浅谈如何测试Python代码python

如果可能的话,代码库中的所有代码都要测试。但这取决于开发者,如果写一个健壮性测试是不切实际的,你可以跳过它。就像_NickCoghlan_(Python核心开发成员)在访谈里面说的:有一个坚实可靠的测试套件,你可以做出大的改动,并确信外部可见行为保持不变。

这里引用维基百科的介绍:

在计算机编程中,单元测试(英语:UnitTesting)又称为模块测试,是针对程序模块(软件设计的最小单位)来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中,一个单元就是单个程序、函数、过程等;对于面向对象编程,最小单元就是方法,包括基类(超类)、抽象类、或者派生类(子类)中的方法。

单元测试模块

在Python里我们有unittest这个模块来帮助我们进行单元测试。

阶乘计算程序

在这个例子中我们将写一个计算阶乘的程序factorial.py:

importsysdeffact(n):"""阶乘函数:argn:数字:returns:n的阶乘"""ifn==0:return1returnn*fact(n-1)defdiv(n):"""只是做除法"""res=10/nreturnresdefmain(n):res=fact(n)print(res)if__name__=='__main__':iflen(sys.argv)>1:main(int(sys.argv[1]))运行程序:

$python3factorial.py5

测试哪个函数?

正如你所看到的,fact(n)这个函数执行所有的计算,所以我们至少应该测试这个函数。

编辑factorial_test.py文件,代码如下:

importunittestfromfactorialimportfactclassTestFactorial(unittest.TestCase):"""我们的基本测试类"""deftest_fact(self):"""实际测试任何以`test_`开头的方法都被视作测试用例"""res=fact(5)self.assertEqual(res,120)if__name__=='__main__':unittest.main()运行测试:

$python3factorial_test.py.----------------------------------------------------------------------Ran1testin0.000sOK说明

我们首先导入了unittest模块,然后测试我们需要测试的函数。

测试用例是通过子类化unittest.TestCase创建的。

现在我们打开测试文件并且把120更改为121,然后看看会发生什么?

各类assert语句

如果我们在factorial.py中调用div(0),我们能看到异常被抛出。

我们也能测试这些异常,就像这样:

self.assertRaises(ZeroDivisionError,div,0)完整代码:

importunittestfromfactorialimportfact,divclassTestFactorial(unittest.TestCase):"""我们的基本测试类"""deftest_fact(self):"""实际测试任何以`test_`开头的方法都被视作测试用例"""res=fact(5)self.assertEqual(res,120)deftest_error(self):"""测试由运行时错误引发的异常"""self.assertRaises(ZeroDivisionError,div,0)if__name__=='__main__':unittest.main()

mounttab.py中只有一个mount_details()函数,函数分析并打印挂载详细信息。

importosdefmount_details():"""打印挂载详细信息"""ifos.path.exists('/proc/mounts'):fd=open('/proc/mounts')forlineinfd:line=line.strip()words=line.split()print('{}on{}type{}'.format(words[0],words[1],words[2]),end='')iflen(words)>5:print('({})'.format(''.join(words[3:-2])))else:print()fd.close()if__name__=='__main__':mount_details()重构mounttab.py

现在我们在mounttab2.py中重构了上面的代码并且有一个我们能容易的测试的新函数parse_mounts()。

importosdefparse_mounts():"""分析/proc/mounts并返回元祖的列表"""result=[]ifos.path.exists('/proc/mounts'):fd=open('/proc/mounts')forlineinfd:line=line.strip()words=line.split()iflen(words)>5:res=(words[0],words[1],words[2],'({})'.format(''.join(words[3:-2])))else:res=(words[0],words[1],words[2])result.append(res)fd.close()returnresultdefmount_details():"""打印挂载详细信息"""result=parse_mounts()forlineinresult:iflen(line)==4:print('{}on{}type{}{}'.format(*line))else:print('{}on{}type{}'.format(*line))if__name__=='__main__':mount_details()同样我们测试代码,编写mounttest.py文件:

#!/usr/bin/envpythonimportunittestfrommounttab2importparse_mountsclassTestMount(unittest.TestCase):"""我们的基本测试类"""deftest_parsemount(self):"""实际测试任何以`test_`开头的方法都被视作测试用例"""result=parse_mounts()self.assertIsInstance(result,list)self.assertIsInstance(result[0],tuple)deftest_rootext4(self):"""测试找出根文件系统"""result=parse_mounts()forlineinresult:ifline[1]=='/'andline[2]!='rootfs':self.assertEqual(line[2],'ext4')if__name__=='__main__':unittest.main()运行程序

$python3mounttest.py..----------------------------------------------------------------------Ran2testsin0.001sOK

