Python 中的单元测试理论？

Question

前世我做了一些 Java 开发，发现 JUnit Theories 非常有用。 Python有没有类似的机制？

目前我正在做类似的事情：

def some_test(self):
    cases = [('some sample input', 'some expected value'),
            ('some other input', 'some other expected value')]

    for value, expected in cases:
        result = method_under_test(value)
        self.assertEqual(expected, result)

但这很笨拙，如果第一个"case"失败，其他所有失败都是运行。

Answer 1

我不知道在任何常见的测试框架中有任何内置函数。您的解决方案的唯一问题是迭代在测试内部。相反，它应该在外面并生成测试，可能是这样的

import unittest


def _apply(func, args):
    """Return a function with args applied after first argument"""
    def wrapped(self):
        return func(self, *args)
    return wrapped


class TheoryMeta(type):
    """Metaclass that replaces test methods with multiple methods for each test case"""
    def __new__(meta, name, bases, attrs):
        newattrs = {}
        cases = attrs.pop('cases', [])

        for name, value in attrs.items():
            if not name.startswith('test') or not callable(value):
                newattrs[name] = value
                continue

            for n, args in enumerate(cases):
                test_name = '%s_%d' % (name, n)
                newattrs[test_name] = _apply(value, args)

        return super().__new__(meta, name, bases, newattrs)


class TestCase(unittest.TestCase, metaclass=TheoryMeta):
    pass

然后要使用它，创建一个 TestCase 子类，该子类具有 cases 属性，该属性是应用于测试用例中每个测试方法的参数列表。

class TestAdd(TestCase):
    cases = [
        # (a, b)
        (1, 1),
        (2, 0),
        (3, 0),
    ]

    def test_add(self, a, b):
        self.assertEqual(a + b, 2)

======================================================================
FAIL: test_add_2 (__main__.__qualname__)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in wrapped
    return func(self, *args)
  File "test.py", line 41, in test_add
    self.assertEqual(a + b, 2)
AssertionError: 3 != 2

----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s

根据您的需要和测试设置，您可能会发现在 TestCase 上只使用猴子补丁生成的测试方法比使用元类更好。或者您可以在 TestLoader 上的覆盖 loadTestsFrom... 中生成它们。无论如何，使用示例数据生成测试方法。

Answer 2

看起来 pytest 可以做这样的事情：https://docs.pytest.org/en/latest/parametrize.html

我自己还没试过。

Answer 3

事实证明，built-in Python 3.4 -- subTest: https://docs.python.org/3.4/library/unittest.html#distinguishing-test-iterations-using-subtests

不如 py.test 的参数化测试或 jUnit 理论那么优雅，但如果您想要 standard-lib 方法并且正在使用 Python 的相对较新版本，它是一个选项。

Python 中的单元测试理论？

Unit test Theories in Python?

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