Python 單元測試：八個單元測試框架的使用方法
作者：手把手PythonAI編程
本文將介紹幾種常見的 Python 單元測試框架，并通過實際例子幫助讀者更好地理解和使用它們。
單元測試是軟件開發中不可或缺的一部分，它能夠幫助開發者確保代碼的質量和穩定性。Python 社區提供了多種單元測試框架，每種框架都有其獨特的優勢和適用場景。本文將介紹幾種常見的 Python 單元測試框架，并通過實際例子幫助讀者更好地理解和使用它們。
1. unittest 模塊
unittest 是 Python 自帶的標準庫之一，它基于 Java 的 JUnit 框架設計，提供了一套完整的單元測試框架。
基本用法：
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())
if __name__ == '__main__':
unittest.main()- 這段代碼定義了一個測試類 TestStringMethods，繼承自 unittest.TestCase。
- test_upper 和 test_isupper 方法分別測試字符串的大寫轉換和是否全為大寫的檢查。
- unittest.main() 啟動測試運行器。
進階用法：
import unittest
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls):
print("這個方法只在所有測試開始前執行一次")
def setUp(self):
print("這個方法會在每個測試方法之前執行")
self.test_string = "hello world"
def test_upper(self):
self.assertEqual(self.test_string.upper(), 'HELLO WORLD')
def test_isupper(self):
self.assertTrue('HELLO'.isupper())
self.assertFalse('Hello'.isupper())
def tearDown(self):
print("這個方法會在每個測試方法之后執行")
del self.test_string
@classmethod
def tearDownClass(cls):
print("這個方法在所有測試結束后執行一次")
if __name__ == '__main__':
unittest.main()- setUpClass 類方法在整個測試類開始前執行一次。
- setUp 方法在每個測試方法前執行，用于準備測試數據。
- tearDown 方法在每個測試方法后執行，用于清理測試環境。
- tearDownClass 類方法在所有測試結束后執行一次。
2. pytest 框架
pytest 是目前非常流行的一個第三方單元測試框架，它簡潔易用，擴展性強。
基本用法：
def test_upper():
assert 'foo'.upper() == 'FOO'
def test_isupper():
assert 'FOO'.isupper()
assert not 'Foo'.isupper()- 使用 assert 斷言來驗證期望的結果。
- 直接定義函數名以 test_ 開頭的方法作為測試用例。
進階用法：
import pytest
@pytest.fixture
def setup_data():
print("setup data")
return "hello world"
def test_upper(setup_data):
assert setup_data.upper() == "HELLO WORLD"
def test_isupper():
assert 'HELLO'.isupper()
assert not 'Hello'.isupper()
def test_fixture_teardown(setup_data):
print("teardown data")- @pytest.fixture 裝飾器定義了一個測試夾具（fixture），可以在多個測試用例之間共享數據。
- setup_data 函數會在 test_upper 和 test_fixture_teardown 方法之前執行。
3. Pytest-cov
pytest-cov 是一個用于生成代碼覆蓋率報告的插件，它可以與 pytest 配合使用。
安裝：
pip install pytest-cov基本用法：
def add(a, b):
return a + b
def test_add():
assert add(1, 2) == 3
def test_add_negative():
assert add(-1, -1) == -2定義一個簡單的 add 函數和兩個測試用例。
運行測試并生成覆蓋率報告：
pytest --cov=my_module--cov=my_module 參數指定要生成覆蓋率報告的模塊。
輸出示例：
============================= test session starts ==============================
platform darwin -- Python 3.10.7, pytest-7.1.2, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
rootdir: /path/to/your/project
plugins: cov-3.0.0
collected 2 items
tests/test_my_module.py .. [100%]
----------- coverage: platform darwin, python 3.10.7-final-0 -----------
Name Stmts Miss Cover Missing
-------------------------------------------------
my_module.py 1 0 100%
-------------------------------------------------
TOTAL 1 0 100%4. Nose2
nose2 是 nose 的改進版，它支持更多的測試發現機制和插件。
安裝：
pip install nose2基本用法：
import unittest
class TestAdd(unittest.TestCase):
def test_add_positive(self):
self.assertEqual(add(1, 2), 3)
def test_add_negative(self):
self.assertEqual(add(-1, -1), -2)定義一個測試類 TestAdd。
運行測試：
nose2輸出示例：
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s
OK5. Hypothesis
hypothesis 是一個強大的參數化測試庫，可以生成大量隨機數據進行測試。
安裝：
pip install hypothesis基本用法：
from hypothesis import given, strategies as st
from my_module import add
@given(st.integers(), st.integers())
def test_add(a, b):
assert add(a, b) == a + b- 使用 @given 裝飾器定義測試函數。
- st.integers() 生成整數類型的隨機數據。
運行測試：
pytest輸出示例：
============================= test session starts ==============================
