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在软件开发中，测试是保证程序正确性和稳定性的重要环节。通过编写测试代码，我们能够在程序修改后快速验证功能是否正常，避免出现意料之外的错误。Python 内置了 unittest 模块，用于进行单元测试。
- 什么是单元测试
单元测试是对程序中最小功能单元（如函数或方法）进行的测试。它的目标是验证单个模块在给定输入下是否能产生预期的输出。
优势：
- 提前发现问题
- 保证代码修改不破坏已有功能
- 提高代码可维护性
- 编写第一个单元测试
使用unittest模块可以轻松创建测试。
import unittest
# 被测试的函数
def add(a, b):
return a + b
# 单元测试类
class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
def test_add(self):
self.assertEqual(add(2, 3), 5) # 测试 2+3 是否等于 5
self.assertEqual(add(-1, 1), 0) # 测试 -1+1 是否等于 0
self.assertNotEqual(add(2, 2), 5) # 测试 2+2 是否不等于 5
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
运行后，unittest 会自动执行 test_ 开头的方法并报告结果。
- 常用断言方法
assertEqual(a, b)：判断a == bassertNotEqual(a, b)：判断a != bassertTrue(x)：判断x为真assertFalse(x)：判断x为假assertIn(a, b)：判断a在b中assertRaises(Exception, func, *args)：判断是否抛出异常
示例：
class TestExample(unittest.TestCase):
def test_conditions(self):
self.assertTrue(5 > 3)
self.assertFalse(3 > 5)
self.assertIn(2, [1, 2, 3])
self.assertRaises(ZeroDivisionError, lambda: 1/0)
- 测试类的 setup 和 teardown
有些测试需要在运行前准备环境或运行后清理环境，可以使用setUp()和tearDown()方法：
class TestWithSetup(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print(" 测试前准备 ")
self.data = [1, 2, 3]
def tearDown(self):
print(" 测试后清理 ")
self.data.clear()
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum(self.data), 6)
- 组织和运行测试
可以将多个测试类放在一个文件中，或者拆分为多个文件，使用命令行运行：
python -m unittest test_module.py
python -m unittest discover -s tests
其中 discover 命令会自动搜索并运行 tests 文件夹中的所有测试文件。
- 测试驱动开发（TDD）
TDD 的流程是：
- 先编写测试用例（测试需求）
- 再编写实现代码
- 运行测试，直到通过
- 重构代码并保证测试仍然通过
例如，先写测试：
class TestCalc(unittest.TestCase):
def test_multiply(self):
self.assertEqual(multiply(2, 3), 6)
再编写 multiply 函数，直到测试通过。
- 提高代码质量的工具
除了unittest，还可以使用：
pytest：更简洁、功能更强大的测试框架coverage：检查测试覆盖率flake8、pylint：代码规范检查工具
总结：
单元测试是保障代码质量的基石。通过编写测试，我们可以确保每个函数和模块的正确性，并在代码修改后快速发现问题。Python 提供的 unittest 模块能满足基本测试需求，而结合 pytest、coverage 等工具，可以实现更全面的代码质量管理。
练习与思考：
- 为一个字符串处理函数编写单元测试，测试它能否正确处理空字符串、特殊字符和正常文本。
- 使用
unittest编写一个测试类，测试文件读写操作是否正常。 - 尝试安装并使用
pytest，对已有的测试代码进行运行比较。
正文完
