Python单元测试的九个技巧

本文转载自微信公众号「游戏不存在」，作者肖恩 。转载本文请联系游戏不存在公众号。

pytest是python的单元测试框架，简单易用，在很多知名项目中应用。requests是python知名的http爬虫库，同样简单易用，是python开源项目的TOP10。关于这2个项目，之前都有过介绍，本文主要介绍requests项目如何使用pytest进行单元测试，希望达到下面3个目标：

  1. 熟练pytest的使用
  2. 学习如何对项目进行单元测试
  3. 深入requests的一些实现细节

本文分如下几个部分:

  • requests项目单元测试状况
  • 简单工具类如何测试
  • request-api如何测试
  • 底层API测试

requests项目单元测试状况

requests的单元测试代码全部在 tests 目录，使用 pytest.ini 进行配置。测试除pytest外，还需要安装:

库名描述
httpbin一个使用flask实现的http服务，可以客户端定义http响应，主要用于测试http协议
pytest-httpbinpytest的插件，封装httpbin的实现
pytest-mockpytest的插件，提供mock
pytest-covpytest的插件，提供覆盖率

上述依赖 master 版本在requirement-dev文件中定义;2.24.0版本会在pipenv中定义。

测试用例使用make命令，子命令在Makefile中定义, 使用make ci运行所有单元测试结果如下:

 
 
 
      
  
  
  1. $ make ci 
    2.   
  
  
  2. pytest tests --junitxml=report.xml 
    3.   
  
  
  3. ======================================================================================================= test session starts ======================================================================================================= 
    4.   
  
  
  4. platform linux -- Python 3.6.8, pytest-3.10.1, py-1.10.0, pluggy-0.13.1 
    5.   
  
  
  5. rootdir: /home/work6/project/requests, inifile: pytest.ini 
    6.   
  
  
  6. plugins: mock-2.0.0, httpbin-1.0.0, cov-2.9.0 
    7.   
  
  
  7. collected 552 items                                                                                                                                                                                                                
    8.   
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  9. tests/test_help.py ...                                                                                                                                                                                                      [  0%] 
    10.   
  
  
  10. tests/test_hooks.py ...                                                                                                                                                                                                     [  1%] 
    11.   
  
  
  11. tests/test_lowlevel.py ...............                                                                                                                                                                                      [  3%] 
    12.   
  
  
  12. tests/test_packages.py ...                                                                                                                                                                                                  [  4%] 
    13.   
  
  
  13. tests/test_requests.py .................................................................................................................................................................................................... [ 39%] 
    14.   
  
  
  14. 127.0.0.1 - - [10/Aug/2021 08:41:53] "GET /stream/4 HTTP/1.1" 200 756 
    15.   
  
  
  15. .127.0.0.1 - - [10/Aug/2021 08:41:53] "GET /stream/4 HTTP/1.1" 500 59 
    16.   
  
  
  16. ---------------------------------------- 
    17.   
  
  
  17. Exception happened during processing of request from ('127.0.0.1', 46048) 
    18.   
  
  
  18. Traceback (most recent call last): 
    19.   
  
  
  19.   File "/usr/lib64/python3.6/wsgiref/handlers.py", line 138, in run 
    20.   
  
  
  20.     self.finish_response() 
    21.   
  
  
  21. x.........................................................................................                                                                                                                                 [ 56%] 
    22.   
  
  
  22. tests/test_structures.py ....................                                                                                                                                                                               [ 59%] 
    23.   
  
  
  23. tests/test_testserver.py ......s....                                                                                                                                                                                        [ 61%] 
    24.   
  
  
  24. tests/test_utils.py ..s................................................................................................................................................................................................ssss [ 98%] 
    25.   
  
  
  25. ssssss.....                                                                                                                                                                                                                 [100%] 
    26.   
  
  
  26.  
    27.   
  
  
  27. ----------------------------------------------------------------------------------- generated xml file: /home/work6/project/requests/report.xml ----------------------------------------------------------------------------------- 
    28.   
  
  
  28. ======================================================================================= 539 passed, 12 skipped, 1 xfailed in 64.16 seconds ======================================================================================== 
    29.

可以看到requests在1分钟内，总共通过了539个测试用例，效果还是不错。使用 make coverage 查看单元测试覆盖率:

 
 
 
      
  
  
  1. $ make coverage 
    2.   
  
