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UnitTest 是 Python 自带的一个单元测试框架,用它来做单元测试。
为什么使用UnitTest框架?
UnitTest 核心要素 :
TestCase 就是测试用例的意思。
示例:
我们可以定义一个实现加法操作的函数,并对该函数进行测试。
# 导包
import unittest
# 定义函数(方法)
def my_sum(i, j):
return i + j;
# 定义测试类 注:必须继承unittest.TestCase
class my_test(unittest.TestCase):
# 定义测试方法 注: 测试方法名称命名以 test 开头;
def test_01(self):
print(my_sum(1, 2))
def test_02(self):
print(my_sum(3, 4))
TestSuite 翻译过来的意识就是 测试套件,多条测试用例集合在一起,就是一个 TestSuite。
使用:
1、实例化(suite:为 TestSuite 实例化的名称,你可以叫a,b,c 都可以)
suite = unittest.TestSuite()
2、添加用例(ClassName:为类名;MethodName:为方法名)
suite.addTest(ClassName("MethodName"))
3、添加扩展:(搜索指定 ClassName 内 test 开头的方法并添加到测试套件中)
suite.addTest(unittest.makeSuite(ClassName))
注:
TestSuite 需要配合 TextTestRunner 才能被执行
TextTestRunner 是用来执行测试用例和测试套件的
使用:
1、实例化: runner = unittest.TextTestRunner()
2、执行: runner.run(suite) # suite:为测试套件名称
示例:
这里我们多写将测试类分模块。
Test01.py
# 导包
import unittest
# 定义函数(方法)
def my_sum(i, j):
return i + j;
# 定义测试类 my_test 注:必须继承unittest.TestCase
class my_test(unittest.TestCase):
# 定义测试方法 注: 测试方法名称命名以 test 开头;
def test_01(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2)+" my_test的test_01")
def test_02(self):
print("结果:%s" % my_sum(3, 4)+" my_test的test_02")
Test02.py
# 导包
import unittest
# 定义函数(方法)
def my_sum(i, j):
return i + j;
class my_test02(unittest.TestCase):
def test_01(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2)+" my_test02的test_01")
def test_02(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2)+" my_test02的test_02")
Test.py :执行测试用例
import unittest
import Test01
import Test02
# 实例化TestSuite
suite = unittest.TestSuite()
# 添加用例
suite.addTest(Test01.my_test("test_01"))
# 添加 my_test02 类中所有 test 开头的方法
suite.addTest(unittest.makeSuite(Test02.my_test02))
# 实例化TextTestRunner
runner = unittest.TextTestRunner()
# 执行
runner.run(suite)
用来加载 TestCase 到 TestSuite 中,即加载满足条件的测试用例,并把测试用例封装成测试套件。 使用 unittest.TestLoader,通过该类下面的 discover()方法自动搜索指定目录下指定开头的.py 文件,并将查找到的测试用例组装到测试套件;
使用:
suite = unittest.TestLoader().discover(test_dir, pattern='test*.py')
test_dir: 为指定的测试用例的目录; pattern:为查找的.py 文件的格式;
注:
如果文件名默认为'test*.py' 也可以使用 unittest.defaultTestLoader 代替 unittest.TestLoader()
示例:
import unittest
# 实例化 TestLoader
suite = unittest.TestLoader().discover("./", "test0*.py")
# 实例化TextTestRunner
runner = unittest.TextTestRunner()
# 执行
runner.run(suite)
TestSuite 与 TestLoader 区别
Fixture 是一个概述,对一个测试用例环境的初始化和销毁就是一个Fixture 。
Fixture有三个控制级别:
在TestCase,也就是测试用例所在的class中定义方法,如果一个TestCase中有多个测试用例,那么setUp和tearDown就会被自动调用多次。
使用:
运行于测试方法的始末,即:运行一次测试方法就会运行一次 setUp 和tearDown
示例:
# 导包
import unittest
# 定义函数(方法)
def my_sum(i, j):
return i + j;
# 定义测试类 my_test 注:必须继承unittest.TestCase
class my_test(unittest.TestCase):
# 初始化方法
def setUp(self):
print("setUP 执行初始化")
# 销毁方法
def tearDown(self):
print("tearDown 执行销毁")
# 定义测试方法 注: 测试方法名称命名以 test 开头;
def test_01(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2) + " my_test的test_01")
def test_02(self):
print("结果:%s" % my_sum(3, 4) + " my_test的test_02")
不管类中有多少方法,一个类开始的时候自动调用函数,结束的之后自动调用函数。
使用:
运行于测试类的始末 , 即: 每个测试类只会运行 一次 setUpClass 和 tearDownClass.
