怎麼用python進行測試？

我是個初級測試人員，看到大牛們經驗分享life is short, test in Python。問問怎麼把python用於測試中？比如測試網頁，測試介面？最好能舉個好用的框架或者舉幾個栗子。

python在測試方面簡直是無孔不入，從單元到介面，從自動化到性能...

性能測試工具nGrinder介紹?

china-testing.github.io

這個可以用java寫的python即jython做性能測試，類似的還有：

使用jython進行dubbo介面及ngrinder性能測試?

china-testing.github.io

python本身有性能測試工具或可以開發性能測試工具

性能測試工具locustio?

www.jianshu.com

性能測試工具boom?

www.jianshu.com

multi-mechanize性能測試工具?

www.jianshu.com

性能測試工具開發基礎：python庫介紹-multiprocessing：多進程?

www.jianshu.com

高效靈活的Java及python性能測試工具Grinder?

www.jianshu.com

安全測試的工具很多是python寫的，參考下：

滲透測試工具簡介2入侵工具?

www.jianshu.com

selenium等可以做web自動化測試，appium基於selenium可以做手機端自動化測試。

selenium自動化測試工具python筆試面試項目實戰7 書籍下載?

www.jianshu.com

python還有pytest等功能強大的單元測試框架，介面，自動化測試都經常使用它做測試執行。

自動化測試框架pytest教程 - 目錄?

china-testing.github.io

自動化測試框架pytest教程 - 目錄

自動化測試框架pytest教程 - 目錄?

china-testing.github.io

軟體測試工具書籍與面試題匯總下載(持續更新)?

www.jianshu.com

介面測試：

python工具庫介紹-requests：人性化的HTTP?

www.jianshu.com

介面協議工具thrift1快速入門?

www.jianshu.com

還可以開發測試平臺：

flask工具構建自動化測試平臺1-hello?

www.jianshu.com

python是軟體測試使用最廣泛的語言，太多東東可以用於測試了，還有海量的測試開發庫參見：

https://github.com/china-testing/python-api-tesing?

github.com

歡迎點贊，並關注

知乎用戶?

www.zhihu.com

謝謝

看了題主提的問題, 看來要走的路還挺長啊........

首先你要去學習Python基礎, 然後自動化測試使用Python+Selenium, 介面測試使用Python+Requests+Unittest框架.

這裡有一些資料, 可以分享給你哈

祝自動化測試之路順利哈

先練好基本功，再去學大牛。

大牛們的經驗並不是說Python絕對的好，而是在大牛們的經歷中，跟其他語言或工具相比，覺得Python特別好用。問題就來了，你要處理的問題，跟大牛們一樣嗎？

如你所說的測試網頁、測試介面，都不是直接用Python寫代碼去測的，都是需要靠工具、靠框架、靠庫。自己搜索一下就有，例如：PythonTestingToolsTaxonomy

這裡首先需要澄清幾個概念，理清思路。

我們從你說的介面測試和web ui測試來入手，這是測試需求和手段。實現某種測試手段的，是某一種語言的一個基礎類庫。

例如，http介面收發可以使用python的requests庫，而web ui元素定位和操作可以用selenium的web driver。

但實際上其他語言也可能有等價的類庫，例如java就有http request和response庫，selenium是支持大部分語言的。

使用這樣的類庫進行一定的action，把結果進行verify，這就是一條測試用例，或者叫做測試腳本。

而測試框架是在做什麼呢？

測試框架可以幫助你編排測試用例，處理公用方法，變數，處理數據準備和清理，日誌，報告等等。例如，python的pytest就是最廣泛使用的python測試框架。

其他語言也有類似的測試框架，例如java的testng，golang的ginkgo。

同時，一個測試框架可以跟測試手段，以及基礎類庫無關。也就是說pytest既可以做介面測試，也可以做ui測試，也可以做性能測試，甚至可以在一套框架裡面並存。

測試框架是幫助你組織測試的，沒有測試框架，你自己寫一個main函數作為入口的測試腳本，顯然也是可以的。

所以，技術選型的時候，要兼顧兩條思維路線。

第一條路線:

你要測什麼

你要用什麼手段測

你所選擇的語言，是否有好用的對應的基礎類庫，能實現這個測試手段

第二條路線:

你要怎麼測

你是否有複雜的測試組織需求，例如，並發，串列，數據準備和清理，參數化，報告等

你所選的語言，是否具備滿足上述能力的測試框架

推薦的工具或框架，我加粗寫在上面了

python是現在相對交火的一門語言，多用於軟體自動化測試，但是像題主這個情況，個人建議你還是先把python學好學精再去考慮用它去經行測試，可以去聽聽相關的公開課，讀讀相關的書籍

發佈於 2018-10-10繼續瀏覽內容

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CSDN成就一億技術人

之前CSDN編譯過一篇文章，貼出來，希望對你有幫助。

近年來測試驅動開發(TDD)受到越來越多的關注。這是一個持續改進的過程，能從一開始就形成規範，幫助提高代碼質量。這是切實可行的而非天馬行空的。

TDD的全過程是非常簡單的。藉助TDD，代碼質量會得到提升，同時可以讓你保持清晰的思路。TDD與敏捷開發可謂強強聯合，特別是在進行結對編程的時候。本文主要介紹了TDD的核心概念，還有結合nosetest單元測試包進行Python示例簡析。另外還會介紹一些Python備用包。

TDD是什麼?

使用該方法可讓你少走前人的彎路

顧名思義，TDD即進行編程時先把測試部分寫好，當發現不能通過時，再進行編程以使測試通過。然後在這基礎上適當地調整測試代碼以實現更多功能，最後再編寫代碼使之實現。

TDD看起來非常像一個環，首先是要不斷調整測試代碼，然後是編碼，改進，最後直至完成。先實現測試部分的做法會使你自然養成把問題放在首位的思維習慣。當真正去構建代碼時，就不得不想清楚該如何把設計做好；比方說，該方法有何返回值？當遇到異常時該怎麼辦？諸如此類。

以這樣的方式進行開發，意味著要想出不同的代碼實現路徑，並在測試中進行實踐。這樣做可使你少走前人的彎路：陷入一個問題後寫出毫不相關的解決方案。

該過程可描述如下：

寫出一個缺陷單元測試
使該單元測試通過
重構

與敏捷開發結合

TDD與敏捷開發並行不悖甚至1+1遠大於2，這裡指的是代碼質量而不是數量。

「這意味著結對雙方都會參與其中，著重於當前工作，然後在每個環節進行互檢。」

然而在結對編程時TDD是單獨進行的。如果能把雙方的開發流程混合好，互相都能理解就最好不過了。例如，其中一人寫出單元測試，當測試通過後，另外一人可以編寫不同的測試以之通過。

任何時候結對雙方都可以互換角色，每半天或天。這意味著結對雙方都會參與其中，每人都把精力放在當前任務上，然後在每個環節進行交叉互檢。這難道不是一個雙贏的做法嗎？

TDD也可以是行為驅動開發過程中的組成部分，同樣地，首先寫出測試，只不過這裡指的是接受測試。這樣有助於把工作從頭到尾都保持規範。

單元測試語法

進行單元測試時，使用到的Python方法如下：

assert: 編寫個人聲明的基本方式
assertEqual(a,b):檢查a和b的是否等價
assertNotEqual(a,b):檢查a和b的是否非等價
assertIn(a,b):檢查是否存在b中
assertNotIn(a,b): 檢查是否不存在b中
assertFalse(a):檢查a的值是否為False
assertTrue(a):檢查a的值是否為Ture
assertIsInstance(a,TYPE):檢查a是否為「TYPE」類型
assertRaises(ERROR,a,args):以參數args調用a時，檢查是否會出現ERROR

以上是實際當中使用頻率最高的方法，更多的方法請查閱Python單元測試文檔。

安裝並使用Python Nose

進行下面的練習前，請把nosetest測試運行包安裝好。使用標準pip語句進行安裝是最直接的做法。此外在項目中使用VirtualEnv(Python虛擬環境)也是不錯的做法，因為它可確保所有包在不同項目中是獨立的。假如對pip或VirtualEnv瞭解不多，不妨先查閱相關文檔：VirtualEnv,PIP。

pip語句十分簡潔：

"pip install nose"