  
  2. ----------- coverage: platform linux, python 3.6.8-final-0 ----------- 
    3.   
  
  
  3. Name                          Stmts   Miss  Cover 
    4.   
  
  
  4. ------------------------------------------------- 
    5.   
  
  
  5. requests/__init__.py             71     71     0% 
    6.   
  
  
  6. requests/__version__.py          10     10     0% 
    7.   
  
  
  7. requests/_internal_utils.py      16      5    69% 
    8.   
  
  
  8. requests/adapters.py            222     67    70% 
    9.   
  
  
  9. requests/api.py                  20     13    35% 
    10.   
  
  
  10. requests/auth.py                174     54    69% 
    11.   
  
  
  11. requests/certs.py                 4      4     0% 
    12.   
  
  
  12. requests/compat.py               47     47     0% 
    13.   
  
  
  13. requests/cookies.py             238    115    52% 
    14.   
  
  
  14. requests/exceptions.py           35     29    17% 
    15.   
  
  
  15. requests/help.py                 63     19    70% 
    16.   
  
  
  16. requests/hooks.py                15      4    73% 
    17.   
  
  
  17. requests/models.py              455    119    74% 
    18.   
  
  
  18. requests/packages.py             16     16     0% 
    19.   
  
  
  19. requests/sessions.py            283     67    76% 
    20.   
  
  
  20. requests/status_codes.py         15     15     0% 
    21.   
  
  
  21. requests/structures.py           40     19    52% 
    22.   
  
  
  22. requests/utils.py               465    170    63% 
    23.   
  
  
  23. ------------------------------------------------- 
    24.   
  
  
  24. TOTAL                          2189    844    61% 
    25.   
  
  
  25. Coverage XML written to file coverage.xml 
    26.

结果显示requests项目总体覆盖率61%，每个模块的覆盖率也清晰可见。

单元测试覆盖率使用代码行数进行判断，Stmts显示模块的有效行数，Miss显示未执行到的行。如果生成html的报告，还可以定位到具体未覆盖到的行;pycharm的coverage也有类似功能。

tests下的文件及测试类如下表:

文件描述
compatpython2和python3兼容
conftestpytest配置
test_help,test_packages,test_hooks,test_structures简单测试类
utils.py工具函数
test_utils测试工具函数
test_requests测试requests
testserver\server模拟服务
test_testserver模拟服务测试
test_lowlevel使用模拟服务测试模拟网络测试

简单工具类如何测试

test_help 实现分析

先从最简单的test_help上手，测试类和被测试对象命名是对应的。先看看被测试的模块help.py。这个模块主要是2个函数 info 和 _implementation:

 
 
 
      
  
  
  1. import idna 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. def _implementation(): 
    4.   
  
  
  4.     ... 
    5.   
  
  
  5.      
    6.   
  
  
  6. def info(): 
    7.   
  
  
  7.     ... 
    8.   
  
  
  8.     system_ssl = ssl.OPENSSL_VERSION_NUMBER 
    9.   
  
  
  9.     system_ssl_info = { 
    10.   
  
  
  10.         'version': '%x' % system_ssl if system_ssl is not None else '' 
    11.   
  
  
  11.     } 
    12.   
  
  
  12.     idna_info = { 
    13.   
  
  
  13.         'version': getattr(idna, '__version__', ''), 
    14.   
  
  
  14.     } 
    15.   
  
  
  15.     ... 
    16.   
  
  
  16.     return { 
    17.   
  
  
  17.         'platform': platform_info, 
    18.   
  
  
  18.         'implementation': implementation_info, 
    19.   
  
  
  19.         'system_ssl': system_ssl_info, 
    20.   
  
  
  20.         'using_pyopenssl': pyopenssl is not None, 
    21.   
  
  
  21.         'pyOpenSSL': pyopenssl_info, 
    22.   
  
  
  22.         'urllib3': urllib3_info, 
    23.   
  
  
  23.         'chardet': chardet_info, 
    24.   
  
  
  24.         'cryptography': cryptography_info, 
    25.   
  
  
  25.         'idna': idna_info, 
    26.   
  
  
  26.         'requests': { 
    27.   
  
  
  27.             'version': requests_version, 
    28.   
  
  
  28.         }, 
    29.   
  
