本篇內(nèi)容介紹了“Python中的測試工具有哪些”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

創(chuàng)新互聯(lián)堅持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務(wù)領(lǐng)域包括：成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù)，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時代的雁峰網(wǎng)站設(shè)計、移動媒體設(shè)計的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴！

當(dāng)我們在寫程序的時候，我們需要通過測試來驗證程序是否出錯或者存在問題，但是，編寫大量的測試來確保程序的每個細(xì)節(jié)都沒問題會顯得很繁瑣。在Python中，我們可以借助一些標(biāo)準(zhǔn)模塊來幫助我們自動完成測試過程，比如：

•  unittest: 一個通用的測試框架；

•  doctest: 一個更簡單的模塊，是為檢查文檔而設(shè)計的，但也非常適合用來編寫單元測試。

下面，筆者將會簡單介紹這兩個模塊在測試中的應(yīng)用。

doctest

doctest模塊會搜索那些看起來像是python交互式會話中的代碼片段，然后嘗試執(zhí)行并驗證結(jié)果。下面我們以doctest.testmod為例，函數(shù)doctest.testmod會讀取模塊中的所有文檔字符串，查找看起來像是從交互式解釋器中摘取的示例，再檢查這些示例是否反映了實際情況。

我們先創(chuàng)建示例代碼文件test_string_lower.py，完整代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-  def string_lower(string):      '''      返回一個字符串的小寫      :param string: type: str      :return: the lower of input string      >>> string_lower('AbC')      'abc'      >>> string_lower('ABC')      'abc'      >>> string_lower('abc')      'abc'      '''      return string.lower()  if __name__ == '__main__':      import doctest, test_string_lower      doctest.testmod(test_string_lower)

首先先對程序進行說明，函數(shù)string_lower用于返回輸入字符串的小寫，函數(shù)中的注釋中，一共包含了3個測試實例，期望盡可能地包含各種測試情況，接著在主函數(shù)中導(dǎo)入doctest, test_string_lower，再運行doctest中的testmod函數(shù)即可進行測試。

接著，我們開始測試。首先，在命令行中輸入python test_string_lower.py，運行后會發(fā)現(xiàn)什么都沒有輸出，但這其實是件好事，它表明程序中的所有測試都通過了！那么，如果我們想要獲得更多的輸出呢？可在運行腳本的時候增加參數(shù)-v，這時候命令變成python test_string_lower.py -v，輸出的結(jié)果如下：

Trying:      string_lower('AbC')  Expecting:      'abc'  ok  Trying:      string_lower('ABC')  Expecting:      'abc'  ok  Trying:      string_lower('abc')  Expecting:      'abc'  ok  1 items had no tests:      test_string_lower  1 items passed all tests:     3 tests in test_string_lower.string_lower  3 tests in 2 items.  3 passed and 0 failed.  Test passed.

可以看到，程序測試的背后還是發(fā)生了很多事。接著，我們嘗試著程序出錯的情況，比如我們不小心把函數(shù)的返回寫成了：

return string.upper()

這其實是返回輸入字符串的大寫了，而我們測試的實例卻返回了輸入字符串的小寫，再運行該腳本（加上參數(shù)-v），輸出的結(jié)果如下：

Failed example:      string_lower('abc')  Expected:      'abc'  Got:      'ABC'  1 items had no tests:      test_string_lower  **********************************************************************  1 items had failures:     3 of   3 in test_string_lower.string_lower  3 tests in 2 items.  0 passed and 3 failed.  ***Test Failed*** 3 failures.

這時候，程序測試失敗，它不僅捕捉到了bug，還清楚地指出錯誤出在什么地方。我們不難把這個程序修改過來。

unittest

unittest類似于流行的Java測試框架JUnit，它比doctest更靈活，更強大，能夠幫助你以結(jié)構(gòu)化的方式來編寫龐大而詳盡的測試集。

我們以一個簡單的示例入手，首先我們編寫my_math.py腳本，代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-  def product(x, y):      '''      :param x: int, float      :param y: int, float      :return:  x * y      '''      return x * y

該函數(shù)實現(xiàn)的功能為：輸入兩個數(shù)x, y， 返回這兩個數(shù)的乘積。接著是test_my_math.py腳本，完整的代碼如下：

import unittest, my_math  class ProductTestcase(unittest.TestCase):      def setUp(self):          print('begin test')      def test_integers(self):          for x in range(-10, 10):              for y in range(-10, 10):                  p = my_math.product(x, y)                  self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')      def test_floats(self):          for x in range(-10, 10):              for y in range(-10, 10):                  xx = x/10                  yy = y/10                  p = my_math.product(x, y)                  self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')  if __name__ == '__main__':      unittest.main()

函數(shù)unittest.main負(fù)責(zé)替你運行測試：在測試方法前執(zhí)行setUp方法，示例化所有的TestCase子類，并運行所有名稱以test打頭的方法。assertEqual方法檢車指定的條件（這里是相等），以判斷指定的測試是成功了還是失敗了。

接著，我們運行前面的測試，輸出的結(jié)果如下：

begin test  .begin test  .  ----------------------------------------------------------------------  Ran 2 tests in 0.001s  OK

可以看到，該程序運行了兩個測試，每個測試前都會輸出'begin test'，.表示測試成功，若測試失敗，則返回的是F。

接著模擬測試出錯的情形，將my_math函數(shù)中的product方法改成返回：

return x + y

再運行測試腳本，輸出的結(jié)果如下：

begin test  Fbegin test  F  ======================================================================  FAIL: test_floats (__main__.ProductTestcase)  ----------------------------------------------------------------------  Traceback (most recent call last):    File "test_my_math.py", line 20, in test_floats      self.assertEqual(p, x * y, 'integer multiplication failed')  AssertionError: -2.0 != 1.0 : integer multiplication failed  ======================================================================  FAIL: test_integers (__main__.ProductTestcase)  ----------------------------------------------------------------------  Traceback (most recent call last):    File "test_my_math.py", line 12, in test_integers      self.assertEqual(p, x*y, 'integer multiplication failed')  AssertionError: -20 != 100 : integer multiplication failed  ----------------------------------------------------------------------  Ran 2 tests in 0.001s  FAILED (failures=2)

兩條測試都未通過，返回的是F，并幫助你指出了錯誤的地方，接下來，你應(yīng)該能快速地修復(fù)這個bug。

“Python中的測試工具有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！