安裝完成後，可以執行單個測試文件

$ nosetests example_unit_test.py

或者可以直接執行文件夾中的文件組

$ nosetests /path/to/tests

這裡要注意的是每個測試方法都應以「test_」為開頭，這樣nosetest運行機才能正確識別出目標測試文件。

可選參數

下面介紹幾個有用的命令行參數：

-v:輸出更多信息，包括正在執行的測試文件名
-s或-nocapture:進行PRINT語句輸出，一般情況下這是隱藏的。開啟後可方便調試。
--nologcapture:輸出日誌信息
--rednose:一個可選插件，請點擊這裡下載,輸出帶顏色的輸出信息。
--tags=TAGS:指定要執行的測試文件，而不是整個測試文件組

實例分析和測試驅動方法

接下來會結合一個簡單的計算器類例子例如相加/相減，來講述Python單元測試和TDD本概念。對於add相加功能，會嘗試編寫一個缺陷測試。

在一個空白項目中，首先創建兩個python包app和test。然後在每個文件裏建立兩個名為_init_.py空白文件。這是Phthon工程的標準結構，完成後可以擁有一個可導入的文件結構。如果需要了解更多有關文檔架構的信息，請查閱Python包說明文檔。在測試目錄裏創建一個test_calulator.py文件，其代碼如下：

import unittest
class TddInPythonExample(unittest.TestCase):def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):

calc = Calculator()
result = calc.add(2,2)self.assertEqual(4, result)

說明：

首先，從Python標準庫裏導入標準的unittest模塊
接著，創建一個含有不同測試用例的類
最後，創建以「test_」為開頭的一個測試方法

完成後可著手編寫測試代碼了。執行方法前要先對計算器進行初始化，初始化完成後便可調用add方法，並把結果存入變數result中。完成後，使用unittest的assertEqual方法來確保add方法正常執行。

現在可以啟動nosetest來執行測試文件了。代碼如下：

if __name__ == __main__:
unittest.main()

標準的Python文件執行方式為$ python test_calculator.py，相比之下本文使用的nosetests方法功能更豐富，例如可以運行目錄中的全部測試文件。

$ nosetests test_calculator.py
E======================================================================

ERROR: test_calculator_add_method_returns_correct_result (test.test_calculator.TddInPythonExample)
----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 6, in test_calculator_add_method_returns_correct_resultcalc = Calculator()NameError: global name Calculator is not defined----------------------------------------------------------------------Ran 1 test in 0.001sFAILED (errors=1)

運行後可見出錯的原因是沒有導入Caculator。因為還沒有創建呢！創建的方法是在app目錄下建立calculator.py文件，然後導入：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):pass[py] view plaincopyimport unittestfrom app.calculator import Calculatorclass TddInPythonExample(unittest.TestCase):def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):calc = Calculator()result = calc.add(2,2)self.assertEqual(4, result)if __name__ == __main__:unittest.main()

把Caculator構建好之後，再次運行看會出現什麼結果：

$ nosetests test_calculator.py
F======================================================================FAIL: test_calculator_add_method_returns_correct_result (test.test_calculator.TddInPythonExample)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 9, in test_calculator_add_method_returns_correct_resultself.assertEqual(4, result)AssertionError: 4 != None----------------------------------------------------------------------Ran 1 test in 0.001sFAILED (failures=1)

很明顯，add方法返回了錯誤的值，因為還沒有為它指定行為。幸好nosetest會指出出錯的位置，方便進行修改。稍作改動後，測試便可通過了：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):return x+y[py] view plaincopy$ nosetests test_calculator.py.----------------------------------------------------------------------Ran 1 test in 0.000sOK

雖然通過了，但是圍繞該方法還可以做更多的工作。

沉迷於某個案例很容易造成短視

如果進行非數字型數據相加會導致什麼後果呢？事實上Python是允許字元串或其它類型進行相加的，但在我們的例子裏不允許。接著嘗試就這個例子加入另一個缺陷測試，然後使用assertRaises方法來判斷是否有異常拋出：

import unittest
from app.calculator import Calculatorclass TddInPythonExample(unittest.TestCase):def setUp(self):self.calc = Calculator()def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):result = self.calc.add(2, 2)self.assertEqual(4, result)def test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbers(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, three)if __name__ == __main__:unittest.main()