  
  29.     } 
    30.

info提供系统环境的信息，_implementation是其内部实现，以下划线*_*开头。再看测试类test_help:

 
 
 
      
  
  
  1. from requests.help import info 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. def test_system_ssl(): 
    4.   
  
  
  4.     """Verify we're actually setting system_ssl when it should be available.""" 
    5.   
  
  
  5.     assert info()['system_ssl']['version'] != '' 
    6.   
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  7. class VersionedPackage(object): 
    8.   
  
  
  8.     def __init__(self, version): 
    9.   
  
  
  9.         self.__version__ = version 
    10.   
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  11. def test_idna_without_version_attribute(mocker): 
    12.   
  
  
  12.     """Older versions of IDNA don't provide a __version__ attribute, verify 
    13.   
  
  
  13.     that if we have such a package, we don't blow up. 
    14.   
  
  
  14.     """ 
    15.   
  
  
  15.     mocker.patch('requests.help.idna', new=None) 
    16.   
  
  
  16.     assert info()['idna'] == {'version': ''} 
    17.   
  
  
  17.  
    18.   
  
  
  18. def test_idna_with_version_attribute(mocker): 
    19.   
  
  
  19.     """Verify we're actually setting idna version when it should be available.""" 
    20.   
  
  
  20.     mocker.patch('requests.help.idna', new=VersionedPackage('2.6')) 
    21.   
  
  
  21.     assert info()['idna'] == {'version': '2.6'} 
    22.

首先从头部的导入信息可以看到，仅仅对info函数进行测试，这个容易理解。info测试通过，自然覆盖到_implementation这个内部函数。这里可以得到单元测试的第1个技巧:

1.仅对public的接口进行测试

test_idna_without_version_attribute和test_idna_with_version_attribute均有一个mocker参数，这是pytest-mock提供的功能，会自动注入一个mock实现。使用这个mock对idna模块进行模拟

 
 
 
      
  
  
  1. # 模拟空实现 
    2.   
  
  
  2. mocker.patch('requests.help.idna', new=None) 
    3.   
  
  
  3. # 模拟版本2.6 
    4.   
  
  
  4. mocker.patch('requests.help.idna', new=VersionedPackage('2.6')) 
    5.

可能大家会比较奇怪，这里patch模拟的是 requests.help.idna , 而我们在help中导入的是 inda 模块。这是因为在requests.packages中对inda进行了模块名重定向:

 
 
 
      
  
  
  1. for package in ('urllib3', 'idna', 'chardet'): 
    2.   
  
  
  2.     locals()[package] = __import__(package) 
    3.   
  
  
  3.     # This traversal is apparently necessary such that the identities are 
    4.   
  
  
  4.     # preserved (requests.packages.urllib3.* is urllib3.*) 
    5.   
  
  
  5.     for mod in list(sys.modules): 
    6.   
  
  
  6.         if mod == package or mod.startswith(package + '.'): 
    7.   
  
  
  7.             sys.modules['requests.packages.' + mod] = sys.modules[mod] 
    8.

使用mocker后，idna的__version__信息就可以进行控制，这样info中的idna结果也就可以预期。那么可以得到第2个技巧:

2.使用mock辅助单元测试

test_hooks 实现分析

我们继续查看hooks如何进行测试:

 
 
 
      
  
  
  1. from requests import hooks 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. def hook(value): 
    4.   
  
  
  4.     return value[1:] 
    5.   
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  6. @pytest.mark.parametrize( 
    7.   
  
  
  7.     'hooks_list, result', ( 
    8.   
  
  
  8.         (hook, 'ata'), 
    9.   
  
  
  9.         ([hook, lambda x: None, hook], 'ta'), 
    10.   
  
  
  10.     ) 
    11.   
  
  
  11. ) 
    12.   
  
  
  12. def test_hooks(hooks_list, result): 
    13.   
  
  
  13.     assert hooks.dispatch_hook('response', {'response': hooks_list}, 'Data') == result 
    14.   
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  15. def test_default_hooks(): 
    16.   
  
  
  16.     assert hooks.default_hooks() == {'response': []} 
    17.

hooks模块的2个接口default_hooks和dispatch_hook都进行了测试。其中default_hooks是纯函数，无参数有返回值，这种函数最容易测试，仅仅检查返回值是否符合预期即可。dispatch_hook会复杂一些，还涉及对回调函数(hook函数)的调用:

 
 
 
      
  
  
  1. def dispatch_hook(key, hooks, hook_data, **kwargs): 
    2.   
  
