測試的常用規則

1. 一個測試單元必須關注一個很小的功能函式，證明它是正確的；
2. 每個測試單元必須是完全獨立的，必須能單獨執行。這樣意味著每一個測試方法必須重新載入資料，執行完畢後做一些清理工作。通常通過setUp()和setDown()方法處理；
3. 編寫執行快速的測試程式碼。在某些情況下，測試需要載入複雜的資料結構，而且每次執行的時候都要重新載入，這個時候測試執行會很慢。因此，在這種情況下，可以將這種測試放置一個後臺的任務中。
4. 採用測試工具並且學著怎麼使用它。
5. 在編寫程式碼前執行完整的測試，而且在編寫程式碼後再重新執行一次。這樣能保證你後來編寫的程式碼不會破壞任何事情；
6. 在提交程式碼前執行完整的測試；
7. 如果在開發期間被打斷了工作，寫一個打斷的單元測試，關於你下一步將要開發的。當你回來工作時，你能知道上一步開發到的指標；
8. 單元測試函式使用長的而且具有描述性的名字。在正式執行程式碼中，可能使用square()或sqr()取名，但是在測試函式中，你必須取像test_square_of_number_2()、test_square_negativer_number()這些名字，這些名字描述更加清楚；
9. 測試程式碼必須具有可讀性；
10. 單元測試對新進的開發人員來說是工作指南。

二、常見的測試框架

2.1 Unittest

unittest是Python內建的標準類庫。它的API跟Java的JUnit、.net的NUnit，C++的CppUnit很相似。

通過繼承unittest.TestCase來建立一個測試用例。

具體請參考 文件

舉個例：

import unittest
deffun(x):
    return x + 1
classMyTest(unittest.TestCase):
    deftest(self):
        self.assertEqual(fun(3), 4)

執行後成功。

但是，如果將期望的結果改成5，則執行的結果如下圖所示：

2.2 Doctest

doctest 模組會搜尋那些看起來像互動式會話的 Python 程式碼片段，然後嘗試執行並驗證結果.即使從沒接觸過 doctest，我們也可以從這個名字中窺到一絲端倪。“它看起來就像程式碼裡的文件字串（docstring）一樣” 如果你這麼想的話，就已經對了一半了。

舉個例子：

defsquare(x):
    """Squares x.
    >>> square(2)
    4
    >>> square(-2)
    4
    >>> square(5)
    25
    """
    return x * x
if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

當執行該程式碼後，會執行文件內>>> 後面的測試程式碼，並與下一行的結果進行比對。執行的結果如下：

但是，如果我們把結果改一下，square(2)的結果改成5，測試程式碼如下：

defsquare(x):
    """Squares x.
    >>> square(2)
    5
    >>> square(-2)
    4
    >>> square(5)
    25
    """
    return x * x
if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

執行的測試結果如下所示：

2.3 py.test

py.test是unittest的替代工具。

儘管它是一個功能豐富、靈活的測試框架，但是它的語法很簡單。建立一個單元測試就像編寫一個模組一樣。相比unittest，實現相同的測試功能，py.test做的事情更少。

py.test詳細 文件 。

首先，安裝py.test

pip install pytest

第二步，編寫測試程式碼

deffunc(x):
    return x + 1
deftest_answer():
    assert func(3) == 5

第三步，執行測試程式碼。

•   找到pytest安裝路徑。
• 用其所在的解析器（python.exe）執行test.py ，執行命令比如：

執行的結果如下圖所示：

2.4 Nose

Nose是對unittest的擴充套件，使得python的測試更加簡單。nose自動發現測試程式碼並執行，nose提供了大量的外掛，比如測試輸出的xUnitcompatible，覆蓋報表等等。

注意：nose本身是支援python3的，但是很多它的外掛不支援。

2.5 tox

最大的特色，是自動最測試環境的管理以及使用多個解析器配置進行測試。

2.6  Unittest2

是unitest的升級版。對API進行了改善以及更好的診斷語法。

首先，安裝

pip install unittest2

為了以後能在unittest與unittest2之間進行切換，最好的程式碼編寫方式如下：

import unittest2 as unittest

class MyTest(unittest.TestCase):
    ...

2.7 mock unittest.mock是用來測試python的庫。在python3.3版本以後，這個是一個標準庫。 對老版本來說，使用pip install mock 進行安裝。

mock的精髓在於，你可以使用模擬的物件來替代你的系統的一部分，然後驗證後續的執行是否正確。

下一篇我們重點講講nose的使用方法。