Wie schreibt man Unit -Tests in Python mit dem unittesten Framework?

Wie schreibt man Unit -Tests in Python mit dem unittesten Framework?

Das Schreiben von Unit -Tests in Python unter Verwendung des unittest Frameworks umfasst mehrere Schritte. Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Anleitung zum Erstellen und Ausführen von Unit -Tests:

1. Importieren Sie das unittestes Modul : Der erste Schritt besteht darin, das unittest Modul zu importieren, das das Rahmen für das Schreiben und Ausführen von Tests bietet.

    <code class="python">import unittest</code>

2. Definieren Sie eine Testklasse : Ihre Tests werden in Klassen eingeteilt, die von unittest.TestCase erben. Diese Klasse enthält Methoden, die einzelne Tests definieren.

    <code class="python">class TestExample(unittest.TestCase):</code>

3. Schreiben Sie Testmethoden : In der TestExample -Klasse können Sie Methoden schreiben, die mit dem test beginnen. Diese Methoden werden als individuelle Tests ausgeführt.

    <code class="python">def test_example(self): self.assertEqual(1 1, 2)</code>

4. Aufbau und abreißen : Wenn Ihre Tests ein Setup oder eine Reinigung erfordern, können Sie setUp und tearDown -Methoden verwenden. setUp wird vor jeder Testmethode ausgeführt, und tearDown läuft danach.

    <code class="python">def setUp(self): # Code here will run before every test pass def tearDown(self): # Code here will run after every test pass</code>

5. Führen Sie die Tests aus : Um die Tests auszuführen, können Sie das Skript entweder direkt ausführen, wenn es die Tests enthält, oder einen Testläufer verwenden. Am einfachsten ist es, den folgenden Code am Ende Ihres Skripts hinzuzufügen:

    <code class="python">if __name__ == '__main__': unittest.main()</code>

Wenn Sie das Skript ausführen, entdeckt und führt unittest alle Methoden automatisch mit test innerhalb von Klassen, die von unittest.TestCase erben.

Was sind die besten Praktiken für die Strukturierung von Unit -Tests mit Python's Untest?

Das Einhalten von Best Practices bei der Strukturierung von Unit -Tests in Pythons unittest Rahmen trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die Tests aufrechterhalten, lesbar und effektiv sind. Hier sind wichtige Praktiken, denen Sie folgen sollten:

1. Tester -Benennungskonventionen : Verwenden Sie klare, beschreibende Namen für Ihre Testklassen und -methoden. Zum Beispiel TestCalculator für eine Klasse und test_addition für eine Methode. Dies hilft schnell zu verstehen, was jeder Test überprüfen soll.

2. Ordnen-Akt-Assert-Muster : Strukturieren Sie Ihre Testmethoden mit dem Muster von arrangieren: Assert:

   • Anordnen : Richten Sie die Bedingungen für den Test ein.
   • Akt : Führen Sie die Aktion aus, die Sie testen möchten.

   • Assert : Überprüfen Sie das Ergebnis.

      <code class="python">def test_addition(self): # Arrange calc = Calculator() # Act result = calc.add(2, 3) # Assert self.assertEqual(result, 5)</code>

3. Isolieren Sie Tests : Stellen Sie sicher, dass jeder Test unabhängig ist. Verwenden Sie setUp und tearDown -Methoden, um Testvorrichtungen zu verwalten, und stellen Sie sicher, dass jeder Test mit einem sauberen Schiefer beginnt.
4. Verwenden Sie Setup und Teardown mit Bedacht : Verwenden Sie setUp , um Objekte zu initialisieren und bei Bedarf Ressourcen zu tearDown . Vermeiden Sie es, sie für Aktionen zu verwenden, die mit Tests inline durchgeführt werden können, es sei denn, Sie finden eine signifikante Code -Duplikation.
5. Gruppenbezogene Tests : Gruppen ähnliche Tests in dieselbe Testklasse, um die damit verbundene Funktionalität zusammenzuhalten, wodurch Ihre Testsuite organisierter und einfacher zu verstehen ist.

6. Verwenden Sie beschreibende Fehlermeldungen : Wenn Sie Behauptungen wie assertEqual verwenden, können Sie eine benutzerdefinierte Nachricht hinzufügen, um zu klären, was schief gelaufen ist. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie fehlgeschlagene Tests debuggen.

    <code class="python">self.assertEqual(result, 5, "The addition of 2 and 3 should be 5")</code>

Wie können Sie Behauptungen in Python Unittest effektiv verwenden, um die Testergebnisse zu validieren?