  
  2.     """Dispatches a hook dictionary on a given piece of data.""" 
    3.   
  
  
  3.     hooks = hooks or {} 
    4.   
  
  
  4.     hooks = hooks.get(key) 
    5.   
  
  
  5.     if hooks: 
    6.   
  
  
  6.         # 判断钩子函数 
    7.   
  
  
  7.         if hasattr(hooks, '__call__'): 
    8.   
  
  
  8.             hooks = [hooks] 
    9.   
  
  
  9.         for hook in hooks: 
    10.   
  
  
  10.             _hook_data = hook(hook_data, **kwargs) 
    11.   
  
  
  11.             if _hook_data is not None: 
    12.   
  
  
  12.                 hook_data = _hook_data 
    13.   
  
  
  13.     return hook_data 
    14.

pytest.mark.parametrize提供了2组参数进行测试。第一组参数hook和ata很简单，hook是一个函数，会对参数裁剪，去掉首位，ata是期望的返回值。test_hooks的response的参数是Data，所以结果应该是ata。第二组参数中的第一个参数会复杂一些，变成了一个数组，首位还是hook函数，中间使用一个匿名函数，匿名函数没有返回值，这样覆盖到 if _hook_data is not None: 的旁路分支。执行过程如下:

  • hook函数裁剪Data首位，剩余ata
  • 匿名函数不对结果修改，剩余ata
  • hook函数继续裁剪ata首位，剩余ta

经过测试可以发现dispatch_hook的设计十分巧妙，使用pipeline模式，将所有的钩子串起来，这是和事件机制不一样的地方。细心的话，我们可以发现 if hooks: 并未进行旁路测试，这个不够严谨，有违我们的第3个技巧:

3.测试尽可能覆盖目标函数的所有分支

test_structures 实现分析

LookupDict的测试用例如下:

 
 
 
      
  
  
  1. class TestLookupDict: 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3.     @pytest.fixture(autouse=True) 
    4.   
  
  
  4.     def setup(self): 
    5.   
  
  
  5.         """LookupDict instance with "bad_gateway" attribute.""" 
    6.   
  
  
  6.         self.lookup_dict = LookupDict('test') 
    7.   
  
  
  7.         self.lookup_dict.bad_gateway = 502 
    8.   
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  9.     def test_repr(self): 
    10.   
  
  
  10.         assert repr(self.lookup_dict) == "" 
    11.   
  
  
  11.  
    12.   
  
  
  12.     get_item_parameters = pytest.mark.parametrize( 
    13.   
  
  
  13.         'key, value', ( 
    14.   
  
  
  14.             ('bad_gateway', 502), 
    15.   
  
  
  15.             ('not_a_key', None) 
    16.   
  
  
  16.         ) 
    17.   
  
  
  17.     ) 
    18.   
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  19.     @get_item_parameters 
    20.   
  
  
  20.     def test_getitem(self, key, value): 
    21.   
  
  
  21.         assert self.lookup_dict[key] == value 
    22.   
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  23.     @get_item_parameters 
    24.   
  
  
  24.     def test_get(self, key, value): 
    25.   
  
  
  25.         assert self.lookup_dict.get(key) == value 
    26.

可以发现使用setup方法配合@pytest.fixture，给所有测试用例初始化了一个lookup_dict对象;同时pytest.mark.parametrize可以在不同的测试用例之间复用的，我们可以得到第4个技巧:

4.使用pytest.fixture复用被测试对象，使用pytest.mark.parametriz复用测试参数

通过TestLookupDict的test_getitem和test_get可以更直观的了解LookupDict的get和__getitem__方法的作用:

 
 
 
      
  
  
  1. class LookupDict(dict): 
    2.   
  
  
  2.     ... 
    3.   
  
  
  3.     def __getitem__(self, key): 
    4.   
  
  
  4.         # We allow fall-through here, so values default to None 
    5.   
  
  
  5.         return self.__dict__.get(key, None) 
    6.   
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  7.     def get(self, key, default=None): 
    8.   
  
