python單元測試淺析的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python中的unittest有什麼作用
• 2、後端編程Python3-調試、測試和性能剖析(下)
• 3、Python做軟件自動化測試的入門提問
• 4、徒手搭建Python單元測試框架
• 5、python有哪些特點和優點
• 6、python的做什麼語言的單元測試

python中的unittest有什麼作用

python中unittest模塊是用來做單元測試的。

unittest是一個python版本的junit，junit是java中的單元測試框架，對java的單元測試，有一句話很貼切：Keep thebar green，相信使用eclipse寫過java單元測試的都心領神會。unittest實現了很多junit中的概念，比如我們非常熟悉的test case, test suite等，總之，原理都是相通的，只是用不同的語言表達出來。

下面是一個例子

import random

import unittest

class TestSequenceFunctions(unittest.TestCase):

    def setUp(self):

        self.seq = range(10)

    def test_shuffle(self):

        # make sure the shuffled sequence does not lose any elements

        random.shuffle(self.seq)

        self.seq.sort()

        self.assertEqual(self.seq, range(10))

        # should raise an exception for an immutable sequence

        self.assertRaises(TypeError, random.shuffle, (1,2,3))

    def test_choice(self):

        element = random.choice(self.seq)

        self.assertTrue(element in self.seq)

    def test_sample(self):

        with self.assertRaises(ValueError):

            random.sample(self.seq, 20)

        for element in random.sample(self.seq, 5):

            self.assertTrue(element in self.seq)

if __name__ == ‘__main__’:

    unittest.main()

後端編程Python3-調試、測試和性能剖析(下)

單元測試（Unit Testing）

為程序編寫測試——如果做的到位——有助於減少bug的出現，並可以提高我們對程序按預期目標運行的信心。通常，測試並不能保證正確性，因為對大多數程序而言， 可能的輸入範圍以及可能的計算範圍是如此之大，只有其中最小的一部分能被實際地進 行測試。儘管如此，通過仔細地選擇測試的方法和目標，可以提高代碼的質量。

大量不同類型的測試都可以進行，比如可用性測試、功能測試以及整合測試等。這裡, 我們只講單元測試一對單獨的函數、類與方法進行測試，確保其符合預期的行為。

TDD的一個關鍵點是，當我們想添加一個功能時——比如為類添加一個方法—— 我們首次為其編寫一個測試用例。當然，測試將失敗，因為我們還沒有實際編寫該方法。現在，我們編寫該方法，一旦方法通過了測試，就可以返回所有測試，確保我們新添加的代碼沒有任何預期外的副作用。一旦所有測試運行完畢（包括我們為新功能編寫的測試），就可以對我們的代碼進行檢查，並有理有據地相信程序行為符合我們的期望——當然，前提是我們的測試是適當的。

比如，我們編寫了一個函數，該函數在特定的索引位置插入一個字符串，可以像下面這樣開始我們的TDD：

def insert_at（string, position, insert）:

“””Returns a copy of string with insert inserted at the position

string = “ABCDE”

result =[]

for i in range(-2, len(string) + 2):

… result.append(insert_at(string, i,「-」))

result[:5]

[‘ABC-DE’, ‘ABCD-E’, ‘-ABCDE’,’A-BCDE’, ‘AB-CDE’]

result[5:]

[‘ABC-DE’, ‘ABCD-E’, ‘ABCDE-‘, ‘ABCDE-‘]

“””

return string

對不返回任何參數的函數或方法（通常返回None）,我們通常賦予其由pass構成的一個suite,對那些返回值被試用的，我們或者返回一個常數（比如0）,或者某個不變的參數——這也是我們這裡所做的。（在更複雜的情況下，返回fake對象可能更有用一一對這樣的類，提供mock對象的第三方模塊是可用的。）

運行doctest時會失敗，並列出每個預期內的字符串（’ABCD-EF’、’ABCDE-F’ 等），及其實際獲取的字符串（所有的都是’ABCD-EF’）。一旦確定doctest是充分的和正確的，就可以編寫該函數的主體部分，在本例中只是簡單的return string[:position] + insert+string[position:]。（如果我們編寫的是 return string[:position] + insert,之後複製 string [:position]並將其粘貼在末尾以便減少一些輸入操作，那麼doctest會立即提示錯誤。）

