Python 测试开发教程

测试开发

单元测试

unittest 框架

unittest 是 Python 的标准测试框架，提供了一套完整的测试工具。

核心概念：

TestCase：测试用例类，包含具体的测试方法
setUp/tearDown：测试前后的准备和清理工作
assertions：断言方法，用于验证结果

示例代码：

        
      
import unittest

class Calculator:
    def add(self, a, b):
        return a + b

class TestCalculator(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.calc = Calculator()
    
    def test_add(self):
        result = self.calc.add(3, 5)
        self.assertEqual(result, 8)
    
    def tearDown(self):
        pass

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

pytest 使用

pytest 是 Python 最流行的第三方测试框架，提供更简洁的语法和强大的功能。

主要特点：

简单的断言语法
自动发现测试用例
丰富的插件生态

示例代码：

        
      
# test_calculator.py
import pytest

def test_addition():
    assert 1 + 1 == 2

def test_zero():
    assert 1 + 0 == 1

@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (3, 5, 8),
    (-1, 1, 0),
    (0, 0, 0),
])
def test_add_params(a, b, expected):
    assert a + b == expected

测试用例设计

测试用例设计原则：

单一职责：每个测试用例只测试一个功能点
完整性：覆盖正常流程和异常情况
独立性：测试用例之间互不影响
可重复性：多次运行结果一致

常见测试场景：

边界值测试
等价类划分
错误输入处理
特殊情况测试

测试夹具（Fixtures）

测试夹具用于提供测试所需的预置条件和环境。

pytest fixtures 示例：

        
      
import pytest

@pytest.fixture
def database():
    # 设置测试数据库
    db = Database()
    db.connect()
    yield db
    # 清理操作
    db.disconnect()

def test_database_query(database):
    result = database.query("SELECT * FROM users")
    assert len(result) > 0

参数化测试

参数化测试允许用不同的参数运行相同的测试代码。

pytest 参数化示例：

        
      
import pytest

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ("hello", 5),
    ("python", 6),
    ("", 0),
    ("测试", 2)
])
def test_string_length(input, expected):
    assert len(input) == expected

测试覆盖率

coverage 工具

coverage.py 是 Python 代码覆盖率统计的标准工具。

安装和基本使用：

        
      
pip install coverage
coverage run -m pytest
coverage report
coverage html  # 生成HTML报告

代码覆盖率分析

覆盖率类型：

语句覆盖率：执行到的代码行数百分比
分支覆盖率：条件分支的覆盖情况
路径覆盖率：代码执行路径的覆盖情况

配置文件 (.coveragerc) 示例：

        
      
[run]
source = myproject
omit = */tests/*

[report]
exclude_lines =
    pragma: no cover
    def __repr__
    raise NotImplementedError

测试报告生成

pytest-html 报告生成：

        
pip install pytest-html
pytest --html=report.html --self-contained-html

覆盖率报告解读：

Missing：未覆盖的代码行
Stmts：语句总数
Miss：未覆盖的语句数
Cover：覆盖率百分比

最佳实践：

设置最低覆盖率要求
定期生成覆盖率报告
重点关注核心业务逻辑的覆盖
将覆盖率检查集成到 CI/CD 流程

补充说明

测试命名规范
- 测试文件名应以test_开头
- 测试类名应以Test开头
- 测试方法名应以test_开头
测试执行顺序
- 测试用例应该保持独立性
- 不要依赖测试执行顺序
- 使用 fixtures 管理测试依赖
调试技巧
- 使用pytest -v查看详细输出
- 使用pytest -k "pattern"选择特定测试
- 使用pytest --pdb在失败时进入调试器
持续集成建议
- 在代码提交前运行测试
- 配置自动化测试流程
- 设置覆盖率阈值
- 生成测试报告并归档

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