python之測試

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16.1先測試 後編碼

16.1.1 精確的需求說明

16.1.2 為改變而計劃

覆蓋度是測試知識中重要的部分。，優秀的測試程式組的目標之一是擁有良好的覆蓋度，實現這個目標的方法之一是使用覆蓋度工具

16.2測試載入器

其中有兩個很棒的模組可以協助你自動完成測試過程：

1.unitest：通用測試架構

2.doctest：簡單一些的模組，是檢查文檔用的，但是對於編寫單元測試也很在行。

16.2.1 doctest

例如 假設求數字平方的函數，並且在文檔字串中添加了一個例子

def square(x):

Squares a number and returns the result.

>>>square(2)

4

>>>square(3)

9

...

return x*x

文檔字串中也包括了一些文本。這和測試又有什麼關係？假設square函數定義在my_math模組中。

if __name__==‘__main__‘:

import doctest,my_math

doctest.testmod(my_math)

可以只匯入doctest和my_math模組本身，然後運行doctest中的testmod函數。

$python my_math_.py

16.2.2 unitest

使用unittest架構的簡單測試

import unittest,my_math

class ProductTestCase(unittest.TestCase):

def testIntegers(self):

for x in xrange(-10,10):

for y in xrange(-10,10):

  p = my_math.product(x,y)

  self.failUnless(p == x*y,‘Integer multiplication failed‘)

def testFloats(self):

for x in xrange(-10,10):

for y in xrange(-10,10):

x = x/10.0

y = y/10.0

p = my_math.product(x,y)

self.failUnless(p == x*y,‘Float multiplication failed‘)

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

unittest.main函數負責運行測試。它會執行個體化所有TestCase子類，運行所有名字以test開頭的方法。

如果定義了叫做setUP和tearDown的方法，它們就會在運行每個測試方法之前和之後執行，這樣就可以用這些方法為所有測試提供一般的初始化和清理代碼，這被稱為測試夾具。

unittest模組會區分由異常引發的錯誤和調用failUnless等函數而導致的失敗。下一步就是編寫概要代碼，這樣一來就沒錯誤---只有失敗。這就意味著要建立一個包含下列內容的模組my_math。

def product(x,y):

pass

下一步讓測試代碼工作

def product(x,y):

return x * y

接下來修改product函數，讓它針對特定的數值7和9失敗。

def product(x,y):

if x==7 and y==9:

return ‘An insidious bug has surfaced!‘

else:

return x * y

16.3.1 使用PyChecker和PyLint檢查原始碼

pychecker file.py

pylint module

PyChecker和PyLint都可以作為模組匯入，但是兩者並不是真正為程式設計的。當匯入pychecker.checker時，它會檢查之後的代碼，並且在標準輸出中列印警告。pylint.lint模組有個叫做Run的非文檔記錄型函數，可以在pylint指令碼本身中使用。

使用subprocess模組調用外部檢查模組

import unittest,my_math

from subprocess import Popen,PIPE

class ProductTestCase(unittest.TestCase):

def testWithPyCheck(self):

cmd = ‘pychecker‘,‘-Q‘,my_math.__file__.rstrip(‘c‘)

pychecker = Popen(cmd,stdout=PIPE,stderr=PIPE)

self.assertEqual(pychecker.stdout.read(),‘‘)

def testWithPyLint(self):

cmd = ‘pylint‘,‘-rm‘,‘my_math‘

pylint = Popen(cmd,stdout=PIPE,stderr=PIPE)

self.assertEqual(pylint.stdout.read(),‘‘)

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

上面已經給出了檢查程式的幾個命令列開關，以避免無關的輸出幹擾測試：對於pychecker來說，提供了-Q選項，而對於pylint，我提供了-rn（n意為no）關閉報告，也就是說只顯示警告和錯誤。這裡使用了assertEqual函數以便使從stdout特性讀取的真正輸出顯示在unittest的失敗資訊中。

pylint命令會直接同給定名稱的模組一起運行，所以簡單多了。為了能讓pycheck工作正常，我們還能擷取一個檔案名稱。使用my_math模組的__file__屬性擷取這個值，用rstrip剔除任何檔案名稱末尾中可能出現的字元c。

為了能讓PyLint不出現錯誤，我忽略重寫了my_math模組。

"""

A simple math module

"""

__revision__ = ‘0.1‘

def product(factor1,factor2):

‘The product of two numbers‘

return factor1 * factor2

16.3.2 分析

標準庫中已經包含了一個叫做profile的分析模組。流量分析程式非常簡單，是要使用字串參數調用它的run方法就行了

>>>import profile

>>>from my_math import product

>>>profile.run(‘product(1,2)‘)

如果提供了檔案名稱，比如‘my_math.profile‘作為第二個參數來運行，那麼結果就會儲存到檔案中。可以在之後使用pstats模組檢查分析結果：

>>>import pstats

>>>p = pstats.Stats(‘my_math.profile‘)

本文出自 “linux_oracle” 部落格，請務必保留此出處http://pankuo.blog.51cto.com/8651697/1661450

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