Die Behauptungen sind in unittest Überprüfen, ob die Ausgabe Ihres Codes den erwarteten Ergebnissen entspricht. Hier erfahren Sie, wie Sie sie effektiv verwenden können:

1. Wählen Sie die richtige Assertionsmethode : unittest bietet mehrere Aussagenmethoden, die jeweils für bestimmte Vergleiche ausgelegt sind:

   • assertEqual(a, b) : Überprüft, ob a == b .
   • assertNotEqual(a, b) : Überprüft, ob a != b .
   • assertTrue(x) : Überprüft, ob x wahr ist.
   • assertFalse(x) : Überprüft, ob x falsch ist.
   • assertIs(a, b) : Überprüft, ob a b (Objektidentität) ist.
   • assertIsNot(a, b) : Überprüft, ob a nicht b ist.
   • assertIn(a, b) : Überprüft, ob a in b ist.
   • assertNotIn(a, b) : Überprüft, ob a nicht in b ist.

   Wählen Sie die Behauptung, die am besten in die Testbedingung passt.

2. Verwenden Sie benutzerdefinierte Nachrichten : Für komplexe Tests ist es hilfreich, eine benutzerdefinierte Nachricht anzugeben, um zu erklären, warum die Behauptung fehlgeschlagen ist.

    <code class="python">self.assertEqual(result, 5, "Expected 5 but got {}".format(result))</code>

3. Test für Kantenfälle : Verwenden Sie Behauptungen, um nicht nur den typischen Fall, sondern auch den Randfälle und die Fehlerbedingungen zu validieren. Testen Sie beispielsweise die Randbedingungen, ungültige Eingaben und erwartete Ausnahmen.

    <code class="python">def test_division_by_zero(self): with self.assertRaises(ZeroDivisionError): Calculator().divide(10, 0)</code>

4. Vermeiden Sie Übersteuerung : Übertreiben Sie die Behauptungen nicht in einer einzelnen Testmethode. Wenn Sie mehrere, nicht verwandte Dinge behaupten, ist dies möglicherweise ein Zeichen dafür, dass Sie den Test in mehrere Methoden teilen sollten.

5. Verwenden Sie Kontextmanager für erwartete Ausnahmen : Wenn Sie eine bestimmte Ausnahme erwarten, verwenden Sie den assertRaises Context Manager.

    <code class="python">with self.assertRaises(ValueError): Calculator().sqrt(-1)</code>

Was sind gemeinsame Fallstricke, die Sie vermeiden sollten, wenn Sie Unit -Tests in Python unter Verwendung des unittesten Frameworks schreiben?

Beim Schreiben von Unit-Tests mit unittest ist es hilfreich, sich der üblichen Fallstricke zu bewusst, um qualitativ hochwertige Tests aufrechtzuerhalten:

1. Testen Sie zu viel in einem Test : Vermeiden Sie eine einzelne Testmethode mit mehreren Behauptungen, die verschiedene Funktionen testen. Es ist besser, separate Tests für jedes Stück Funktionalität zu schreiben.
2. Nicht testen Sie Randfälle : Wenn Sie es versäumt haben, auf Kantenfälle wie leere Eingaben, maximale und minimale Werte oder Fehlerbedingungen zu testen, kann Ihr Code anfällig bleiben. Denken Sie immer an die Grenzen und unerwarteten Eingaben.
3. Überbeanspruchung von Setup und Abreißdown : Während setUp und tearDown nützlich sind, kann es zu Testabhängigkeiten und langsameren Tests führen. Verwenden Sie sie nur bei Bedarf, um Testvorrichtungen einzurichten oder Ressourcen zu bereinigen.
4. Ignorieren Sie die Testisolation : Jeder Test sollte unabhängig sein. Der Austausch zwischen Tests kann zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen und es schwierig machen, Fehler zu diagnostizieren.
5. Das Schreiben von Tests nach Code : Das Schreiben von Tests nach dem Code kann zu Tests führen, die einfach bestätigen, dass der Code nach wie vor ist, anstatt sicherzustellen, dass er sich unter allen Bedingungen korrekt verhält. Schreiben Sie vor dem Code (testgetriebene Entwicklung, TDD).
6. Nicht Aktualisierung von Tests mit Codeänderungen : Wenn sich Ihr Code entwickelt, müssen sich auch Ihre Tests weiterentwickeln. Wenn Sie Tests nicht aktualisieren, um Änderungen in Ihrem Code widerzuspiegeln, kann dies zu falsch negativen oder falsch positiven Ergebnissen führen.
7. Vernachlässigen, Mocks und Stubs zu verwenden : Für Tests, die von externen Ressourcen oder komplexen Objekten abhängen, kann die Verwendung von Mocks oder Stubs Tests langsam und spröde machen. Verwenden Sie Verspottungsbibliotheken, um Abhängigkeiten zu isolieren.
8. Zu wenige Tests schreiben : Unterprüfungen können kritische Teile Ihres Codes nicht getestet lassen. Ziel ist eine hohe Abdeckung, insbesondere für komplexe Logik- und Kantenfälle.

Durch das Vermeiden dieser Fallstricke können Sie sicherstellen, dass Ihre Unit -Tests robust, wartbar sind und die Funktionalität Ihres Codes effektiv validieren.

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