  
  8.         return self.__dict__.get(key, default) 
    9.
  • get自定义字典，使其可以使用 get 方法获取值
  • __getitem__自定义字典，使其可以使用 [] 符合获取值

CaseInsensitiveDict的测试用例在test_structures和test_requests中都有测试，前者主要是基础测试，后者偏向业务使用层面，我们可以看到这两种差异：

 
 
 
      
  
  
  1. class TestCaseInsensitiveDict: 
    2.   
  
  
  2.     # 类测试 
    3.   
  
  
  3.     def test_repr(self): 
    4.   
  
  
  4.         assert repr(self.case_insensitive_dict) == "{'Accept': 'application/json'}" 
    5.   
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  6.     def test_copy(self): 
    7.   
  
  
  7.         copy = self.case_insensitive_dict.copy() 
    8.   
  
  
  8.         assert copy is not self.case_insensitive_dict 
    9.   
  
  
  9.         assert copy == self.case_insensitive_dict 
    10.   
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  11. class TestCaseInsensitiveDict: 
    12.   
  
  
  12.     # 使用方法测试 
    13.   
  
  
  13.     def test_delitem(self): 
    14.   
  
  
  14.         cid = CaseInsensitiveDict() 
    15.   
  
  
  15.         cid['Spam'] = 'someval' 
    16.   
  
  
  16.         del cid['sPam'] 
    17.   
  
  
  17.         assert 'spam' not in cid 
    18.   
  
  
  18.         assert len(cid) == 0 
    19.   
  
  
  19.  
    20.   
  
  
  20.     def test_contains(self): 
    21.   
  
  
  21.         cid = CaseInsensitiveDict() 
    22.   
  
  
  22.         cid['Spam'] = 'someval' 
    23.   
  
  
  23.         assert 'Spam' in cid 
    24.   
  
  
  24.         assert 'spam' in cid 
    25.   
  
  
  25.         assert 'SPAM' in cid 
    26.   
  
  
  26.         assert 'sPam' in cid 
    27.   
  
  
  27.         assert 'notspam' not in cid 
    28.

借鉴上面的测试方法，不难得出第5个技巧:

5.可以从不同的层面对同一个对象进行单元测试

后面的test_lowlevel和test_requests也应用了这种技巧

utils.py

utils中构建了一个可以写入env的生成器(由yield关键字提供)，可以当上下文装饰器使用:

 
 
 
      
  
  
  1. import contextlib 
    2.   
  
  
  2. import os 
    3.   
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  4. @contextlib.contextmanager 
    5.   
  
  
  5. def override_environ(**kwargs): 
    6.   
  
  
  6.     save_env = dict(os.environ) 
    7.   
  
  
  7.     for key, value in kwargs.items(): 
    8.   
  
  
  8.         if value is None: 
    9.   
  
  
  9.             del os.environ[key] 
    10.   
  
  
  10.         else: 
    11.   
  
  
  11.             os.environ[key] = value 
    12.   
  
  
  12.     try: 
    13.   
  
  
  13.         yield 
    14.   
  
  
  14.     finally: 
    15.   
  
  
  15.         os.environ.clear() 
    16.   
  
  
  16.         os.environ.update(save_env) 
    17.

下面是使用方法示例:

 
 
 
      
  
  
  1. # test_requests.py 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. kwargs = { 
    4.   
  
  
  4.     var: proxy 
    5.   
  
  
  5. } 
    6.   
  
  
  6. # 模拟控制proxy环境变量 
    7.   
  
  
  7. with override_environ(**kwargs): 
    8.   
  
  
  8.     proxies = session.rebuild_proxies(prep, {}) 
    9.   
  
  
  9.      
    10.   
  
  
  10. def rebuild_proxies(self, prepared_request, proxies):   
    11.   
  
  
  11.     bypass_proxy = should_bypass_proxies(url, no_proxy=no_proxy) 
    12.   
  
  
  12.   
    13.   
  
  
  13. def should_bypass_proxies(url, no_proxy): 
    14.   
  
  
  14.     ... 
    15.   
  
  
  15.     get_proxy = lambda k: os.environ.get(k) or os.environ.get(k.upper()) 
    16.   
  
  
  16.     ... 
    17.

6.涉及环境变量的地方，可以使用上下文装饰器进行模拟多种环境变量

utils测试用例

utils的测试用例较多，我们选择部分进行分析。先看to_key_val_list函数:

 
 
 
      
  
  
  1. # 对象转列表 
    2.   
  