Python的標準庫提供了兩個單元測試模塊，一個是doctest,這裡和前面都簡單地提到過，另一個是unittest。此外，還有一些可用於Python的第三方測試工具。其中最著名的兩個是nose (code.google.com/p/python-nose)與py.test (codespeak.net/py/dist/test/test.html), nose 致力於提供比標準的unittest 模塊更廣泛的功能，同時保持與該模塊的兼容性，py.test則採用了與unittest有些不同的方法，試圖儘可能消除樣板測試代碼。這兩個第三方模塊都支持測試發現，因此沒必要寫一個總體的測試程序——因為模塊將自己搜索測試程序。這使得測試整個代碼樹或某一部分 (比如那些已經起作用的模塊)變得很容易。那些對測試嚴重關切的人，在決定使用哪個測試工具之前，對這兩個(以及任何其他有吸引力的)第三方模塊進行研究都是值 得的。

創建doctest是直截了當的：我們在模塊中編寫測試、函數、類與方法的docstrings。 對於模塊，我們簡單地在末尾添加了 3行：

if __name__ ==”__main__”:

import doctest

doctest.testmod()

在程序內部使用doctest也是可能的。比如，blocks.py程序(其模塊在後面)有自己函數的doctest，但以如下代碼結尾：

if __name__== “__main__”:

main()

這裡簡單地調用了程序的main()函數，並且沒有執行程序的doctest。要實驗程序的 doctest,有兩種方法。一種是導入doctest模塊，之後運行程序—比如，在控制台中輸 入 python3 -m doctest blocks.py (在 Wndows 平台上，使用類似於 C:Python3 lpython.exe 這樣的形式替代python3)。如果所有測試運行良好，就沒有輸出，因此，我們可能寧願執行python3-m doctest blocks.py-v,因為這會列出每個執行的doctest,並在最後給出結果摘要。

另一種執行doctest的方法是使用unittest模塊創建單獨的測試程序。在概念上， unittest模塊是根據Java的JUnit單元測試庫進行建模的，並用於創建包含測試用例的測試套件。unittest模塊可以基於doctests創建測試用例，而不需要知道程序或模塊包含的任何事物——只要知道其包含doctest即可。因此，為給blocks.py程序製作一個測試套件，我們可以創建如下的簡單程序(將其稱為test_blocks.py)：

import doctest

import unittest

import blocks

suite = unittest.TestSuite()

suite.addTest(doctest.DocTestSuite(blocks))

runner = unittest.TextTestRunner()

print(runner.run(suite))

注意，如果釆用這種方法，程序的名稱上會有一個隱含的約束：程序名必須是有效的模塊名。因此，名為convert-incidents.py的程序的測試不能寫成這樣。因為import convert-incidents不是有效的，在Python標識符中，連接符是無效的（避開這一約束是可能的，但最簡單的解決方案是使用總是有效模塊名的程序文件名，比如，使用下劃線替換連接符）。這裡展示的結構（創建一個測試套件，添加一個或多個測試用例或測試套件，運行總體的測試套件，輸出結果）是典型的機遇unittest的測試。運行時，這一特定實例產生如下結果：

…

……………………………………………………………………………………………….

Ran 3 tests in 0.244s

OK

每次執行一個測試用例時，都會輸出一個句點（因此上面的輸出最前面有3個句點），之後是一行連接符，再之後是測試摘要（如果有任何一個測試失敗，就會有更多的輸出信息）。

如果我們嘗試將測試分離開（典型情況下是要測試的每個程序和模塊都有一個測試用例），就不要再使用doctests,而是直接使用unittest模塊的功能——尤其是我們習慣於使用JUnit方法進行測試時ounittest模塊會將測試分離於代碼——對大型項目（測試編寫人員與開發人員可能不一致）而言，這種方法特別有用。此外，unittest單元測試編寫為獨立的Python模塊，因此，不會像在docstring內部編寫測試用例時受到兼容性和明智性的限制。

unittest模塊定義了 4個關鍵概念。測試夾具是一個用於描述創建測試（以及用完之後將其清理）所必需的代碼的術語，典型實例是創建測試所用的一個輸入文件，最後刪除輸入文件與結果輸出文件。測試套件是一組測試用例的組合。測試用例是測試的基本單元—我們很快就會看到實例。測試運行者是執行一個或多個測試套件的對象。

