其实，这块包含软件测试、自动化、软件质量等内容，但这里我们主要学习讨论Python测试的一些入门知识。
先回顾一下第8课：错误、异常的内容
unittest是Python用于单元测试的标准模块。
先运行一个简单的单元测试，感受下：
>>> import unittest
>>>
>>> class MyTest(unittest.TestCase):
... pass
...
>>> if __name__ == '__main__':
... unittest.main()
...
----------------------------------------------------------------------
Ran 0 tests in 0.000s
再来一个复杂点的单元测试，运行5个小测试：可忽略、标记、或按照预期运行失败。
unittest模块中的装饰器可用来控制对指定测试方法的处理，如：skip、skipIf、skipUnless、expectedFailure等。
如在macOS上运行以下测试，touch unittestsample.py
import unittest
import os
import platform
class Tests(unittest.TestCase):
def test_0(self):
self.assertTrue(True)
@unittest.skip('skipped test')
def test_1(self):
self.fail('should have failed!')
@unittest.skipIf(os.name=='posix', 'Not supported on Unix')
def test_2(self):
import winreg
@unittest.skipUnless(platform.system() == 'Darwin', 'Mac specific test')
def test_3(self):
self.assertTrue(True)
@unittest.expectedFailure
def test_4(self):
self.assertEqual(2+2, 5)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
运行这个例子：
(venv2) gougou:python huihoo$ python unittestsample.py -v
test_0 (__main__.Tests) ... ok
test_1 (__main__.Tests) ... skipped 'skipped test'
test_2 (__main__.Tests) ... skipped 'Not supported on Unix'
test_3 (__main__.Tests) ... ok
test_4 (__main__.Tests) ... expected failure
----------------------------------------------------------------------
Ran 5 tests in 0.001s
OK (skipped=2, expected failures=1)
doctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代码片段，然后尝试执行并验证结果。
运行一个简单的doctext，先感受下：
>>> if __name__ == "__main__":
... import doctest
... doctest.testmod()
...
TestResults(failed=0, attempted=0)
再来一个稍微复杂点的例子，创建一个doctestsample.py文件，有两个测试用例，包含以下内容：
def add(a, b):
"""
>>> add(1, 2)
3
>>> add('python ', 'rust')
'python rust'
"""
return a + b
if __name__=='__main__':
import doctest
doctest.testmod()
运行这个例子：
python -m doctest -v doctestsample.py # -m 表示引用一个模块，-v 等价于 verbose=True
python doctestsample.py -v
运行结果：
Trying:
add(1, 2)
Expecting:
3
ok
Trying:
add('python ', 'rust')
Expecting:
'python rust'
ok
1 items had no tests:
__main__
1 items passed all tests:
2 tests in __main__.add
2 tests in 2 items.
2 passed and 0 failed.
Test passed.
安装 pip install pytest
创建pytestsample.py文件，包含：
def inc(x):
return x + 1
def test_answer():
assert inc(3) == 5
运行测试：
$ pytest pytestsample.py
================================= test session starts ======================================
platform darwin -- Python 3.7.1, pytest-4.2.0, py-1.7.0, pluggy-0.8.1
rootdir: /private/tmp/python, inifile:
collected 1 item
pytestsample.py F [100%]
================================= FAILURES ===================================
_________________________________ test_answer ___________________________________
def test_answer():
> assert inc(3) == 5
E assert 4 == 5
E + where 4 = inc(3)
pytestsample.py:5: AssertionError
================================ 1 failed in 0.45 seconds ========================================
在单元测试中，模拟对象可以模拟复杂的、真实的（非模拟）对象的行为， 如果真实的对象无法放入单元测试中，使用模拟对象就很有帮助。
为什么要用mock?
在下面的情形，可能需要使用模拟对象来代替真实对象：
- 真实对象的行为是不确定的（例如，当前的时间或当前的温度）；
- 真实对象很难搭建起来；
- 真实对象的行为很难触发（例如，网络错误）；
- 真实对象速度很慢（例如，一个完整的数据库，在测试之前可能需要初始化）；
- 真实的对象是用户界面，或包括用户界面在内；
- 真实的对象使用了回调机制；
- 真实对象可能还不存在；
- 真实对象可能包含不能用作测试（而不是为实际工作）的信息和方法。
从Python 3.3开始，mock模块已经被合并到标准库中，被命名为unittest.mock
from unittest import mock
在Python 3.3以前版本，需要安装，pip install mock
import mock
先感受下mock
>>> from unittest.mock import MagicMock
>>> mock = MagicMock(side_effect=[1, 2, 3])
>>> mock()
1
>>> mock()
2
>>> mock()
3
Mock这块内容会比较多，以后再深入展开。
今天是大年初三，顺祝大家2019，新年快乐！
配图来自Twitter：@chengr28