  
  2. def to_key_val_list(value): 
    3.   
  
  
  3.     if value is None: 
    4.   
  
  
  4.         return None 
    5.   
  
  
  5.  
    6.   
  
  
  6.     if isinstance(value, (str, bytes, bool, int)): 
    7.   
  
  
  7.         raise ValueError('cannot encode objects that are not 2-tuples') 
    8.   
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  9.     if isinstance(value, Mapping): 
    10.   
  
  
  10.         value = value.items() 
    11.   
  
  
  11.  
    12.   
  
  
  12.     return list(value) 
    13.

对应的测试用例TestToKeyValList:

 
 
 
      
  
  
  1. class TestToKeyValList: 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3.     @pytest.mark.parametrize( 
    4.   
  
  
  4.         'value, expected', ( 
    5.   
  
  
  5.             ([('key', 'val')], [('key', 'val')]), 
    6.   
  
  
  6.             ((('key', 'val'), ), [('key', 'val')]), 
    7.   
  
  
  7.             ({'key': 'val'}, [('key', 'val')]), 
    8.   
  
  
  8.             (None, None) 
    9.   
  
  
  9.         )) 
    10.   
  
  
  10.     def test_valid(self, value, expected): 
    11.   
  
  
  11.         assert to_key_val_list(value) == expected 
    12.   
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  13.     def test_invalid(self): 
    14.   
  
  
  14.         with pytest.raises(ValueError): 
    15.   
  
  
  15.             to_key_val_list('string') 
    16.

重点是test_invalid中使用pytest.raise对异常的处理:

7.使用pytest.raises对异常进行捕获处理

TestSuperLen介绍了几种进行IO模拟测试的方法:

 
 
 
      
  
  
  1. class TestSuperLen: 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3.     @pytest.mark.parametrize( 
    4.   
  
  
  4.         'stream, value', ( 
    5.   
  
  
  5.             (StringIO.StringIO, 'Test'), 
    6.   
  
  
  6.             (BytesIO, b'Test'), 
    7.   
  
  
  7.             pytest.param(cStringIO, 'Test', 
    8.   
  
  
  8.                          marks=pytest.mark.skipif('cStringIO is None')), 
    9.   
  
  
  9.         )) 
    10.   
  
  
  10.     def test_io_streams(self, stream, value): 
    11.   
  
  
  11.         """Ensures that we properly deal with different kinds of IO streams.""" 
    12.   
  
  
  12.         assert super_len(stream()) == 0 
    13.   
  
  
  13.         assert super_len(stream(value)) == 4 
    14.   
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  15.     def test_super_len_correctly_calculates_len_of_partially_read_file(self): 
    16.   
  
  
  16.         """Ensure that we handle partially consumed file like objects.""" 
    17.   
  
  
  17.         s = StringIO.StringIO() 
    18.   
  
  
  18.         s.write('foobarbogus') 
    19.   
  
  
  19.         assert super_len(s) == 0 
    20.   
  
  
  20.      
    21.   
  
  
  21.     @pytest.mark.parametrize( 
    22.   
  
  
  22.         'mode, warnings_num', ( 
    23.   
  
  
  23.             ('r', 1), 
    24.   
  
  
  24.             ('rb', 0), 
    25.   
  
  
  25.         )) 
    26.   
  
  
  26.     def test_file(self, tmpdir, mode, warnings_num, recwarn): 
    27.   
  
  
  27.         file_obj = tmpdir.join('test.txt') 
    28.   
  
  
  28.         file_obj.write('Test') 
    29.   
  
  
  29.         with file_obj.open(mode) as fd: 
    30.   
  
  
  30.             assert super_len(fd) == 4 
    31.   
  
  
  31.         assert len(recwarn) == warnings_num 
    32.   
  
  
  32.  
    33.   
  
  
  33.     def test_super_len_with_tell(self): 
    34.   
  
  
  34.         foo = StringIO.StringIO('12345') 
    35.   
  
  
  35.         assert super_len(foo) == 5 
    36.   
  
  
  36.         foo.read(2) 
    37.   
  
  
  37.         assert super_len(foo) == 3 
    38.   
  
  
  38.  
    39.   
  