典型情況下，測試套件是通過創建unittest.TestCase的子類實現的，其中每個名稱 以「test」開頭的方法都是一個測試用例。如果我們需要完成任何創建操作，就可以在一個名為setUp()的方法中實現；類似地，對任何清理操作，也可以實現一個名為 tearDown()的方法。在測試內部，有大量可供我們使用的unittest.TestCase方法，包括 assertTrue()、assertEqual()、assertAlmostEqual()（對於測試浮點數很有用）、assertRaises() 以及更多，還包括很多對應的逆方法，比如assertFalse()、assertNotEqual()、failIfEqual()、 failUnlessEqual ()等。

unittest模塊進行了很好的歸檔，並且提供了大量功能，但在這裡我們只是通過一 個非常簡單的測試套件來感受一下該模塊的使用。這裡將要使用的實例,該練習要求創建一個Atomic模塊，該模塊可以用作一 個上下文管理器，以確保或者所有改變都應用於某個列表、集合或字典，或者所有改變都不應用。作為解決方案提供的Atomic.py模塊使用30行代碼來實現Atomic類， 並提供了 100行左右的模塊doctest。這裡，我們將創建test_Atomic.py模塊，並使用 unittest測試替換doctest,以便可以刪除doctest。

在編寫測試模塊之前，我們需要思考都需要哪些測試。我們需要測試3種不同的數據類型：列表、集合與字典。對於列表，需要測試的是插入項、刪除項或修改項的值。對於集合，我們必須測試向其中添加或刪除一個項。對於字典，我們必須測試的是插入一個項、修改一個項的值、刪除一個項。此外，還必須要測試的是在失敗的情況下，不會有任何改變實際生效。

結構上看，測試不同數據類型實質上是一樣的，因此，我們將只為測試列表編寫測試用例，而將其他的留作練習。test_Atomic.py模塊必須導入unittest模塊與要進行測試的Atomic模塊。

創建unittest文件時，我們通常創建的是模塊而非程序。在每個模塊內部，我們定義一個或多個unittest.TestCase子類。比如，test_Atomic.py模塊中僅一個單獨的 unittest-TestCase子類，也就是TestAtomic (稍後將對其進行講解)，並以如下兩行結束:

if name == “__main__”:

unittest.main()

這兩行使得該模塊可以單獨運行。當然，該模塊也可以被導入並從其他測試程序中運行——如果這只是多個測試套件中的一個，這一點是有意義的。

如果想要從其他測試程序中運行test_Atomic.py模塊，那麼可以編寫一個與此類似的程序。我們習慣於使用unittest模塊執行doctests,比如：

import unittest

import test_Atomic

suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(test_Atomic.TestAtomic)

runner = unittest.TextTestRunner()

pnnt(runner.run(suite))

這裡，我們已經創建了一個單獨的套件，這是通過讓unittest模塊讀取test_Atomic 模塊實現的，並且使用其每一個test*()方法(本實例中是test_list_success()、test_list_fail()，稍後很快就會看到)作為測試用例。

我們現在將查看TestAtomic類的實現。對通常的子類(不包括unittest.TestCase 子類)，不怎麼常見的是，沒有必要實現初始化程序。在這一案例中，我們將需要建立 一個方法，但不需要清理方法，並且我們將實現兩個測試用例。

def setUp(self)：

self.original_list = list(range(10))

我們已經使用了 unittest.TestCase.setUp()方法來創建單獨的測試數據片段。

def test_list_succeed(self):

items = self.original_list[:]

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4]= -782

atomic.insert(0, -9)

self.assertEqual(items,

[-9, 0, 1, -915, 2, -782, 5, 6, 7, 8, 9, 1999])

def test_list_fail(self):

items = self.original_list[:]

with self.assertRaises(AttributeError):

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4] = -782

atomic.poop() # Typo

self.assertListEqual(items, self.original_list)

這裡，我們直接在測試方法中編寫了測試代碼，而不需要一個內部函數，也不再使用unittest.TestCase.assertRaised()作為上下文管理器(期望代碼產生AttributeError)。 最後我們也使用了 Python 3.1 的 unittest.TestCase.assertListEqual()方法。