# 导包
import unittest
# 定义函数(方法)
def my_sum(i, j):
return i + j;
# 定义测试类 my_test 注:必须继承unittest.TestCase
class my_test(unittest.TestCase):
# 初始化
@classmethod
def setUpClass(cls):
print("setUP 执行初始化")
# 销毁方法
@classmethod
def tearDownClass(cls):
print("tearDown 执行销毁")
# 定义测试方法 注: 测试方法名称命名以 test 开头;
def test_01(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2) + " my_test的test_01")
def test_02(self):
print("结果:%s" % my_sum(3, 4) + " my_test的test_02")
不管py文件中有多少个类,以及类中有多少方法,只自动执行一次
使用:
# 导包
import unittest
# 定义函数(方法)
def my_sum(i, j):
return i + j;
# 模块级
def setUpModule():
print("setUpModule自动调用了")
# 模块级
def tearDownModule():
print("tearDownModule自动调用了")
# 定义测试类 my_test 注:必须继承unittest.TestCase
class my_test(unittest.TestCase):
# 定义测试方法 注: 测试方法名称命名以 test 开头;
def test_01(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2) + " my_test的test_01")
def test_02(self):
print("结果:%s" % my_sum(3, 4) + " my_test的test_02")
# 定义测试类 my_test02
class my_test02(unittest.TestCase):
def test_01(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2) + " my_test02的test_01")
def test_02(self):
print("结果:%s" % my_sum(1, 2) + " my_test02的test_02")
让程序代替人为判断测试程序执行结果是否符合预期结果的过程。
为什么要学习断言呢?
因为自动化脚本在执行的时候一般都是无人值守状态,我们不知道执行结果是否符合预期结果,所以我们需要让程序代替人为检测程序执行的结果是否符合预期结果,这就需要使用断言。
UnitTest 中提供了非常丰富的断言方法,复杂的断言方法在自动化测试中几乎使用不到,所以我们只需要掌握几个常用的即可。
常用的 UnitTest 断言方法:
序号 | 断言方法 | 断言描述 |
---|---|---|
1 | assertTrue(expr, msg=None) | 验证 expr 是 true,如果为 false,则 fail |
2 | assertFalse(expr, msg=None) | 验证 expr 是 false,如果为 true,则 fail |
3 | assertEqual(expected, actual, msg=None) | 验证 expected==actual,不等则 fail |
4 | assertNotEqual(first, second, msg=None) | 验证 first != second, 相等则 fail |
5 | assertIsNone(obj, msg=None) | 验证 obj 是 None,不是则 fail |
6 | assertIsNotNone(obj, msg=None) | 验证 obj 不是 None,是则 fail |
7 | assertIn(member, container, msg=None) | 验证是否 member in container |
8 | assertNotIn(member, container, msg=None) | 验证是否 member not in container |
断言方法已经在 unittest.TestCase 类中定义好了,而且我们自定义的测试类已经继承了 TestCase,所以在测试方法中直接调用即可。
# 导包
import unittest
# 定义函数(方法)
def my_sum(i, j):
return i + j;
# 定义测试类 my_test 注:必须继承unittest.TestCase
class my_test(unittest.TestCase):
# 定义测试方法 注: 测试方法名称命名以 test 开头;
def test_01(self):