  
  39.     def test_super_len_with_fileno(self): 
    40.   
  
  
  40.         with open(__file__, 'rb') as f: 
    41.   
  
  
  41.             length = super_len(f) 
    42.   
  
  
  42.             file_data = f.read() 
    43.   
  
  
  43.         assert length == len(file_data) 
    44.
  • 使用StringIO来模拟IO操作，可以配置各种IO的测试。当然也可以使用BytesIO/cStringIO, 不过单元测试用例一般不关注性能，StringIO简单够用。
  • pytest提供tmpdir的fixture，可以进行文件读写操作测试
  • 可以使用__file__来进行文件的只读测试，__file__表示当前文件，不会产生副作用。

8.使用IO模拟配合进行单元测试

request-api如何测试

requests的测试需要httpbin和pytest-httpbin，前者会启动一个本地服务，后者会安装一个pytest插件，测试用例中可以得到httpbin的fixture，用来操作这个服务的URL。

类功能
TestRequestsrequests业务测试
TestCaseInsensitiveDict大小写不敏感的字典测试
TestMorselToCookieExpirescookie过期测试
TestMorselToCookieMaxAgecookie大小
TestTimeout响应超时的测试
TestPreparingURLsURL预处理
...一些零碎的测试用例

坦率的讲：这个测试用例内容庞大，达到2500行。看起来是针对各种业务的零散case，我并没有完全理顺其组织逻辑。我选择一些感兴趣的业务进行介绍, 先看TimeOut的测试:

 
 
 
      
  
  
  1. TARPIT = 'http://10.255.255.1' 
    2.   
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  3. class TestTimeout: 
    4.   
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  5.     def test_stream_timeout(self, httpbin): 
    6.   
  
  
  6.         try: 
    7.   
  
  
  7.             requests.get(httpbin('delay/10'), timeout=2.0) 
    8.   
  
  
  8.         except requests.exceptions.Timeout as e: 
    9.   
  
  
  9.             assert 'Read timed out' in e.args[0].args[0] 
    10.   
  
  
  10.      
    11.   
  
  
  11.     @pytest.mark.parametrize( 
    12.   
  
  
  12.     'timeout', ( 
    13.   
  
  
  13.         (0.1, None), 
    14.   
  
  
  14.         Urllib3Timeout(connect=0.1, read=None) 
    15.   
  
  
  15.     )) 
    16.   
  
  
  16.     def test_connect_timeout(self, timeout): 
    17.   
  
  
  17.         try: 
    18.   
  
  
  18.             requests.get(TARPIT, timeout=timeout) 
    19.   
  
  
  19.             pytest.fail('The connect() request should time out.') 
    20.   
  
  
  20.         except ConnectTimeout as e: 
    21.   
  
  
  21.             assert isinstance(e, ConnectionError) 
    22.   
  
  
  22.             assert isinstance(e, Timeout) 
    23.

test_stream_timeout利用httpbin创建了一个延迟10s响应的接口，然后请求本身设置成2s，这样可以收到一个本地timeout的错误。test_connect_timeout则是访问一个不存在的服务，捕获连接超时的错误。

TestRequests都是对requests的业务进程测试，可以看到至少是2种:

 
 
 
      
  
  
  1. class TestRequests: 
    2.   
  
  
  2.      
    3.   
  
  
  3.     def test_basic_building(self): 
    4.   
  
  
  4.      &nbs            
    
                分享题目：Python单元测试的九个技巧
                
    
                链接地址：http://www.csdahua.cn/qtweb/news26/327876.html
            
    
            
    
                网站建设、网络推广公司-快上网，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等
                                
    
            
    
                广告
                
            
    
            
    
                声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源：
                快上网

成都快上网为您推荐相关内容

营销型网站建设知识

同城分类信息

成都装饰装修　　 　重庆网站建设　　 　成都小程序制作　　 　成都柴油发电机租赁　　 　郫县网站建设　　 　网站改版　　 　云服务器　　 　成都公司注册　　 　成都资质代办　　 　犀浦雨棚定制　　 　成都网站建设　　 　成都包装设计公司　　 　力比特机械　　 　四川锦华橡塑　　 　成都app软件开发　　 　乐山电信机房　　 　企业画册设计制作　　 　腾讯香港空间　　 　重庆做网站　　 　温江网站建设