正如我們已經看到的，Python的測試模塊易於使用，並且極為有用，在我們使用 TDD的情況下更是如此。它們還有比這裡展示的要多得多的大量功能與特徵——比如，跳過測試的能力，這有助於理解平台差別——並且這些都有很好的文檔支持。缺失的一個功能——但nose與py.test提供了——是測試發現，儘管這一特徵被期望在後續的Python版本(或許與Python 3.2—起)中出現。

性能剖析（Profiling）

如果程序運行很慢，或者消耗了比預期內要多得多的內存，那麼問題通常是選擇的算法或數據結構不合適，或者是以低效的方式進行實現。不管問題的原因是什麼， 最好的方法都是準確地找到問題發生的地方,而不只是檢査代碼並試圖對其進行優化。 隨機優化會導致引入bug,或者對程序中本來對程序整體性能並沒有實際影響的部分進行提速，而這並非解釋器耗費大部分時間的地方。

在深入討論profiling之前，注意一些易於學習和使用的Python程序設計習慣是有意義的，並且對提高程序性能不無裨益。這些技術都不是特定於某個Python版本的， 而是合理的Python程序設計風格。第一，在需要只讀序列時，最好使用元組而非列表； 第二，使用生成器，而不是創建大的元組和列表並在其上進行迭代處理；第三，盡量使用Python內置的數據結構 dicts、lists、tuples 而不實現自己的自定義結構，因為內置的數據結構都是經過了高度優化的；第四，從小字符串中產生大字符串時， 不要對小字符串進行連接，而是在列表中累積，最後將字符串列表結合成為一個單獨的字符串；第五，也是最後一點，如果某個對象(包括函數或方法)需要多次使用屬性進行訪問(比如訪問模塊中的某個函數)，或從某個數據結構中進行訪問，那麼較好的做法是創建並使用一個局部變量來訪問該對象，以便提供更快的訪問速度。

Python標準庫提供了兩個特別有用的模塊，可以輔助調査代碼的性能問題。一個是timeit模塊——該模塊可用於對一小段Python代碼進行計時，並可用於諸如對兩個或多個特定函數或方法的性能進行比較等場合。另一個是cProfile模塊，可用於profile 程序的性能——該模塊對調用計數與次數進行了詳細分解，以便發現性能瓶頸所在。

為了解timeit模塊，我們將查看一些小實例。假定有3個函數function_a()、 function_b()、function_c(), 3個函數執行同樣的計算，但分別使用不同的算法。如果將這些函數放於同一個模塊中(或分別導入)，就可以使用timeit模塊對其進行運行和比較。下面給出的是模塊最後使用的代碼：

if __name__ == “__main__”:

repeats = 1000

for function in (“function_a”, “function_b”, “function_c”):

t = timeit.Timer(“{0}(X, Y)”.format(function),”from __main__ import {0}, X, Y”.format(function))

sec = t.timeit(repeats) / repeats

print(“{function}() {sec:.6f} sec”.format(**locals()))

賦予timeit.Timer()構造子的第一個參數是我們想要執行並計時的代碼，其形式是字符串。這裡，該字符串是「function_a(X,Y)」；第二個參數是可選的，還是一個待執行的字符串，這一次是在待計時的代碼之前，以便提供一些建立工作。這裡，我們從 __main__ (即this)模塊導入了待測試的函數，還有兩個作為輸入數據傳入的變量(X 與Y),這兩個變量在該模塊中是作為全局變量提供的。我們也可以很輕易地像從其他模塊中導入數據一樣來進行導入操作。

調用timeit.Timer對象的timeit()方法時，首先將執行構造子的第二個參數(如果有)， 之後執行構造子的第一個參數並對其執行時間進行計時。timeit.Timer.timeit()方法的返回值是以秒計數的時間，類型是float。默認情況下，timeit()方法重複100萬次，並返回所 有這些執行的總秒數，但在這一特定案例中，只需要1000次反覆就可以給出有用的結果, 因此對重複計數次數進行了顯式指定。在對每個函數進行計時後，使用重複次數對總數進行除法操作，就得到了平均執行時間，並在控制台中打印出函數名與執行時間。

function_a() 0.001618 sec

function_b() 0.012786 sec

function_c() 0.003248 sec

在這一實例中，function_a()顯然是最快的——至少對於這裡使用的輸入數據而言。 在有些情況下一一比如輸入數據不同會對性能產生巨大影響——可能需要使用多組輸入數據對每個函數進行測試，以便覆蓋有代表性的測試用例，並對總執行時間或平均執行時間進行比較。

