大家好,又见面了,我是全栈君,祝每个程序员都可以多学几门语言。
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内容系本人学习、研究和总结,如有雷同,实属荣幸!
组件一览
- hacking
一组flake8插件,用于静态检查。
https://pypi.python.org/pypi/hacking - coverage
衡量python代码覆盖率的工具。能够单独执行/API方式或者以nose插件方式执行“nosetests –with-coverage”。
https://nose.readthedocs.org/en/latest/plugins/cover.html - discover
測试用例发现。(2.7已经包括在unittest中,2.4须要backport) 主要在run_test.sh下使用。
https://pypi.python.org/pypi/discover/0.4.0 - feedparser
使用python进行parse RSS订阅内容主要在version API的測试中使用(versionAPI支持atom格式返回信息) - MySQL-python
mysql接口的python实现 - psycopg2
postgresql接口的python实现 - pylint
对python进行静态分析、检查的工具 - python-subunit
subunit是測试结果的流协议。python-subunit是它的python实现。 - sphinx
文档生成工具(基于Restructed格式) - oslosphinx
openstack对sphinx的扩展 - testrepository
測试结果的数据库。主要在覆盖率測试时使用。 - mock
对所測试的函数的外部依赖函数进行模拟替换。3.3以后已经是python标准库。mock的实现原理也非常easy,一般使用类似mokey patch的方式实现。 - mox
基于java的easymock提供的python mock对象框架(基本上已经停止维护)
Mox的运行流程:- Create mock (in record mode)
- Set up expectations
- Put mock into replay mode
- Run test
- Verify expected interactions with the mock occurredmox与mock功能类似,都是用来做函数或者类的mock。
Mock方法和属性:
>>> # Mock
>>> my_mock = mock.Mock()
>>> my_mock.some_method.return_value = "calculated value"
>>> my_mock.some_attribute = "value"
>>> assertEqual("calculated value", my_mock.some_method())
>>> assertEqual("value", my_mock.some_attribute)
>>> # Mox
>>> my_mock = mox.MockAnything()
>>> my_mock.some_method().AndReturn("calculated value")
'calculated value'
>>> my_mock.some_attribute = "value"
>>> mox.Replay(my_mock)
>>> assertEqual("calculated value", my_mock.some_method())
>>> assertEqual("value", my_mock.some_attribute)
部分mock(对已有对象的某个方法进行mock):
>>> # Mock
>>> SomeObject.some_method = mock.Mock(return_value='value')
>>> assertEqual("value", SomeObject.some_method())
>>> # Mox
>>> my_mock = mox.MockObject(SomeObject)
>>> my_mock.some_method().AndReturn("value")
'value'
>>> mox.Replay(my_mock)
>>> assertEqual("value", my_mock.some_method())
>>> mox.Verify(my_mock)
抛出异常:
>>> # Mock
>>> my_mock = mock.Mock()
>>> my_mock.some_method.side_effect = SomeException("message")
>>> assertRaises(SomeException, my_mock.some_method)
>>> # Mox
>>> my_mock = mox.MockAnything()
>>> my_mock.some_method().AndRaise(SomeException("message"))
>>> mox.Replay(my_mock)
>>> assertRaises(SomeException, my_mock.some_method)
>>> mox.Verify(my_mock)
- fixtures
翻译为“夹具”,顾名思义提供了状态重用等的抽象机制。
---------------myfixture.py-----------------------
import testtools
import unittest
import fixtures
class NoddyFixture(fixtures.Fixture):
def setUp(self):
super(NoddyFixture, self).setUp()
self.frobnozzle = 42
self.addCleanup(delattr, self, 'frobnozzle')
class NoddyTest(testtools.TestCase, fixtures.TestWithFixtures):
def test_example(self):
fixture = self.useFixture(NoddyFixture())
self.assertEqual(42, fixture.frobnozzle)
result = unittest.TestResult()
_ = NoddyTest('test_example').run(result)
print (result.wasSuccessful())
-----------------执行结果------------------------
[root@centoo65 data]# python myfixtures.py
True
-----------经常使用fixture-------------------------
>>> import fixtures
>>> a = fixtures.TempDir()
>>> a.setUp()
>>> print a.path
/tmp/tmpWB8EmF
>>> quit()
----------------------------------------------
其它參见PolicyFixture
- testtools
对python标准单元測试框架的扩展。为什么使用?- 更好的断言 比方支持assertThat扩展
- 更具体的debug信息 比方支持addDetails的信息
- 扩展的同一时候保持兼容性
- python多版本号的兼容性
- tox
通用的虚拟环境管理和測试命令行工具。
配置能够看project下的tox.ini文件。tox.ini能够通过tox-quickstart生成。
命令运行,如:“tox -e py26″, “tox -e pep8”
运行单元測试的时候,顺便生成单元測试报告,并检查測试覆盖率,并生成覆盖率报告。直接运行tox是不行的,仅仅能进行单元測试,须要给tox添加�扩展參数,例如以下:tox — –cover-erase — –with-coverage — –cover-html
类说明
顶级文件夹test.py中:
test.TestCase继承于testtools.TestCase。
test.NoDBTestCase继承于test.TestCase。
test.TestCase中大量使用了fixture对环境进行初始化。(比方DB,Policy等)
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