Python中的两个测试工具

 

当我们在写程序的测试时候，我们需要通过测试来验证程序是工具否出错或者存在问题，但是测试，编写大量的工具测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，测试我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，工具比如：

 unittest: 一个通用的测试测试框架；  doctest: 一个更简单的模块，是工具为检查文档而设计的，但也非常适合用来编写单元测试。测试

下面，工具笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的测试应用。

doctest

doctest模块会搜索那些看起来像是工具python交互式会话中的代码片段，然后尝试执行并验证结果。测试下面我们以doctest.testmod为例，云服务器工具函数doctest.testmod会读取模块中的测试所有文档字符串，查找看起来像是从交互式解释器中摘取的示例，再检查这些示例是否反映了实际情况。

我们先创建示例代码文件test_string_lower.py，完整代码如下： 

# -*- coding: utf-8 -*-  def string_lower(string):      返回一个字符串的小写      :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) 

首先先对程序进行说明，函数string_lower用于返回输入字符串的小写，函数中的注释中，一共包含了3个测试实例，期望尽可能地包含各种测试情况，接着在主函数中导入doctest, test_string_lower，再运行doctest中的testmod函数即可进行测试。

接着，我们开始测试。首先，在命令行中输入python test_string_lower.py，运行后会发现什么都没有输出，但这其实是亿华云计算件好事，它表明程序中的所有测试都通过了！那么，如果我们想要获得更多的输出呢？可在运行脚本的时候增加参数-v，这时候命令变成python test_string_lower.py -v，输出的结果如下： 

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，程序测试的背后还是发生了很多事。接着，我们尝试着程序出错的情况，比如我们不小心把函数的返回写成了： 

return string.upper() 

这其实是返回输入字符串的大写了，而我们测试的实例却返回了输入字符串的小写，再运行该脚本（加上参数-v），输出的源码库结果如下： 

Failed example:      string_lower(abc)  Expected:      abc  Got:      ABC  1 items had no tests:      test_string_lower