有時監控自己的代碼進行計時並不是很方便，因此timeit模塊提供了一種在命令行中對代碼執行時間進行計時的途徑。比如，要對MyModule.py模塊中的函數function_a()進行計時，可以在控制台中輸入如下命令：python3 -m timeit -n 1000 -s “from MyModule import function_a, X, Y” “function_a(X, Y)”(與通常所做的一樣，對 Windows 環境，我們必須使用類似於C:Python3lpython.exe這樣的內容來替換python3)。-m選項用於Python 解釋器，使其可以加載指定的模塊(這裡是timeit),其他選項則由timeit模塊進行處理。 -n選項指定了循環計數次數，-s選項指定了要建立，最後一個參數是要執行和計時的代碼。命令完成後，會向控制台中打印運行結果，比如：

1000 loops, best of 3: 1.41 msec per loop

之後我們可以輕易地對其他兩個函數進行計時，以便對其進行整體的比較。

cProfile模塊(或者profile模塊，這裡統稱為cProfile模塊)也可以用於比較函數 與方法的性能。與只是提供原始計時的timeit模塊不同的是，cProfile模塊精確地展示 了有什麼被調用以及每個調用耗費了多少時間。下面是用於比較與前面一樣的3個函數的代碼：

if __name__ == “__main__”:

for function in (“function_a”, “function_b”, “function_c”):

cProfile.run(“for i in ranged 1000): {0}(X, Y)”.format(function))

我們必須將重複的次數放置在要傳遞給cProfile.run()函數的代碼內部，但不需要做任何創建，因為模塊函數會使用內省來尋找需要使用的函數與變量。這裡沒有使用顯式的print()語句，因為默認情況下，cProfile.run()函數會在控制台中打印其輸出。下面給出的是所有函數的相關結果(有些無關行被省略，格式也進行了稍許調整，以便與頁面適應)：

1003 function calls in 1.661 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.003 0.003 1.661 1.661 :1 ( )

1000 1.658 0.002 1.658 0.002 MyModule.py:21 (function_a)

1 0.000 0.000 1.661 1.661 {built-in method exec}

5132003 function calls in 22.700 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.487 0.487 22.700 22.700 : 1 ( )

1000 0.011 0.000 22.213 0.022 MyModule.py:28(function_b)

5128000 7.048 0.000 7.048 0.000 MyModule.py:29( )

1000 0.00 50.000 0.005 0.000 {built-in method bisectjeft}

1 0.000 0.000 22.700 22.700 {built-in method exec}

1000 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in method len}

1000 15.149 0.015 22.196 0.022 {built-in method sorted}

5129003 function calls in 12.987 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.205 0.205 12.987 12.987 :l ( )

1000 6.472 0.006 12.782 0.013 MyModule.py:36(function_c)

5128000 6.311 0.000 6.311 0.000 MyModule.py:37( )

1 0.000 0.000 12.987 12.987 {built-in method exec}

ncalls (“調用的次數”)列列出了對指定函數(在filename:lineno(function)中列出) 的調用次數。回想一下我們重複了 1000次調用，因此必須將這個次數記住。tottime (「總的時間」)列列出了某個函數中耗費的總時間，但是排除了函數調用的其他函數內部花費的時間。第一個percall列列出了對函數的每次調用的平均時間(tottime // ncalls)。 cumtime (“累積時間”)列出了在函數中耗費的時間，並且包含了函數調用的其他函數內部花費的時間。第二個percall列列出了對函數的每次調用的平均時間，包括其調用的函數耗費的時間。

這種輸出信息要比timeit模塊的原始計時信息富有啟發意義的多。我們立即可以發現，function_b()與function_c()使用了被調用5000次以上的生成器，使得它們的速度至少要比function_a()慢10倍以上。並且，function_b()調用了更多通常意義上的函數，包括調用內置的sorted()函數，這使得其幾乎比function_c()還要慢兩倍。當然,timeit() 模塊提供了足夠的信息來查看計時上存在的這些差別，但cProfile模塊允許我們了解為什麼會存在這些差別。正如timeit模塊允許對代碼進行計時而又不需要對其監控一樣，cProfile模塊也可以做到這一點。然而，從命令行使用cProfile模塊時，我們不能精確地指定要執行的 是什麼——而只是執行給定的程序或模塊，並報告所有這些的計時結果。需要使用的 命令行是python3 -m cProfile programOrModule.py,產生的輸出信息與前面看到的一 樣，下面給出的是輸出信息樣例，格式上進行了一些調整，並忽略了大多數行：