以上代碼中，檢查了是否引起了ValueError錯誤，其實還可以進行更多的檢測，不過在這裡不作深入講述。此外，setup()方法用於推入計算對象。下面再看看nosetest會反饋什麼信息：

$ nosetests test_calculator.py
.F======================================================================FAIL: test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbers (test.test_calculator.TddInPythonExample)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 15, in test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbersself.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, three)AssertionError: ValueError not raised----------------------------------------------------------------------Ran 2 tests in 0.001sFAILED (failures=1)

顯然nosetests告訴我們ValueError沒有被拋出。現在我們有了一個新的缺陷測試，接著嘗試編碼進行解決：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):return x + yelse:raise ValueError

代碼中使用了isinstance方法是為了確保輸入的是數字型數據。

由於兩個變數的類型有多種組合，為了進行完整的測試，所以需要把可能出現的組合進行統籌並進行處理：

import unittest
from app.calculator import Calculatorclass TddInPythonExample(unittest.TestCase):def setUp(self):self.calc = Calculator()def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):result = self.calc.add(2, 2)self.assertEqual(4, result)def test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbers(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, three)def test_calculator_returns_error_message_if_x_arg_not_number(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, 3)def test_calculator_returns_error_message_if_y_arg_not_number(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, 2, three)if __name__ == __main__:unittest.main()

至此我們可以運行所有的測試了，所要實現的需求也都滿足了。

其它的單元測試包

py.test

pytest的作用與nosetest類似，不過可以在單獨的區域裏輸出信息，這意味著能夠使我們很快地看清楚命令行中出現的列印信息。這對於只運行單個測試的情況是很有用的。

$ nosetests test_calculator.py
....----------------------------------------------------------------------Ran 4 tests in 0.001sOK

安裝pytest的方式與nosetest差不多，命令是$ pip install pytes。執行的命令是$ pip install pytes或者指定要執行的測試文件$ py.test test/calculator_tests.py。

$ py.test test/test_calculator.py
================================================================= test session starts =================================================================platform darwin -- Python 2.7.6 -- py-1.4.26 -- pytest-2.6.4collected 4 itemstest/test_calculator.py ....============================================================== 4 passed in 0.02 seconds ===============================================================

pytest運行後的結果如下。註：只有代碼含有錯誤或異常的情況下,pytest才會進行輸出。

$ py.test test/test_calculator.py
================================================================= test session starts =================================================================platform darwin -- Python 2.7.6 -- py-1.4.26 -- pytest-2.6.4collected 4 itemstest/test_calculator.py F...====================================================================== FAILURES =======================================================================________________________________________ TddInPythonExample.test_calculator_add_method_returns_correct_result _________________________________________self = &def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):result = self.calc.add(3, 2)&> self.assertEqual(4, result)E AssertionError: 4 != 5test/test_calculator.py:11: AssertionError---------------------------------------------------------------- Captured stdout call -----------------------------------------------------------------X value is: 3Y value is: 2Result is 5========================================================= 1 failed, 3 passed in 0.03 seconds ==========================================================

單元測試

如果不想安裝額外的包並想保持一個純凈的標準庫結構，使用Python內建的unittest單元測試包是不錯的選擇。其使用方法如下：

if __name__ == __main__:
unittest.main()使用python calculator_tests.py執行後，看會得到什麼結果：[py] view plaincopy$ python test/test_calculator.py....----------------------------------------------------------------------Ran 4 tests in 0.004sOK

使用PDB進行調試

以TDD方式開發，經常會遇到來自代碼或測試的問題。有時這些錯誤又是比較隱蔽的。因此，需要配合使用高明的調試技術。

以TDD方式進行開發出現問題時可能難以發現

幸運地，有不少的辦法來解決這些問題。其中最簡單的方式是透過增添print語句實現「斷點」輸出。

結合print語句進行調試

加法通過後，可以嘗試進行減法調試。把app/calculator.py中的add部分代碼作如下改動：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):return x - yelse:raise ValueError

這裡不妨嘗試使用print語句進行輸出，來監視值是怎樣變化的。

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):print X is: {}.format(x)print Y is: {}.format(y)result = x - yprint Result is: {}.format(result)return resultelse:raise ValueError

