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论坛 >编程语言 >基于Python的测试驱动开发实战

基于Python的测试驱动开发实战

spring发布于 2018-02-27 09:53查看:1789回复:1

近年来测试驱动开发(TDD)受到越来越多的关注。这是一个持续改进的过程，能从一开始就形成规范，帮助提高代码质量。这是切实可行的而非天马行空的。

TDD的全过程是非常简单的。借助TDD，代码质量会得到提升，同时可以让你保持清晰的思路。TDD与敏捷开发可谓强强联合，特别是在进行结对编程的时候。本文主要介绍了TDD的核心概念，还有结合nosetest单元测试包进行Python示例简析。另外还会介绍一些Python备用包。

TDD是什么?

顾名思义，TDD即进行编程时先把测试部分写好，当发现不能通过时，再进行编程以使测试通过。然后在这基础上适当地调整测试代码以实现更多功能，最后再编写代码使之实现。

TDD看起来非常像一个环，首先是要不断调整测试代码，然后是编码，改进，最后直至完成。先实现测试部分的做法会使你自然养成把问题放在首位的思维习惯。当真正去构建代码时，就不得不想清楚该如何把设计做好；比方说，该方法有何返回值？当遇到异常时该怎么办？诸如此类。

以这样的方式进行开发，意味着要想出不同的代码实现路径，并在测试中进行实践。这样做可使你少走前人的弯路：陷入一个问题后写出毫不相关的解决方案。

image.png

该过程可描述如下：

  • 写出一个缺陷单元测试

  • 使该单元测试通过

  • 重构

与敏捷开发结合

TDD与敏捷开发并行不悖甚至1+1远大于2，这里指的是代码质量而不是数量。

“这意味着结对双方都会参与其中，着重于当前工作，然后在每个环节进行互检。”

然而在结对编程时TDD是单独进行的。如果能把双方的开发流程混合好，互相都能理解就最好不过了。例如，其中一人写出单元测试，当测试通过后，另外一人可以编写不同的测试以之通过。

任何时候结对双方都可以互换角色，每半天或天。这意味着结对双方都会参与其中，每人都把精力放在当前任务上，然后在每个环节进行交叉互检。这难道不是一个双赢的做法吗？

TDD也可以是行为驱动开发过程中的组成部分，同样地，首先写出测试，只不过这里指的是接受测试。这样有助于把工作从头到尾都保持规范。

单元测试语法

进行单元测试时，使用到的Python方法如下：

  • assert: 编写个人声明的基本方式

  • assertEqual(a,b):检查a和b的是否等价

  • assertNotEqual(a,b):检查a和b的是否非等价

  • assertIn(a,b):检查是否存在b中

  • assertNotIn(a,b): 检查是否不存在b中

  • assertFalse(a):检查a的值是否为False

  • assertTrue(a):检查a的值是否为Ture

  • assertIsInstance(a,TYPE):检查a是否为“TYPE”类型

  • assertRaises(ERROR,a,args):以参数args调用a时，检查是否会出现ERROR

以上是实际当中使用频率最高的方法，更多的方法请查阅。

安装并使用Python Nose

进行下面的练习前，请把nosetest测试运行包安装好。使用标准pip语句进行安装是最直接的做法。此外在项目中使用VirtualEnv(Python虚拟环境)也是不错的做法，因为它可确保所有包在不同项目中是独立的。假如对pip或VirtualEnv了解不多，不妨先查阅相关文档：,。

pip语句十分简洁：

image.png

安装完成后，可以执行单个测试文件

image.png

或者可以直接执行文件夹中的文件组

image.png


这里要注意的是每个测试方法都应以“test_”为开头，这样nosetest运行机才能正确识别出目标测试文件。

可选参数

下面介绍几个有用的命令行参数：

  • -v:输出更多信息，包括正在执行的测试文件名；

  • -s或-nocapture:进行PRINT语句输出，一般情况下这是隐藏的。开启后可方便调试；

  • –nologcapture:输出日志信息；

  • –rednose:一个可选插件，请点击下载，输出带颜色的输出信息；

  • –tags=TAGS:指定要执行的测试文件，而不是整个测试文件组。

实例分析和测试驱动方法

接下来结合一个简单的计算器类例子例如相加/相减，来讲述Python单元测试和TDD概念。对于add相加功能，会尝试编写一个缺陷测试。

在一个空白项目中，首先创建两个python包app和test。然后在每个文件里建立两个名为_init_.py空白文件。这是Phthon工程的标准结构，完成后可以拥有一个可导入的文件结构。如果需要了解更多有关文档架构的信息，请查阅。 在测试目录里创建一个test_calulator.py文件，其代码如下：

image.png


说明：

  • 首先，从Python标准库里导入标准的unittest模块

  • 接着，创建一个含有不同测试用例的类

  • 最后，创建以“test_”为开头的一个测试方法

完成后可着手编写测试代码了。执行方法前要先对计算器进行初始化，初始化完成后便可调用add方法，并把结果存入变量result中。完成后，使用unittest的assertEqual方法来确保add方法正常执行。

现在可以启动nosetest来执行测试文件了。代码如下：

image.png

标准的Python文件执行方式为$ python test_calculator.py，相比之下本文使用的nosetests方法功能更丰富，例如可以运行目录中的全部测试文件。

image.png运行后可见出错的原因是没有导入Caculator。因为还没有创建呢！创建的方法是在app目录下建立calculator.py文件，然后导入：

image.png

image.png


把Caculator构建好之后，再次运行看会出现什么结果：

image.png


很明显，add方法返回了错误的值，因为还没有为它指定行为。幸好nosetest会指出出错的位置，方便进行修改。稍作改动后，测试便可通过了：

image.png

image.png

虽然通过了，但是围绕该方法还可以做更多的工作。

沉迷于某个案例很容易造成短视

如果进行非数字型数据相加会导致什么后果呢？事实上Python是允许字符串或其它类型进行相加的，但在我们的例子里不允许。接着尝试就这个例子加入另一个缺陷测试，然后使用assertRaises方法来判断是否有异常抛出：

image.png

以上代码中，检查了是否引起了ValueError错误，其实还可以进行更多的检测，不过在这里不作深入讲述。此外，setup()方法用于推入计算对象。下面再看看nosetest会反馈什么信息：

image.png


显然nosetests告诉我们ValueError没有被抛出。现在我们有了一个新的缺陷测试，接着尝试编码进行解决：

image.png

代码中使用了isinstance方法是为了确保输入的是数字型数据。

由于两个变量的类型有多种组合，为了进行完整的测试，所以需要把可能出现的组合进行统筹并进行处理：

image.png

至此我们可以运行所有的测试了，所要实现的需求也都满足了。

其它的单元测试包

py.test

pytest的作用与nosetest类似，不过可以在单独的区域里输出信息，这意味着能够使我们很快地看清楚命令行中出现的打印信息。这对于只运行单个测试的情况是很有用的。

image.png

安装pytest的方式与nosetest差不多，命令是$ pip install pytes。执行的命令是$ pip install pytes或者指定要执行的测试文件$ py.test test/calculator_tests.py。

image.png

pytest运行后的结果如下。注：只有代码含有错误或异常的情况下，pytest才会进行输出。

image.png

单元测试

如果不想安装额外的包并想保持一个纯净的标准库结构，使用Python内建的unittest单元测试包是不错的选择。其使用方法如下：

image.png

使用python calculator_tests.py执行后，看会得到什么结果：

image.png


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