测试覆盖率是找到代码库未经测试的部分的简单方法。它并不会告诉你的测试好不好。

在Python中我们已经有了一个不错的覆盖率工具来帮助我们。你可以在实验楼环境中安装它:

$sudopip3installcoverage覆盖率示例

$coverage3runmounttest.py..----------------------------------------------------------------------Ran2testsin0.013sOK$coverage3report-mNameStmtsMissCoverMissing--------------------------------------------mounttab2.py22768%16,25-30,34mounttest.py140100%--------------------------------------------TOTAL36781%

我们还可以使用下面的命令以HTML文件的形式输出覆盖率结果,然后在浏览器中查看它。

$coverage3html

知识点回顾:

本节了解了什么是单元测试,unittest模块怎么用,测试用例怎么写。以及最后我们使用第三方模块coverage进行了覆盖率测试。

在实际生产环境中,测试环节是非常重要的的一环,即便志不在测试工程师,但以后的趋势就是DevOps,所以掌握良好的测试技能也是很有用的。

THE END
1.python基础——如何测试代码?代码测试可通过的测试 你需要一段时间才能习惯创建测试用例的语法,但创建测试用例之后,再添加针对函数的单元测试就很简单了。 要为函数编写测试用例,可先导入模块unittest和要测试的函数,再创建一个继承unittest.TestCase的类,并编写一系列方法对函数行为的不同方面进行测试。 https://blog.csdn.net/weixin_49895216/article/details/134278533
2.白盒测试方法wx634e5f8a4276e的技术博客白盒测试又称透明盒测试、逻辑驱动测试,是测试被测单元内部如何工作的一种测试方法,根据程序内部逻辑结构及有关信息来设计和选择测试用例,对程序的逻辑结构进行测试,可覆盖全部代码、分支、条件和路径等。保证程序中所有关键路径的测试,防止由于没有执行的路径在实际投入运行后执行到发生意外的情况,衡量测试完整性,程序https://blog.51cto.com/u_15834920/5767451
3.安全测试方法目前主要安全测试方法有: ①静态的代码安全测试:主要通过对源代码进行安全扫描,根据程序中数据流、控制流、语义等信息与其特有软件安全规则库进行匹对,从中找出代码中潜在的安全漏洞。静态的源代码安全测试是非常有用的方法,它可以在编码阶段找出所有可能存在安全风险的代码,这样开发人员可以在早期解决潜在的安全问题。而https://xue.baidu.com/okam/pages/strategy/index?strategyId=141649071995450&source=natural
4.『软件测试4』耗子尾汁!2021年了,你还不知道这4种白盒测试方法吗?2、白盒测试的测试对象 白盒测试的测试对象是基于被测试程序的源代码,而不是软件的需求规格说明书。 使用白盒测试方法时,测试人员必须全面了解程序内部逻辑结构,检查程序的内部结构,从检查程序的逻辑着手,对相关的逻辑路径进行测试,最后得出测试结果。 3、白盒测试的原则 https://www.imooc.com/article/319673
5.一种基于uppaal模型的汽车软件源代码仿真测试方法1.一种基于UPPAAL模型的汽车软件源代码仿真测试方法,其特征是,实现步骤如下 (O根据需求规格说明,构建UPPAAL模型,构建好的UPPAAL模型中的全局声明部分定义的数据变量和管道变量就是测试系统中的输入变量和输出变量,利用构建好的UPPAAL模型进行仿真和功能需求验证; (2)根据UPPAAL模型的定义或者通过UPPAAL仿真器,确定测试系统https://www.xjishu.com/zhuanli/55/201210382231.html
6.单元测试常见问题及测试方法单元测试常用方法.png 驱动代码(Driver)指调用被测函数的代码:单元测试中,驱动模块通常包括调用被测函数前的数据准备、调用被测函数及验证相关结果三个步骤。 桩代码(Stub)是用来代替真实代码的临时代码。比如,某个函数A的内部实现中 调用了一个尚未实现的函数B,为了对函数A的逻辑进行测试,那么就需要模拟一个函数Bhttps://www.jianshu.com/p/2ed4a7c203e3
7.在intellijidea中快速生成测试代码腾讯云开发者社区在intellij idea中快速生成测试代码 将鼠标放到类的任意位置,摁下Ctrl+Shift+T,然后Create a new Test即可。 JUnit4为了保证每个测试方法都是单元测试,是独立的互不影响。所以每个测试方法执行前都会重新实例化测试类。 为什么Junit没有main()方法就能运行 https://cloud.tencent.com/developer/article/1884994