現在可以使用nosetest來執行並查看結果，可見這樣的工整輸出結構，對調試是十分有幫助的。

$ nosetests test/test_calculator.py
F...======================================================================FAIL: test_calculator_add_method_returns_correct_result (test.test_calculator.TddInPythonExample)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 11, in test_calculator_add_method_returns_correct_resultself.assertEqual(4, result)AssertionError: 4 != 0-------------------- &>&> begin captured stdout &X is: 2Y is: 2Result is: 0--------------------- &>&> end captured stdout &----------------------------------------------------------------------Ran 4 tests in 0.002sFAILED (failures=1)

PDB進階調試

如果遇到更複雜的調試環節，僅僅依靠print語句是不夠的。其中最經常使用的進階調試工具是pdb(Python Debugger)。該工具包含在標準庫中，使用的時候只需加入一行代碼到「斷點」位置。請看下面的代碼：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):import pdb; pdb.set_trace()return x - yelse:raise ValueError

請注意，如果使用nosetest執行測試，請務必使用-s標記，否則nosetest會繼續對輸出進行抓取，這樣會使pdb無法正常運行。如果是使用unittest或pytest則無需這樣做。

如果測試停止並有pdb提示，請使用list命令來進行當前代碼定位。

$ nosetests -s
&> /Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/app/calculator.py(7)add()-&> return x - y(Pdb) list2 def add(self, x, y):3 number_types = (int, long, float, complex)45 if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):6 import pdb; pdb.set_trace()7 -&> return x - y8 else:9 raise ValueError[EOF](Pdb)

出現提示後是可以進行交互操作的，比方說想在這個時候檢閱x和y的值：

(Pdb) x
2(Pdb) y2

如果想了解更多命令，可以鍵入 help來查看。經常使用的命令如下所示：

n: 步進到下個執行
list: 顯示當前位置
args: 顯示在當前執行點上用到的變數
continue:運行代碼直至結束
jump &: 運行並跳轉到行號位置
quit/exit:停止pdb

寫在最後

TDD模式十分有趣同時能幫助提高代碼質量。不論是大型團隊還是個人開發，TDD都可運用其中。此外，成功的缺陷測試設計是非常有滿足感的。所以，不妨從今天起嘗試把TDD引入到日常工作中，親身體驗試驗前後會有什麼變化。

發佈於 2018-10-16繼續瀏覽內容

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testerTechnology

怎麼做python自動化，清楚下python在那些層次能做：

不管做ui的python+selenium+unittest、python+appium+unittest；

還是做介面的python+requests

還是做平臺開發的python有flask和django

之前CSDN編譯過一篇文章，貼出來，希望對你有幫助。

TDD是什麼?

使用該方法可讓你少走前人的彎路

該過程可描述如下：

寫出一個缺陷單元測試
使該單元測試通過
重構

與敏捷開發結合

TDD與敏捷開發並行不悖甚至1+1遠大於2，這裡指的是代碼質量而不是數量。

「這意味著結對雙方都會參與其中，著重於當前工作，然後在每個環節進行互檢。」

TDD也可以是行為驅動開發過程中的組成部分，同樣地，首先寫出測試，只不過這裡指的是接受測試。這樣有助於把工作從頭到尾都保持規範。

單元測試語法

進行單元測試時，使用到的Python方法如下：

assert: 編寫個人聲明的基本方式
assertEqual(a,b):檢查a和b的是否等價
assertNotEqual(a,b):檢查a和b的是否非等價
assertIn(a,b):檢查是否存在b中
assertNotIn(a,b): 檢查是否不存在b中
assertFalse(a):檢查a的值是否為False
assertTrue(a):檢查a的值是否為Ture
assertIsInstance(a,TYPE):檢查a是否為「TYPE」類型
assertRaises(ERROR,a,args):以參數args調用a時，檢查是否會出現ERROR

以上是實際當中使用頻率最高的方法，更多的方法請查閱Python單元測試文檔。

安裝並使用Python Nose

pip語句十分簡潔：

"pip install nose"