num = my_sum(1, 2)
# 如果 num为4,正确
self.assertEqual(3, num);
def test_02(self):
num = my_sum(3, 4)
# 如果 num为7,正确
self.assertEqual(7, num);
def test_03(self):
num = my_sum(1, 2)
# 如果 num在列表中,正确
self.assertIn(num,[1,2,3,4,5])
上面的测试用例都存在一个问题,都是一条测试数据定义一个测试函数,代码冗余度太高。 我们可以通过参数化的方式来传递数据,从而实现数据和脚本分离。 并且可以实现用例的重复执行。unittest测试框架,本身不支持参数化,但是可以通过安装 unittest扩展插件 parameterized 来实现。
方式一:
我们可以直接打开命令提示符输入:pip install parameterized
方式二 :
使用PyCharm 安装,直接看图
方式一:
import unittest
from parameterized import parameterized
def my_sum(i, j):
return i + j
class my_test(unittest.TestCase):
# a是调用my_sum的第一个参数
# b是调用my_sum的第二个参数
# c是预期结果
@parameterized.expand([(1, 2, 3), (5, 6, 110), (-1, 3, 2)])
def test_001(self, i, j, k):
# 定义变量num得到my_sum函数的返回值
num = my_sum(i, j)
# num1里存放的是实际结果,k是预期结果
self.assertEqual(num, k)
# 实际结果与预期结果相符,代表测试用例测试通过
# 不相符代表测试用例测试失败
方式二:
就是直接定义好一个列表,列表里面有元组。
方式三:
就是定义一个函数(方法),然后直接返回元组。
对于一些未完成的或者不满足测试条件的测试函数和测试类,可以跳过执行。
使用方式:
@unittest.skip('代码未完成'):直接将测试函数标记成跳过 @unittest.skipIf(condition, reason):根据条件判断测试函数是否跳过
示例:
HTML 测试报告就是执行完测试用例后,以 HTML(网页)方式将执行结果生成报告。
为什么要生产测试报告?
因为测试报告是本次测试结果的体现形态,然后测试报告内包含了有关本次测试用例的详情;
HTML 生成报告方式
一种是TextTestRunner (UnitTest 自带),另外的就是其他的第三方模板HTMLTestRunner。
首先我们先来看看TextTestRunner如何生成测试报告的。
import unittest
# 生成测试套件
suite = unittest.TestLoader().discover("./", "test0*.py")
# 以只写方式打开测试报告文件
f = open("C:/Users/jie/Desktop/test.txt", "w", encoding="utf-8")
# 实例化TextTestRunner stream为open函数打开的文件流; verbosity 为不同模板编号
runner = unittest.TextTestRunner(stream=f,verbosity=2)
# 执行
runner.run(suite)
# 关闭
f.close()
结果
我们再来看看HTMLTestRunner 测试报告
首先要安装HTMLTestRunner,这里要注意的是由于HTMLTestRunner是一个第三方的unittest HTML报告库,用pip是死活安装不了的,得去网上下载HTMLTestRunner.py放到存放python源代码的Lib目录下。大家也可以用我下好的。
HTMLTestRunner: 这是python HTMLTestRunner
import unittest
from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner
# 生成测试套件
suite = unittest.TestLoader().discover("./", "test*.py")
# 以只写方式打开测试报告文件
f = open("C:/Users/jie/Desktop/test01.html", "wb")
# 实例化 HTMLTestRunner 对象 stream:open 函数打开的文件流; title:[可选参数],为报告标题; description:[可选参数],为报告描述信息;比如操作系统、浏览器等版本;
runner = HTMLTestRunner(stream=f, title="自动化测试报告", description="Chrome 浏览器")
# 执行
runner.run(suite)
# 关闭
f.close()
效果