1. 基本知识

unittest 是 Python 标准库中的一个单元测试框架，用于编写和执行测试用例以验证代码的正确性

提供了一种结构化的方法来编写测试，使得测试代码更加模块化和易于维护

以下是对 unittest 的详细分析和示例：

概念：

• 测试用例（Test Case）：测试代码的最小单元，通常对应于要测试的函数、方法或类的特定行为或功能
  测试用例是独立的，不依赖于其他测试用例的执行顺序

• 测试套件（Test Suite）：一组相关的测试用例的集合
  可以使用测试套件来组织和运行一系列相关的测试

• 测试运行器（Test Runner）：用于执行测试用例或测试套件的组件
  unittest 提供了一个默认的测试运行器来运行测试

• 断言（Assertion）：在测试用例中用于判断实际结果与预期结果是否相符的表达式
  如果断言失败，测试用例将会失败

• 设置（Setup）和清理（Teardown）：在执行测试用例之前或之后执行的代码
  使用 setUp() 方法在每个测试用例执行前进行设置操作
  使用 tearDown() 方法在每个测试用例执行后进行清理操作

作用：

• 自动化测试：通过编写测试用例，可以自动化地验证代码的正确性，提高代码的质量和稳定性
• 回归测试：在修改或更新代码后，可以运行测试用例来确保修改不会破坏现有功能
• 文档化：测试用例也可以作为代码的文档，说明每个函数或方法应该如何被正确使用

2. API

在编写单元测试时，通常会遵循一些规范和最佳实践，以确保测试的可读性、可维护性和准确性

以下是一些常见的单元测试规范要求：

1. 测试用例命名规范：测试用例的命名应该清晰明了，描述被测试函数或方法的行为
   通常采用test_<functionality>的命名方式，例如test_add_positive_numbers和test_add_negative_numbers

2. 测试用例设计完整性：每个测试用例应该独立、完整地测试一个特定的行为或情况
   不要在一个测试用例中测试多个不相关的行为

3. 测试用例覆盖率：尽可能覆盖被测试代码的各种情况，包括边界情况、异常情况等

4. 断言选择：选择适当的断言来验证测试结果
   常见的断言包括assertEqual、assertTrue、assertFalse等

5. 测试组织结构：通常测试用例会被组织成一个测试类，每个测试方法对应一个测试用例
   在Python中，通常使用unittest模块来实现单元测试，可以通过继承unittest.TestCase来创建测试类

2.1 断言

以下是几个常见的断言及其使用方式：

• assertEqual(expected, actual)：用于验证预期值和实际值是否相等

import unittest

class TestExample(unittest.TestCase):
    def test_addition(self):
        result = 2 + 2
        self.assertEqual(result, 4)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

• assertTrue(condition)：用于验证条件是否为True

import unittest

class TestExample(unittest.TestCase):
    def test_positive_number(self):
        result = 10
        self.assertTrue(result > 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

• assertFalse(condition)：用于验证条件是否为False

import unittest

class TestExample(unittest.TestCase):
    def test_negative_number(self):
        result = -10
        self.assertFalse(result > 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

• assertRaises(exception, callable, *args, **kwargs)：用于验证是否会引发特定的异常

import unittest

def divide(x, y):
    return x / y

class TestExample(unittest.TestCase):
    def test_divide_by_zero(self):
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            divide(1, 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这些断言方法之间的区别在于它们用于验证的条件以及验证的方式

• assertEqual用于检查值是否相等
• assertTrue和assertFalse用于检查条件是否为True或False
• assertRaises用于验证是否引发了特定的异常

在编写单元测试时，根据需要选择最适合场景的断言方法，以确保测试的准确性和可读性

2.2 setUp() 和 tearDown()

setUp() 和 tearDown() 是unittest框架中的两个特殊方法，用于在测试用例执行前后进行设置和清理操作

它们的作用是确保测试用例在独立的环境中执行，从而保证测试的可靠性和可重复性

• setUp()
  ~ 在每个测试用例执行前进行设置操作，例如初始化对象、创建临时文件或者建立数据库连接等
  ~ 这个方法可以在测试用例的每次执行前，提供一个统一的环境，以确保测试用例在相同的初始条件下执行。如果测试用例需要共享一些设置，setUp() 是一个很好的地方来定义它们，这样可以避免在每个测试用例中重复代码
• tearDown()
  ~ 在每个测试用例执行后进行清理操作，例如关闭文件、释放资源或者关闭数据库连接等
  ~ 可以确保在测试用例执行后，环境得到适当的清理，以避免测试用例之间的相互影响。如果在 setUp() 中进行了一些设置，需要在 tearDown() 中进行相应的清理，以确保环境的恢复

示例代码：

import unittest

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # 设置操作，例如初始化对象
        self.my_list = [1, 2, 3]

    def tearDown(self):
        # 清理操作，例如释放资源
        del self.my_list

    def test_list_append(self):
        self.my_list.append(4)
        self.assertEqual(self.my_list, [1, 2, 3, 4])

    def test_list_remove(self):
        self.my_list.remove(2)
        self.assertEqual(self.my_list, [1, 3])

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

• setUp() 方法用于在每个测试用例执行前初始化了一个列表 self.my_list
• tearDown() 方法用于在每个测试用例执行后清理了这个列表

两个测试方法 test_list_append() 和 test_list_remove() 分别对这个列表执行了添加和删除操作，并通过断言来验证操作的正确性
setUp() 和 tearDown() 方法确保了每个测试方法在独立的环境中执行，不会相互影响。

3. Demo

通过简易的Demo熟悉这个库的基本用法

import unittest

def add(x, y):
    return x + y

class TestAddFunction(unittest.TestCase):
    
    def test_add_positive_numbers(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)
        self.assertEqual(add(0, 0), 0)
        self.assertEqual(add(-1, 1), 0)
    
    def test_add_negative_numbers(self):
        self.assertEqual(add(-1, -1), -2)
        self.assertEqual(add(-5, -7), -12)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

截图如下：

对应如果修改某个参数，让程序报错，截图如下：