安裝完成後，可以執行單個測試文件

$ nosetests example_unit_test.py

或者可以直接執行文件夾中的文件組

$ nosetests /path/to/tests

這裡要注意的是每個測試方法都應以「test_」為開頭，這樣nosetest運行機才能正確識別出目標測試文件。

可選參數

下面介紹幾個有用的命令行參數：

-v:輸出更多信息，包括正在執行的測試文件名
-s或-nocapture:進行PRINT語句輸出，一般情況下這是隱藏的。開啟後可方便調試。
--nologcapture:輸出日誌信息
--rednose:一個可選插件，請點擊這裡下載,輸出帶顏色的輸出信息。
--tags=TAGS:指定要執行的測試文件，而不是整個測試文件組

實例分析和測試驅動方法

接下來會結合一個簡單的計算器類例子例如相加/相減，來講述Python單元測試和TDD本概念。對於add相加功能，會嘗試編寫一個缺陷測試。

import unittest
class TddInPythonExample(unittest.TestCase):def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):calc = Calculator()result = calc.add(2,2)self.assertEqual(4, result)

說明：

首先，從Python標準庫裏導入標準的unittest模塊
接著，創建一個含有不同測試用例的類
最後，創建以「test_」為開頭的一個測試方法

現在可以啟動nosetest來執行測試文件了。代碼如下：

if __name__ == __main__:
unittest.main()

標準的Python文件執行方式為$ python test_calculator.py，相比之下本文使用的nosetests方法功能更豐富，例如可以運行目錄中的全部測試文件。

$ nosetests test_calculator.py
E======================================================================ERROR: test_calculator_add_method_returns_correct_result (test.test_calculator.TddInPythonExample)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 6, in test_calculator_add_method_returns_correct_resultcalc = Calculator()NameError: global name Calculator is not defined----------------------------------------------------------------------Ran 1 test in 0.001sFAILED (errors=1)

運行後可見出錯的原因是沒有導入Caculator。因為還沒有創建呢！創建的方法是在app目錄下建立calculator.py文件，然後導入：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):pass[py] view plaincopyimport unittestfrom app.calculator import Calculatorclass TddInPythonExample(unittest.TestCase):def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):calc = Calculator()result = calc.add(2,2)self.assertEqual(4, result)if __name__ == __main__:unittest.main()

把Caculator構建好之後，再次運行看會出現什麼結果：

$ nosetests test_calculator.py
F======================================================================FAIL: test_calculator_add_method_returns_correct_result (test.test_calculator.TddInPythonExample)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 9, in test_calculator_add_method_returns_correct_resultself.assertEqual(4, result)AssertionError: 4 != None----------------------------------------------------------------------Ran 1 test in 0.001sFAILED (failures=1)

很明顯，add方法返回了錯誤的值，因為還沒有為它指定行為。幸好nosetest會指出出錯的位置，方便進行修改。稍作改動後，測試便可通過了：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):return x+y[py] view plaincopy$ nosetests test_calculator.py.----------------------------------------------------------------------Ran 1 test in 0.000sOK

雖然通過了，但是圍繞該方法還可以做更多的工作。

沉迷於某個案例很容易造成短視

import unittest
from app.calculator import Calculatorclass TddInPythonExample(unittest.TestCase):def setUp(self):self.calc = Calculator()def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):result = self.calc.add(2, 2)self.assertEqual(4, result)def test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbers(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, three)if __name__ == __main__:unittest.main()

$ nosetests test_calculator.py
.F======================================================================FAIL: test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbers (test.test_calculator.TddInPythonExample)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 15, in test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbersself.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, three)AssertionError: ValueError not raised----------------------------------------------------------------------Ran 2 tests in 0.001sFAILED (failures=1)

顯然nosetests告訴我們ValueError沒有被拋出。現在我們有了一個新的缺陷測試，接著嘗試編碼進行解決：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):return x + yelse:raise ValueError

代碼中使用了isinstance方法是為了確保輸入的是數字型數據。

由於兩個變數的類型有多種組合，為了進行完整的測試，所以需要把可能出現的組合進行統籌並進行處理：

import unittest
from app.calculator import Calculatorclass TddInPythonExample(unittest.TestCase):def setUp(self):self.calc = Calculator()def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):result = self.calc.add(2, 2)self.assertEqual(4, result)def test_calculator_returns_error_message_if_both_args_not_numbers(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, three)def test_calculator_returns_error_message_if_x_arg_not_number(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, two, 3)def test_calculator_returns_error_message_if_y_arg_not_number(self):self.assertRaises(ValueError, self.calc.add, 2, three)if __name__ == __main__:unittest.main()