10272458 function calls (10272457 primitive calls) in 37.718 CPU secs

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

10.000 0.000 37.718 37.718 :1 ( )

10.719 0.719 37.717 37.717 :12( )

1000 1.569 0.002 1.569 0.002 :20(function_a)

1000 0.011 0.000 22.560 0.023 :27(function_b)

5128000 7.078 0.000 7.078 0.000 :28( )

1000 6.510 0.007 12.825 0.013 :35(function_c)

5128000 6.316 0.000 6.316 0.000 :36( )

在cProfile術語學中，原始調用指的就是非遞歸的函數調用。

以這種方式使用cProfile模塊對於識別值得進一步研究的區域是有用的。比如，這裡 我們可以清晰地看到function_b()需要耗費更長的時間，但是我們怎樣獲取進一步的詳細資料？我們可以使用cProfile.run(“function_b()”)來替換對function_b()的調用。或者可以保存完全的profile數據並使用pstats模塊對其進行分析。要保存profile,就必須對命令行進行稍許修改:python3 -m cProfile -o profileDataFile programOrModule.py。 之後可以對 profile 數據進行分析，比如啟動IDLE,導入pstats模塊，賦予其已保存的profileDataFile,或者也可以在控制台中交互式地使用pstats。

下面給出的是一個非常短的控制台會話實例，為使其適合頁面展示，進行了適當調整，我們自己的輸入則以粗體展示：

$ python3 -m cProfile -o profile.dat MyModule.py

$ python3 -m pstats

Welcome to the profile statistics browser.

% read profile.dat

profile.dat% callers function_b

Random listing order was used

List reduced from 44 to 1 due to restriction

Function was called by…

ncalls tottime cumtime

:27(function_b) – 1000 0.011 22.251 :12( )

profile.dat% callees function_b

Random listing order was used

List reduced from 44 to 1 due to restriction

Function called…

ncalls tottime cumtime

:27(function_b)-

1000 0.005 0.005 built-in method bisectJeft

1000 0.001 0.001 built-in method len

1000 1 5.297 22.234 built-in method sorted

profile.dat% quit

輸入help可以獲取命令列表，help後面跟隨命令名可以獲取該命令的更多信息。比如, help stats將列出可以賦予stats命令的參數。還有其他一些可用的工具，可以提供profile數據的圖形化展示形式，比如 RunSnakeRun (), 該工具需要依賴於wxPython GUI庫。

使用timeit與cProfile模塊，我們可以識別出我們自己代碼中哪些區域會耗費超過預期的時間；使用cProfile模塊，還可以準確算岀時間消耗在哪裡。

以上內容部分摘自視頻課程 05後端編程Python-19調試、測試和性能調優(下) ，更多實操示例請參照視頻講解。跟着張員外講編程，學習更輕鬆，不花錢還能學習真本領。

Python做軟件自動化測試的入門提問

用python做自動化測試，主要是接口測試和UI自動化測試。一、接口測試：http協議的舉例:可以用python自帶的urllib\urllib2模擬，模擬前端向服務器發送數據，獲取返回值後，進行校驗和判斷來進行接口測試。網上的例子也比較多，這裡簡單說一下，比如request中data的邊界值測試、字符測試、非空為空測試等等，都可以做二、UI自動化測試：html頁面（python+selenium）或者一些安卓app(python+appiun)可以用。主要是頁面元素的檢查、輸入等。比如可以寫一個腳本，自動登錄百度頁面，搜索某一個關鍵字，並且獲得此關鍵字的百度搜索數量。

徒手搭建Python單元測試框架

稍微具有一定規模的企業對於軟件開發一般都會要求寫單元測試，雖然各自標準不同，有的可能要求覆蓋率達到50即可，而像我司這種竟然要求行覆蓋率和分支覆蓋率都要到95%以上。本文會手把手教你如何在項目初期搭建單元測試框架，以便能夠指導後續開發進行單元測試編寫和測試報告生成。本文適合python項目的架構師或者核心發起者。如果是小白也可以了解下單元測試是怎麼搭建的以及一些單元測試的原則。