platform darwin -- Python 3.10.7, pytest-7.1.2, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
rootdir: /path/to/your/project
plugins: hypothesis-6.44.0
collected 1 item
tests/test_my_module.py . [100%]
============================== short test summary info ===============================
hypothesis passed 100 tests for test_add, 1.00% of examples were new[100%]6. Doctest
doctest 是 Python 標準庫中的一個模塊，可以將文檔字符串中的示例作為測試用例。
基本用法：
def add(a, b):
"""
>>> add(1, 2)
3
>>> add(-1, -1)
-2
"""
return a + b在文檔字符串中編寫測試用例。
運行測試：
python -m doctest my_module.py輸出示例：
Trying:
add(1, 2)
Expecting:
3
ok
Trying:
add(-1, -1)
Expecting:
-2
ok
2 items had no tests:
my_module
my_module.add
1 items passed all tests:
2 tests in my_module.add
2 tests in 1 items.
2 passed and 0 failed.
Test passed.7. Pytest-Check
pytest-check 是 pytest 的一個插件，提供了一些方便的斷言函數。
安裝：
pip install pytest-check基本用法：
from check import check
def test_add():
check.equal(add(1, 2), 3)
check.equal(add(-1, -1), -2)使用 check.equal 斷言函數進行驗證。
運行測試：
pytest輸出示例：
============================= test session starts ==============================
platform darwin -- Python 3.10.7, pytest-7.1.2, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
rootdir: /path/to/your/project
plugins: check-0.2.0
collected 1 item
tests/test_my_module.py . [100%]
============================== short test summary info ===============================
1 passed in 0.01s8. Pytest-Mock
pytest-mock 是一個 pytest 插件，用于模擬對象的行為。
安裝：
pip install pytest-mock基本用法：
from my_module import some_function
import pytest
def test_some_function(mocker):
mocker.patch('my_module.some_function', return_value=42)
result = some_function()
assert result == 42使用 mocker.patch 模擬 some_function 的返回值。
運行測試：
pytest輸出示例：
============================= test session starts ==============================
platform darwin -- Python 3.10.7, pytest-7.1.2, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
rootdir: /path/to/your/project
plugins: mock-3.7.0
collected 1 item
tests/test_my_module.py . [100%]
============================== short test summary info ===============================
1 passed in 0.01s實戰案例：在線購物車系統
假設我們有一個在線購物車系統，用戶可以添加商品到購物車，并查看總價。我們需要編寫單元測試來確保系統的正確性。
代碼實現：
# shopping_cart.py
class ShoppingCart:
def __init__(self):
self.items = []
def add_item(self, item_name, price, quantity=1):
self.items.append((item_name, price, quantity))
def get_total(self):
total = 0
for item in self.items:
total += item[1] * item[2]
return total單元測試：
# test_shopping_cart.py
import pytest
from shopping_cart import ShoppingCart
def test_add_item():
cart = ShoppingCart()
cart.add_item("apple", 2.0, 2)
assert len(cart.items) == 1
def test_get_total():
cart = ShoppingCart()
cart.add_item("apple", 2.0, 2)
cart.add_item("banana", 1.5, 3)
assert cart.get_total() == 2 * 2.0 + 3 * 1.5運行測試：
pytest輸出示例：
============================= test session starts ==============================
platform darwin -- Python 3.10.7, pytest-7.1.2, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
rootdir: /path/to/your/project
collected 2 items
test_shopping_cart.py .. [100%]
============================== short test summary info ===============================
2 passed in 0.01s總結
本文介紹了 Python 中常用的幾種單元測試框架及其基本用法，包括 unittest、pytest、pytest-cov、nose2、hypothesis、doctest、pytest-check 和 pytest-mock。通過實戰案例展示了如何使用這些框架編寫有效的單元測試，幫助確保代碼的質量和穩定性。
責任編輯：趙寧寧
來源：
手把手PythonAI編程