至此我們可以運行所有的測試了，所要實現的需求也都滿足了。

其它的單元測試包

py.test

$ nosetests test_calculator.py
....----------------------------------------------------------------------Ran 4 tests in 0.001sOK

安裝pytest的方式與nosetest差不多，命令是$ pip install pytes。執行的命令是$ pip install pytes或者指定要執行的測試文件$ py.test test/calculator_tests.py。

$ py.test test/test_calculator.py
================================================================= test session starts =================================================================platform darwin -- Python 2.7.6 -- py-1.4.26 -- pytest-2.6.4collected 4 itemstest/test_calculator.py ....============================================================== 4 passed in 0.02 seconds ===============================================================

pytest運行後的結果如下。註：只有代碼含有錯誤或異常的情況下,pytest才會進行輸出。

$ py.test test/test_calculator.py
================================================================= test session starts =================================================================platform darwin -- Python 2.7.6 -- py-1.4.26 -- pytest-2.6.4collected 4 itemstest/test_calculator.py F...====================================================================== FAILURES =======================================================================________________________________________ TddInPythonExample.test_calculator_add_method_returns_correct_result _________________________________________self = &def test_calculator_add_method_returns_correct_result(self):result = self.calc.add(3, 2)&> self.assertEqual(4, result)E AssertionError: 4 != 5test/test_calculator.py:11: AssertionError---------------------------------------------------------------- Captured stdout call -----------------------------------------------------------------X value is: 3Y value is: 2Result is 5========================================================= 1 failed, 3 passed in 0.03 seconds ==========================================================

單元測試

如果不想安裝額外的包並想保持一個純凈的標準庫結構，使用Python內建的unittest單元測試包是不錯的選擇。其使用方法如下：

if __name__ == __main__:
unittest.main()使用python calculator_tests.py執行後，看會得到什麼結果：[py] view plaincopy$ python test/test_calculator.py....----------------------------------------------------------------------Ran 4 tests in 0.004sOK

使用PDB進行調試

以TDD方式開發，經常會遇到來自代碼或測試的問題。有時這些錯誤又是比較隱蔽的。因此，需要配合使用高明的調試技術。

以TDD方式進行開發出現問題時可能難以發現

幸運地，有不少的辦法來解決這些問題。其中最簡單的方式是透過增添print語句實現「斷點」輸出。

結合print語句進行調試

加法通過後，可以嘗試進行減法調試。把app/calculator.py中的add部分代碼作如下改動：

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):return x - yelse:raise ValueError

這裡不妨嘗試使用print語句進行輸出，來監視值是怎樣變化的。

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):print X is: {}.format(x)print Y is: {}.format(y)result = x - yprint Result is: {}.format(result)return resultelse:raise ValueError

現在可以使用nosetest來執行並查看結果，可見這樣的工整輸出結構，對調試是十分有幫助的。

$ nosetests test/test_calculator.py
F...======================================================================FAIL: test_calculator_add_method_returns_correct_result (test.test_calculator.TddInPythonExample)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "/Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/test/test_calculator.py", line 11, in test_calculator_add_method_returns_correct_resultself.assertEqual(4, result)AssertionError: 4 != 0-------------------- &>&> begin captured stdout &X is: 2Y is: 2Result is: 0--------------------- &>&> end captured stdout &----------------------------------------------------------------------Ran 4 tests in 0.002sFAILED (failures=1)

PDB進階調試

class Calculator(object):
def add(self, x, y):number_types = (int, long, float, complex)if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):import pdb; pdb.set_trace()return x - yelse:raise ValueError

如果測試停止並有pdb提示，請使用list命令來進行當前代碼定位。

$ nosetests -s
&> /Users/user/PycharmProjects/tdd_in_python/app/calculator.py(7)add()-&> return x - y(Pdb) list2 def add(self, x, y):3 number_types = (int, long, float, complex)45 if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):6 import pdb; pdb.set_trace()7 -&> return x - y8 else:9 raise ValueError[EOF](Pdb)

出現提示後是可以進行交互操作的，比方說想在這個時候檢閱x和y的值：