8.静态代码检测工具:原理作用优点及选择指南为了确保代码的质量和安全性,在应用开发阶段使用静态代码检测工具进行代码检测越来越重要。 一、静态代码检测工具的原理 静态代码检测工具直接对源代码进行分析和检查,而不需要实际运行代码,从而发现潜在的问题和缺陷。其主要原理包括以下几个方面: 1. 语法分析:静态检测工具通过解析源代码,进行语法分析,以检查代码中的https://zhuanlan.zhihu.com/p/642168605
9.TestStars星云测试精准测试ThreadingTest穿线测试选用某平台工具(简称TT)对WIFI小车机器人的Android手机控制平台进行黑盒手工的测试,达到小车控制与代码逻辑分析。 三、静态测试与代码审查 静态测试内容里面要求采取多种的测试方法,例如‘低复杂度的强制要求’一般需要通过满足一定的度量指标来实现,度量指标包括圈复杂度、嵌套深度等等,除此之外 静态测试还要求一些其它的http://www.threadingtest.com/newstest/%E7%B2%BE%E5%87%86%E6%B5%8B%E8%AF%95%E5%9C%A8%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8.html
10.tiantian010日志测试生涯@flaky(max_runs=3, min_passes=2):第一次执行失败了,将会再次重复执行它3次,如果这3次中有2次成功了,则认为这个测试通过了。 查看(714)评论(0)收藏分享管理 Robot Framework类似功能 2019-09-10 18:02:34 查看(745)评论(0)收藏分享管理 不懂代码也能测试的接口自动化平台 http://www.51testing.com/index.php?uid-154419-action-spacelist-type-blog-itemtypeid-4546
11.面经2022年软件测试面试题大全(持续更新)附答案可测试性:每项需求都能够通过设计测试用例或其他的验证方法来进行测试; 可修改性:每项需求只应在SRS中出现一次,这样更改会容易保持一致性; 可跟踪性:在每项软件需求与它的根源与设计元素,源代码,测试用例之间建立起链接,而这种可跟踪性要求每项需求都必须以一种结构化的,粒度好的方式编写并单独标明,而不是大段https://maimai.cn/article/detail?fid=1730797197&efid=rTTgV-zsthsezl4x1LC2pw
12.《软件测验基本》期末考卷及参考谜底结构测试,静态测试,动态测试 10、软件是包括___﹑___﹑___的完整集合。 程序,数据,相关文档 11、边界值分析法属于___。 黑盒测试 12、单元测试是以___说明书为指导,测试源程序代码。 详细设计 13、集成测试以___说明书指导,测试软件结构。 概要设计 14、https://www.360docs.net/doc/ada5fd4e31687e21af45b307e87101f69e31fba2.html
13.使用测试资源管理器运行单元测试测试资源管理器还可以运行第三方和开放源代码单元测试框架,它们实现了测试资源管理器外接程序接口。 你可以通过 Visual Studio Extension Manager 和 Visual Studio 库添加其中许多框架。 有关详细信息,请参阅安装第三方单元测试框架。 你可以从代码快速生成测试项目和测试方法,或者根据你的需要手动创建测试。 当使用 Inthttps://docs.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/test/unit-test-basics
14.医疗软件产品技术审评规范(2017版)确认是指通过提供客观证据认定软件满足用户需求和预期用途,通常是指在真实或模拟使用环境进行的用户测试。可追溯性分析是指追踪需求规范、设计规范、源代码、测试、风险管理之间的关系,分析已识别关系的正确性、一致性、完整性和准确性。 A级提供系统测试、用户测试的计划和报告摘要,描述测试的条件、工具、方法、通过准则https://yjj.beijing.gov.cn/yjj/ztzl48/ylqxjgfwzn/jsscgfzl64/yycp60/11001660/
15.科学网—欠小伙伴一个火山图,这次给你们补上扫描关注微信公众号,后台回复火山图,获取源代码和测试数据 # 读入数据 df = readFlie('./DEGs_result.txt',type = 'txt') # 绘图 fg=wn_volcano(Symbol = rownames(df),logFC=df$logFC,Pvalue=df$FDR) # 展示图片 fg # 保存图片 savePlots(path = './fg.pdf',plot = fg,type = 'pdf',widthhttps://wap.sciencenet.cn/home.php?mod=space&do=blog&id=1251072
16.代码测试工具SourceMonitorv3.5.8绿色版下载代码测试工具 SourceMonitor v3.5.8绿色版主要功能: 通过源文件快速收集,单次指标。 检测C++,C,C#,VB.NET,Java和Delphi源代码,Visual Basic(VB6)或HTML。 包括方法和功能水平指标C ++,C,C#,VB.NET,Java和Delphi的。 未经修改的复杂性度量的选择。 http://www.winwin7.com/soft/xtgj-2880.html