一般項目如果是web項目都會有配置文件，那麼啟動單元測試的應用上下文也需要測試用的配置文件。下面是一個基於flask開發的web項目的單元測試配置文件。大家可以參考下。如果項目不是web項目而是腳本倉庫也可以不需要這塊。

基礎測試類會初始化測試應用上下文以及內存數據庫初始化，以及測試完成後的數據清理

測試聚合類是用來掃描所有測試模塊並運行測試用例的

python的Coverage庫是用來生成測試報的，可以通過.coverage文件配置測試報告的內存，包括忽略項，是否包含分支覆蓋率，測試報告生成位置和形式（xml或者html）等

通過運行以下coverage 模塊生成測試報告

python有哪些特點和優點

顯著的優點

Python 語言擁有諸多的優點，這其中，以下幾個優點特別顯著：

簡單易學：Python語言相對於其他編程語言來說，屬於比較容易學習的一門編程語言，它注重的是如何解決問題而不是編程語言的語法和結構。正是因為Python語言簡單易學，所以，已經有越來越多的初學者選擇Python語言作為編程的入門語言。例如，在浙江省 2017年高中信息技術改革中，《算法與程序設計》課程將使用 Python語言替換原有的VB 語言。

語法優美：Python語言力求代碼簡潔、優美。在Python語言中，採用縮進來標識代碼塊，通過減少無用的大括號，去除語句末尾的分號等視覺雜訊，使得代碼的可讀性顯著提高。閱讀一段良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專註於解決問題，而不用太糾結編程語言本身的語法。

豐富強大的庫：Python語言號稱自帶電池(Battery Included)，寓意是Python語言的類庫非常的全面，包含了解決各種問題的類庫。無論實現什麼功能，都有現成的類庫可以使用。如果一個功能比較特殊，標準庫沒有提供相應的支持，那麼，很大概率也會有相應的開源項目提供了類似的功能。合理使用Python的類庫和開源項目，能夠快速的實現功能，滿足業務需求。

開發效率高：Python的各個優點是相輔相成的。例如，Python語言因為有了豐富強大的類庫，所以，Python的開發效率能夠顯著提高。相對於 C、C++ 和 Java等編譯語言，Python開發者的效率提高了數倍。實現相同的功能，Python代碼的文件往往只有 C、C++和Java代碼的1/5~1/3。雖然Python語言擁有很多吸引人的特性，但是，各大互聯網公司廣泛使用Python語言，很大程度上是因為Python語言開發效率高這個特點。開發效率高的語言，能夠更好的滿足互聯網快速迭代的需求，因此，Python語言在互聯網公司使用非常廣泛。

應用領域廣泛：Python語言的另一大優點就是應用領域廣泛，工程師可以使用Python 做很多的事情。例如，Web開發、網絡編程、自動化運維、Linux系統管理、數據分析、科學計算、人工智能、機器學習等等。Python語言介於腳本語言和系統語言之間，我們根據需要，既可以將它當做一門腳本語言來編寫腳本，也可以將它當做一個系統語言來編寫服務。

不可忽視的缺點

毫無疑問，Python確實有用很多的優點，每一個優點看起來都非常吸引人。但是，Python並不是沒有缺點的，最主要的缺點有以下幾個：

Python的執行速度不夠快。當然，這也不是一個很嚴重的問題，一般情況下，我們不會拿Python語言與C/C++這樣的語言進行直接比較。在Python語言的執行速度上，一方面，網絡或磁盤的延遲，會抵消掉部分Python本身消耗的時間；另一方面，因為Python 特別容易和C結合起來，因此，我們可以通過分離一部分需要優化速度的應用，將其轉換為編譯好的擴展，並在整個系統中使用Python腳本將這部分應用連接起來，以提高程序的整體效率。

Python的GIL鎖限制並發：Python的另一個大問題是，對多處理器支持不好。如果讀者接觸Python時間比較長，那麼，一定聽說過GIL這個詞。GIL是指Python全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），當Python的默認解釋器要執行位元組碼時，都需要先申請這個鎖。這意味着，如果試圖通過多線程擴展應用程序，將總是被這個全局解釋器鎖限制。當然，我們可以使用多進程的架構來提高程序的並發，也可以選擇不同的Python實現來運行我們的程序。

