要很大的工作量，还怎么记得要同步更新测试用例呢？很多程序员连基本的注释都做不好，还谈什么单元测试。
我不喜欢测试用例的另外一个原因，就是我们目前的代码习惯是，除了基本的函数文档外，还会在函数文档中写上一些测试用的数据，这些数据既是写代码时候的测试数据，也算是就针对这些数据写代码吧。
相比之下，我们的文档和注释已经很好了，有些人会说，良好的命名和代码结构就能说明函数功能。我想说的是，啊呸，除了简单到不行的功能，否则永远是看注释来的方便，注释一行字，说明了业务功能和处理逻辑，而看代码需要10行，还需要花心思理解其中的逻辑运算。为什么那么多人喜欢造轮子，就是看不懂逻辑，但是知道要干什么，没办法，自己搞一套咯。
但是项目有要求，要有单元测试。没办法，请教测试组的同时有没有办法可以自动生成单元测试，得到的回答是，你好懒啊。
2. 原理
用python的同学都是到函数文档的个什么东西，没错，我的想法就是在函数文档中写单元测试，另外用脚本提取函数文档，生成单元测试文件，岂不快哉。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
python模块的第一个注释，就是模块文档，比如这一行
"""def other_func(a,b):"""函数的第一个注释，就是函数文档，比如这一行，当然也可以是多行"""passclass maths():"""类的第一个注释，就是类文档，比如这一行"""def __init__(self):passdef add(self, a,b):"""类方法的第一个注释，就是类方法的文档，比如这一行"""pass现在我也找了很多测试的朋友，做了一个分享技术的交流群，共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。
如果你不想再体验自学时找不到资源，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受
可以加入我们一起交流。而且还有很多在自动化，性能，安全，测试开发等等方面有一定建树的技术大牛
分享他们的经验，还会分享很多直播讲座和技术沙龙
可以免费学习！划重点！开源的！！！
qq群号：691998057【暗号：csdn999】
3. 单元测试的简单类型
单元测试的简单类型，包含以下几个： - 测试一个简单函数，没有外部依赖 - 测试一个简单函数，包含外部函数依赖 - 测试一个简单函数，包含外部类依赖 - 测试一个类方法，包含外部函数依赖 - 测试一个类方法，包含外部类依赖
为什么特别说明包含外部依赖呢？因为我们写代码的时候，外部接口依赖说不定还没有开始开发呢，而且开发了也不一定正确对吧，此时我们需要假设外部依赖已经完成并且是正确的，它会返回我们预期的值，这样我们就可以接着往下写代码了。
这个假设，就是 mock，很有意思的东西。为什么简单说明，请看下面的示例，我们需要调用外部http接口，但是http接口没有完成，此时就假设它已经完成，并且返回值是10：
def get_http(url):return request(url) # 正常的代码，返回request的值
#--->
def get_http(url):return 10 # 测试时候，我们假设它返回10在正式代码中肯定是写 request(url)，但是在单元测试的代码中，我们可以使用mock使它返回10.
@mock.patch('request')
def get_http(mock_request):mock_request.return_value = 10return request(url) # 此时返回值是10,因为我们用mock做了替换4. 一个简单的例子
下面的一段代码是单元测试写法，包含了mock函数和mock类方法：
import unittest
from unittest import mockfrom unittest.pyauto_unittest_test import maths, func_add # 导入需要测试的函数和类class Test_pyauto_unittest_test(unittest.TestCase):def setUp(self):passdef tearDown(self):pass# 测试一个类的方法，没有外部依赖def test_maths_add_0(self ,):a,b=1,2my_math = maths()result = my_math.add(a,b)self.assertEqual(result, 3)# 测试一个类的方法，并假设 self.add 的返回值是10def test_maths_add2_0(self ,):a,b=1,2my_math = maths()maths.add = mock.Mock(return_value = 10) # 假设 self.add 的返回值是10result = my_math.add2(a,b)self.assertEqual(result, 10)# 测试一个类的方法，并假设调用外部函数的返回值是 10# 假设内部调用的类方法的返回值也是10 @mock.patch('unittest.pyauto_unittest_test.other_func')def test_maths_mul_0(self , mock_other_func):mock_other_func.return_value = 10 # 假设外部调用函数返回值是10 a,b=1,2my_math = maths()maths.add = mock.Mock(return_value = 10) # 假设内部调用的类方法也是10result = my_math.mul(a,b)self.assertEqual(result, 20)# 测试一个函数，并假设内部调用的func_mul函数的返回值是10@mock.patch('unittest.pyauto_unittest_test.func_mul')def test_func_add_0(self , mock_func_mul):mock_func_mul.return_value = 10 # 假设内部调用的函数返回值是10a,b=1,2result = func_add(a,b)self.assertEqual(result, 20)if __name__ == '__main__':unittest.main()看到没，这就是简单的单元测试的写法，已经涵盖了大部分测试用例写法。我们的目标，就是自动生成这样的测试用例。
既然都是模板套出来的，就很简单了。
5. 函数文档格式要求
既然是要自动生成代码，就需要事先约定格式要求，我们约定函数文档如下：
class maths():def __init__(self):passdef add(self, a,b):"""# 测试用例代码需要夹在 两个 === unittest === 之间=== unittest === a,b=1,2 # 一些初始化参数mock.Mock maths.add=10 # mock 类的方法，可以是外部调用的类mock.patch other_func=10 # mock 一个函数my_math = maths() # 实例化当前类input = my_math.add(a,b) # 输入，即要测试的方法output = 3 # 输出，要进行assertEqual的值=== unittest ===other unittest # 如果有多个测试，接着往下添加即可=== unittest ==="""return a+b不管是测试函数还是测试类的方法啊，都以上面的格式约定规范化，是不是很简答啊。 我们就根据这些文档内容生成上面的测试用例，只要一一对应即可。
6. 生成测试用例
经过上面的讲解说明，接下来要做的事情就很简答了，包括遍历整个项目的每一个python文件，遍历每个模块的函数和类方法，提取函数文档，解析文档内容，依照格式生成对应的测试用例文件即可。
下面是配套资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！
最后： 可以在公众号：程序员小濠 ！ 免费领取一份216页软件测试工程师面试宝典文档资料。以及相对应的视频学习教程免费分享！，其中包括了有基础知识、Linux必备、Shell、互联网程序原理、Mysql数据库、抓包工具专题、接口测试工具、测试进阶-Python编程、Web自动化测试、APP自动化测试、接口自动化测试、测试高级持续集成、测试架构开发测试框架、性能测试、安全测试等。
如果我的博客对你有帮助、如果你喜欢我的博客内容，请 “点赞” “评论” “收藏” 一键三连哦！
