python unittest框架

unittest模块提供了单元测试的组件，方便开发人员进行自测。
一、unittest中的重要概念：
测试用例：测试用例对象是最小的测试单位，针对指定的输入来测试期待的输出。由类TestCase的派生类或FunctionTestCase类来创建的。

测试固件：代表了测试相关的准备和清除工作，比如在一个测试进行之前需要创建数据库连接，测试结束之后需要关闭数据库连接。测试固件是在TestCase子类中进行重载的setUp和tearDown函数实现的。每个测试用例执行前后都会自动执行setUp和tearDown方法。另外如果setUp执行抛出异常，则忽略未执行的测试用例，测试结束

测试套件：包含一组测试用例，一起执行。同时，也可以包含其他测试套件。可以通过TestSuite类创建对象来添加测试用例；也可以使用unittest提供的TestLoader来自动将指定的测试用例收集到一个自动创建的TestSuit对象中。

测试驱动：主要负责执行测试，并反馈测试结果。TestRunner对象存在一个run()方法，它接收一个TestCase对象或TestSuit对象作为参数，返回测试的结果对象(TestResult)

二、编写最简单的测试代码

下面是一个数学操作的类，包含加法和除法操作。并提供了对应的单元测试代码，从这个例子上，我们学习一些unittest基本的功能：

#exam.py文件提供了供测试的示例类
#coding: utf-8

class operator(object):
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b

def add(self):
return self.a + self.b

def divide(self):
return self.a / self.b

#test.py文件提供了通过unittest构建的测试代码
#coding:utf-8

from exam import operator
import unittest

class TestOperator(unittest.TestCase):

def setUp(self):               #test fixture
self.oper = operator(10,0)
def test_add(self):            #test case
self.assertEqual(self.oper.add(), 10, u"加法基础功能不满足要求")

def test_divide(self):
self.assertRaises(ZeroDivisionError, self.oper.divide())

#def tearDown(self):
#pass

if __name__ == "__main__":
unittest.main(verbosity=2)

运行test.py文件，即可见到下面的输出：

test_add (__main__.TestOperator) ... ok
test_divide (__main__.TestOperator) ... ok
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s
OK

测试类需要继承自TestCase

测试方法默认是通过前缀test来标示的，所以在测试类中添加非test前缀的辅助方法并不会影响测试用例的搜集。

测试方法一般通过TestCase提供的assert*方法来判断结果是否符合预期。

每个测试实例都仅包含一个test*方法，即上面的代码会创建两个测试实例，每个测试实例包含一个test*的方法

unittest.main提供了命令行的接口，启动测试，并反馈测试结果。其中的参数verbosity指详细显示测试结果。

想象：main中的逻辑应该是挺复杂的，需要构建test实例对象？需要找到那些是用于测试的方法？需要统计测试结果？等等一些我们还没认识到的东西？
解决这些困惑的方法很直接，让我们调试main函数吧，，come on！
我们可以看到main代表一个命令行接口类：我们可以通过命令行的方式执行测试，这和通过代码中的main启动测试时一样的过程。

main = TestProgram                            #
...

class TestProgram(object):                    #命令行接口类
"""A command-line program that runs a set of tests; this is primarily
for making test modules conveniently executable.
"""

运行main(),即无传参调用__init__.py来构建一个对象。

def __init__(self, module='__main__', defaultTest=None, argv=None,
testRunner=None, testLoader=loader.defaultTestLoader,
exit=True, verbosity=1, failfast=None, catchbreak=None,
buffer=None):
。。。。
self.exit = exit
self.failfast = failfast
self.catchbreak = catchbreak
self.verbosity = verbosity
self.buffer = buffer
self.defaultTest = defaultTest
self.testRunner = testRunner
self.testLoader = testLoader
self.progName = os.path.basename(argv[0])  #以上是初始化工作
self.parseArgs(argv)                       #解析参数argv，并加载test
self.runTests()                            #运行test，并反馈结果

在执行__init__.py的过程中，首先进行一些初始化工作，即传入main的参数或是通过命令行添加的参数影响了unittest内部的某些特性，比如例子中的verbosity代表了测试结果输出的详细度，如果被设置为1，或者不设置，结果中将不会显示具体的testcase名称，大家可以自己验证一下；
接下来，进入self.parseArgs(argv)，让我们看下它做了什么：

def parseArgs(self, argv):
if len(argv) > 1 and argv[1].lower() == 'discover':
self._do_discovery(argv[2:])
return
。。。。
try:
options, args = getopt.getopt(argv[1:], 'hHvqfcb', long_opts)
for opt, value in options:
if opt in ('-h','-H','--help'):
self.usageExit()
if opt in ('-q','--quiet'):
self.verbosity = 0
if opt in ('-v','--verbose'):    #命令行参数-v即代表了main参数verbosity
self.verbosity = 2
if opt in ('-f','--failfast'):
if self.failfast is None:
self.failfast = True
。。。。                     #以上是从argv中读取参数，并适当对初始化值进行修改
self.createTests()          #创建测试实例，返回他们的集合-suit对象(测试套件)
。。。。

首先，参数如果是‘discover’则进入另一个分支，是关于自动发现的功能，后面会讲到。
然后开始解析argv，这里的argv首选传入main的argv参数，如果为None，则取命令行执行该脚本时传递的sys.argv。可以看到命令行传递的sys.argv参数和传递到main的其他参数是相互替代的，这就达到了通过命令行传参启动和通过main代码传参启动，效果是一样的。
接下来调用createTests来创建测试实例，我们继续看下：

def createTests(self):
if self.testNames is None:
self.test = self.testLoader.loadTestsFromModule(self.module)
else:
self.test = self.testLoader.loadTestsFromNames(self.testNames,
self.module)

