Python一个简单的单元测试

Python一个简单的单元测试

提示：以下内容均为个人原创！

文章目录

• Python一个简单的单元测试
• 一、介绍
• 二、使用
• • 1.创建逻辑代码
  • 2.生成单元测试
  • 3.生成单元测试的方式
  • • (1).直接在逻辑代码中添加
    • (2).单独制作
  • 4.运行代码
• 总结

一、介绍

在使用Python制作模块后，总是不确定模块中的方法在很多数据下运行状态究竟如何？在一些极端数据下模块的反馈究竟是什么样的？那么单元测试就可以很好的解决这些个问题，今天我就使用一个简单模块去介绍单元测试。

二、使用

1.创建逻辑代码

首先我们先创建一个简单逻辑代码

def measure_roughly(values_A, values_B):
    a = values_A
    b = values_B
    try:
        if a > b:
            return a
        elif a == b:
            return 0
        elif a < b:
            return b
        else:
            return False
    except Exception as e:
        return False

这个代码使得接受传入两个参数values_A和values_B，然后将传入的两个值进行对比，输出大的那个值，如果相等时输出0。

2.生成单元测试

针对这个简单的代码我们生成一个单元测试代码进行测试

import unittest
class TestMeasuReoughlyFunction(unittest.TestCase):
    def test_measure_roughly(self):
        self.assertEqual(measure_roughly(1, "2"), 2)
        self.assertEqual(measure_roughly(-1, 1), 1)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

3.生成单元测试的方式

(1).直接在逻辑代码中添加

你可以直接在你的方法后面添加这个单元测试代码，就像这样

import unittest
def measure_roughly(values_A, values_B):
    a = values_A
    b = values_B
    try:
        if a > b:
            return a
        elif a == b:
            return 0
        elif a < b:
            return b
        else:
            return False
    except Exception as e:
        return False
class TestMeasuReoughlyFunction(unittest.TestCase):
    def test_measure_roughly(self):
        self.assertEqual(measure_roughly(1, "2"), 2)
        self.assertEqual(measure_roughly(-1, 1), 1)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

(2).单独制作

你也可以单独制作一个针对方法的单元测试，这样的话你需要导入你的方法才能进行单元测试，像这样

import unittest
# 这里导入逻辑代码文件中的方法
class TestMeasuReoughlyFunction(unittest.TestCase):
    def test_measure_roughly(self):
        self.assertEqual(measure_roughly(1, "2"), 2)
        self.assertEqual(measure_roughly(-1, 1), 1)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

注：如果是比较复杂的代码建议单独去写单元测试代码，我这里只使用第一种方式演示，也就是直接把测试代码写在方法后面

4.运行代码

运行你的代码
其中measure_roughly(values_A, values_B), results)的values_A, values_B就是你要传入的两个数，而results是你预期得到的结果，当你的方法返回的结果不等于你预期得到的结果时就会报出错误。

通过这种列举的方式，对你的方法进行检测其是否能达到预期的值，要注意的是，在列举的过程中，首先要考虑到各种边缘性的值传入时，是否可以拿到预期的数据，需要考虑不同类型数值传入后，是否可以拿到预期的数据，在这里我举出了两个都为int类型-1和1的例子，和一个为int类型一个为str类型1和"2"的例子，结果就是

F
======================================================================
FAIL: test_measure_roughly (__main__.TestMeasuReoughlyFunction)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "script.py", line 18, in test_measure_roughly
    self.assertEqual(measure_roughly(1, "2"), 2)
AssertionError: False != 2

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s

FAILED (failures=1)

Exited with error status 1

可以看到，这个代码逻辑在传入数据的时候有一个问题，只有传入的两个值同时都是int类型时才可以正确输出结果，如果是非int类型则会输出False，很显然False这个值并不是我们想要得到结果。

总结

在编辑代码的过程中，会存在很多比较复杂的逻辑，我们需要完成逻辑得到对应的有效数值。上面的例子中，我们可以轻易地发现代码的问题所在，从而针对问题进行对应的更改，而在比较复杂的逻辑中，则就更加需要使用单元测试来测试方法的运行状态，在什么情况下会得到什么内容，得到的内容是否为预期结果，或结果范围之内，从而保证代码的可运行性。

注：本篇幅只适合新手入门食用，大佬请绕道！如有叙述错误的地方还望指正！