聊聊 Python 的单元测试框架（一）：unittest
作者：HelloGitHub-
Prodesire
HelloGitHub 的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article
前言
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，并被广泛用于各个项目。但你知道吗？其实在 Python 众多项目中，主流的单元测试框架远不止这一个。
本系列文章将为大家介绍目前流行的 Python 的单元测试框架，讲讲它们的功能和特点并比较其异同，以让大家在面对不同场景、不同需求的时候，能够权衡利弊，选择最佳的单元测试框架。
本文默认以 Python 3 为例进行介绍，若某些特性在 Python 2 中没有或不同，会特别说明。
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
：
import unittest
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
def test_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
def test_isupper(self):
self.assertTrue('FOO'.isupper())
self.assertFalse('Foo'.isupper())
def test_split(self):
s = 'hello world'
self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
# check that s.split fails when the separator is not a string
with self.assertRaises(TypeError):
s.split(2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
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
-
使用
-
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()：
class MyTestCase(unittest.TestCase):
def setUp(self):
pass
def tearDown(self):
pass
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()：
class MyTestCase(unittest.TestCase):
def setUpClass(self):
pass
def tearDownClass(self):
pass
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()：
def setUpModule():
pass
def tearDownModule():
pass
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
class MyTestCase(unittest.TestCase):
@unittest.skip("直接跳过")
def test_nothing(self):
self.fail("shouldn't happen")
@unittest.skipIf(mylib.__version__ < (1, 3),
"满足条件跳过")
def test_format(self):
# Tests that work for only a certain version of the library.
pass
@unittest.skipUnless(sys.platform.startswith("win"), "满足条件不跳过")
def test_windows_support(self):
# windows specific testing code
pass
def test_maybe_skipped(self):
if not external_resource_available():
self.skipTest("跳过")
# test code that depends on the external resource
pass
@unittest.expectedFailure
def test_fail(self):
self.assertEqual(1, 0, "这个目前是失败的")
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：
class NumbersTest(unittest.TestCase):
def test_even(self):
"""
Test that numbers between 0 and 5 are all even.
"""
for i in range(0, 6):
with self.subTest(i=i):
self.assertEqual(i % 2, 0)
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：
======================================================================
FAIL: test_even (__main__.NumbersTest) (i=1)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "subtests.py", line 32, in test_even
self.assertEqual(i % 2, 0)
AssertionError: 1 != 0
======================================================================
FAIL: test_even (__main__.NumbersTest) (i=3)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "subtests.py", line 32, in test_even
self.assertEqual(i % 2, 0)
AssertionError: 1 != 0
======================================================================
FAIL: test_even (__main__.NumbersTest) (i=5)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "subtests.py", line 32, in test_even
self.assertEqual(i % 2, 0)
AssertionError: 1 != 0
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：
...
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.000s
OK
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：
test_isupper (__main__.TestStringMethods) ... ok
test_split (__main__.TestStringMethods) ... ok
test_upper (__main__.TestStringMethods) ... ok
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
OK
假定
test_upper
测试失败，则在详细输出模式下，结果如下：
test_isupper (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_split (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_upper (tests.test.TestStringMethods) ... FAIL
======================================================================
FAIL: test_upper (tests.test.TestStringMethods)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Uvsers/prodesire/projects/tests/test.py", line 6, in test_upper
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO1')
AssertionError: 'FOO' != 'FOO1'
- FOO
+ FOO1
? +
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
FAILED (failures=1)
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：
test_isupper (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_split (tests.test.TestStringMethods) ... ok
test_upper (tests.test.TestStringMethods) ... FAIL
======================================================================
FAIL: test_upper (tests.test.TestStringMethods)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Users/prodesire/projects/tests/test.py", line 6, in test_upper
assert 'foo'.upper() == 'FOO1'
AssertionError
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s
FAILED (failures=1)
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。
在下篇文章中，我们将介绍第三方单元测试框架
nose
和
nose2
，讲讲它对比于
unittest
有哪些改进，以至于让很多开发人员优先选择了它。
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