仅从方法的名字就可以看出，创建Tests就是在模块或是具体的test方法上加载。加载的过程主要就是搜集测试方法，创建TestCase实例，并返回包含有这些case的TestSuit对象，后面会详细看下。
至此，创建测试实例完成，接着就回到__init__中执行self.runTest()来真正启动测试了:

def runTests(self):
if self.catchbreak:          #-c表示运行过程中捕捉CTRL+C异常
installHandler()
if self.testRunner is None:
self.testRunner = runner.TextTestRunner      #runner默认是TextTestRunner
if isinstance(self.testRunner, (type, types.ClassType)):
try:
testRunner = self.testRunner(verbosity=self.verbosity,
failfast=self.failfast,
buffer=self.buffer)
except TypeError:
# didn't accept the verbosity, buffer or failfast arguments
testRunner = self.testRunner()
else:
# it is assumed to be a TestRunner instance
testRunner = self.testRunner         #以上部分是构建testRunner对象，即测试驱动
self.result = testRunner.run(self.test)  #就像上面讲到的由runner的run方法启动测试
if self.exit:
sys.exit(not self.result.wasSuccessful())

从代码中可以看出，测试由testRunner实例通过run函数来启动，默认的testRunner是unittest提供的TextTestRunner。这个run方法设计很亮眼，感兴趣的同志可以深入看下，里面涉及了__call__和__iter__的用法并且巧妙结合。
main函数简单的调用即代替我们完成了基本的测试功能，其内部可是复杂滴很哦。

三、命令行接口
上面我们看到了，main和命令行接口根本就是同一个类，只是这个类做了两种执行方式的兼容。
使用python -m unittest -h可以查看帮助命令，其中python -m unittest discover是命令行的另一分支，后面讨论，它也有自己的帮助命令，即也在后面加上-h
具体的命令可自行研究。

四、测试发现
测试发现指，提供起始目录，自动搜索该目录下的测试用例。与loadTestsFromModule等相同的是都由TestLoader提供，用来加载测试对象，返回一个TestSuit对象（包裹了搜索到的测试对象）。不同的是，测试发现可以针对一个给定的目录来搜索。
也可以通过上面提到的命令行来自动发现：python -m unittest discover **
可以指定下面的参数：-s 起始目录（.） -t 顶级目录(.) -p 测试文件的模式匹配
过程简要描述如下：目录：顶级目录/起始目录,该目录应该是一个可导入的包，即该目录下应该提供__init__.py文件。在该目录下。使用-p模式匹配test用例所在的文件，然后在从这些文件中默认通过‘test’前缀来搜集test方法构建test实例，最终返回一个test实例集合的suit对象。

五、一些好用的修饰器
unittest支持跳过某些测试方法甚至整个测试类，也可以标志某些方法是期待的不通过，这样如果不通过的话就不会列入failure的计数中。等等这些都是通过装饰器来实现的。让我们把本文开篇的基础的例子重用一下，将test.py改成下面这样：

#test.py文件提供了通过unittest构建的测试代码
#coding:utf-8

from exam import operator
import unittest,sys

class TestOperator(unittest.TestCase):

def setUp(self):               #test fixture
self.oper = operator(10,0)

@unittest.skip("I TRUST IT")           #
def test_add(self):            #test case
self.assertEqual(self.oper.add(), 10, u"加法基础功能不满足要求")

@unittest.skipIf(sys.platform == 'win32', "it just only run in Linux!")
def test_divide(self):
self.assertRaises(ZeroDivisionError, self.oper.divide())

#def tearDown(self):
#pass

if __name__ == "__main__":
unittest.main(verbosity=2)

再次运行之后，结果如下：

test_add (__main__.TestOperator) ... skipped 'I TRUST IT'
test_divide (__main__.TestOperator) ... skipped 'it just only run in Linux!'

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s

OK (skipped=2)

unittest.skipUnless(condition, reason)：如果condition为真则不会跳过该测试

unittest.expectedFailure()：将该test标志为期待的失败。之后如果该测试不符合预期或引发异常，则不会计入失败数

一直很崇拜装饰器，不如就在此领略一下大神的风采，让我们看看到底装饰器是否必要，主要应用场景是什么。就先拿里面最简单的skip来看吧：

def skip(reason):
"""
Unconditionally skip a test.
"""
def decorator(test_item):
if not isinstance(test_item, (type, types.ClassType)):
@functools.wraps(test_item)
def skip_wrapper(*args, **kwargs):
raise SkipTest(reason)
test_item = skip_wrapper

test_item.__unittest_skip__ = True
test_item.__unittest_skip_why__ = reason
return test_item
return decorator

可以看出，如果该skip装饰器修饰测试类时，直接添加__unittest_skip__属性即可，这会在实例运行中判断。如果修饰测试方法时，会将修饰的方法替代为一个触发SkipTest异常的方法，并同样给修饰的方法添加__unittest_skip__属性。
添加的属性在测试实例运行时会用到，在TestCase类提供的run方法中作判断：

if (getattr(self.__class__, "__unittest_skip__", False) or
getattr(testMethod, "__unittest_skip__", False)):
# If the class or method was skipped.
try:
skip_why = (getattr(self.__class__, '__unittest_skip_why__', '')
or getattr(testMethod, '__unittest_skip_why__', ''))
self._addSkip(result, skip_why)
finally:
result.stopTest(self)
return

如果测试方法或其所属的类存在__unittest_skip__属性为真，则会跳过该测试。通过上面我们看出，实例运行时只会检查__unittest_skip__属性值而并不会抓取SkipTest异常，那为什么skip装饰器中要对修饰的函数进行替换的操作呢？

想不通，注释掉if块，程序依然可以运行的好好的，留个疑点吧！

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