Python 2與Python 3不兼容： 如果一個普通的軟件或者庫，不能夠做到後向兼容，那麼，它會被用戶無情的拋棄了。在Python中，一個槽點是Python 2與Python 3不兼容。因為Python沒有向後兼容，給所有的Python工程師帶來了無數的煩惱。

上述就是總結的Python語言的優缺點。總體來說，Python目前的發展還是非常不錯的。藉著人工智能時代的東風，Python開發人員的未來一定會很光明。

python的做什麼語言的單元測試

一、對於你的問題，首先明確測試類型，然後才能明確自動化測試類型，最後定位哪個類型用哪個方面的自動化測試工具。

1、測試類型可以包括：白盒測試、黑盒測試（功能測試、性能測試）等。

2、不同的測試類型使用的自動化測試方法不同，白盒測試主要針對代碼級的單元測試、黑盒測試主要面對功能級和系統級的驗證測試。

3、自動化測試，針對白盒測試，一般需要有一定的編程基礎，即能夠基於功能代碼寫測試代碼，常用的單元測試方面的自動化測試工具很多，上網一搜全是。

4、自動化測試，針對功能測試，有幾種情況，基於CLI、API和GUI的測試；基於CLI、API的測試，即應用腳本技術向設備模擬發送CLI命令或者API請求，以達到控制設備的效果。基於GUI功能測試，即應用傳統的界面自動化測試工具(例如：RFT、QTP等）控制界面控件操作的方法，以達到模擬用戶操作，這幾種方式都需要你有一定的編碼基礎；基於CLI、API的需要你懂腳本技術（例如:tcl、python、ruby等），RFT需要你懂java或者.net、QTP需要VB等。

　5、你說的loadrunner就是性能測試方面的工具，即是測試軟件性能、例如多用戶操作等性能、也需要寫代碼，LR腳本支持的語言有：java、

c、Visual Basic、vbscrīpt。默認的腳本生成語言為

C;其實我想說的是，性能測試工具不重要，你需要掌握其性能測試的方法才是更重要的。

二、我感覺你想入門自動化測試，但是從你問的問題來看，有一定盲目性，我簡單說一下自動化測試吧。

1、自動化測試，其理念就是應用各種手段模擬人工操作，節省人力測試成本，保證產品測試質量。

2、你想學好自動化軟件測試，不是單單靠學習幾個自動化工具就能掌握的，但是你可以從工具入手，首先，告訴你自動化測試的基礎是：

1）編程技巧，包括高級語言和腳本語言，腳本語言是初期的掌握，可以有，tcl、phython、ruby等而高級語言，要好好學好一門，例如，我是對java為重點。還有，如果你是對web自動化測試的話，那麼jsp、php、HTML、CSS等web語言是必須掌握的。

2）操作系統技巧；因為軟件自動化測試是構建在操作系統上的，其技巧需要能善於利用到操作系統的各種技巧，例如：註冊表、環境變量、句柄等。

3）數據庫知識，要善於利用數據庫知識去存儲管理。

4）業務知識，這也是重點。你所在軟件行業的軟件業務，要知道你的軟件的工作方式。

5）質量與流程管理理念。

然後，你的學習步驟：

　1）可以從工具入手，根據具體的項目去學習；例如：java軟件界面測試（RFT、QTP的java插件等）、web界面測試（QTP、

selenium等）、性能測試（RPT、loadrunner等）。但記住，學習其工具，重點不是簡單的使用，而是如何利用工具去擴展。

2）然後，重點學習以上的基礎，以編程為重點，其餘的結合學習，順便說一句，其實自動化測試的理念與軟件設計模式理念很像，你可以從中有所領悟。

3）之後，再學習去拓建自己的自動化測試框架，何謂框架，一下說不清楚，我給你推薦一下。

注意：如果沒有自動化測試方面的實踐項目的話，最好先從基礎學起，因為基礎學好了，自動化測試入門會很快的。

4（至於性能測試，也是一樣，可以先從工具入手，但不要局限於工具，性能測試最重要的是環境的構建方法以及對測試結果的分析方法，所以性能測試重點在於分析和實現過程，而不是工具使用過程。