??前幾天，聽了公司某位大佬關于編程心得的體會，其中講到了“測試驅(qū)動開發(fā)”，感覺自己的測試技能薄弱，因此，寫下這篇文章，希望對測試能有個入門。這段時間，筆者也體會到了測試的價值，一句話，學會測試，能夠讓你的開發(fā)更加高效。
??本文將介紹以下兩個方面的內(nèi)容：

• Test with Coverage
• Mock

Test with Coverage

??測試覆蓋率通常被用來衡量測試的充分性和完整性。從廣義的角度講，主要分為兩大類：面向項目的需求覆蓋率和更偏向技術的代碼覆蓋率。對于開發(fā)人員來說，我們更注重代碼覆蓋率。
??代碼覆蓋率指的是至少執(zhí)行了一次的條目數(shù)占整個條目數(shù)的百分比。如果條目數(shù)是語句，對應的就是代碼行覆蓋率；如果條目數(shù)是函數(shù)，對應的就是函數(shù)覆蓋率；如果條目數(shù)是路徑，對應的就是路徑覆蓋率，等等。統(tǒng)計代碼覆蓋率的根本目的是找出潛在的遺漏測試用例，并有針對性的進行補充，同時還可以識別出代碼中那些由于需求變更等原因造成的廢棄代碼。通常我們希望代碼覆蓋率越高越好，代碼覆蓋率越高越能說明你的測試用例設計是充分且完備的，但測試的成本會隨著代碼覆蓋率的提高而增加。
??在Python中，coverage模塊幫助我們實現(xiàn)了代碼行覆蓋率，我們可以方便地使用它來完整測試的代碼行覆蓋率。
??我們通過一個例子來介紹coverage模塊的使用。
??首先，我們有腳本func_add.py，實現(xiàn)了add函數(shù)，代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

def add(a, b):
    if isinstance(a, str) and isinstance(b, str):
        return a + '+' + b
    elif isinstance(a, list) and isinstance(b, list):
        return a + b
    elif isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):
        return a + b
    else:
        return None

在add函數(shù)中，分四種情況實現(xiàn)了加法，分別是字符串，列表，屬性值，以及其它情況。
??接著，我們用unittest模塊來進行單元測試，代碼腳本（test_func_add.py）如下：

import unittest
from func_add import add


class Test_Add(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        pass

    def test_add_case1(self):
        a = "Hello"
        b = "World"
        res = add(a, b)
        print(res)
        self.assertEqual(res, "Hello+World")

    def test_add_case2(self):
        a = 1
        b = 2
        res = add(a, b)
        print(res)
        self.assertEqual(res, 3)

    def test_add_case3(self):
        a = [1, 2]
        b = [3]
        res = add(a, b)
        print(res)
        self.assertEqual(res, [1, 2, 3])

    def test_add_case4(self):
        a = 2
        b = "3"
        res = add(a, b)
        print(None)
        self.assertEqual(res, None)


if __name__ == '__main__':

    # 部分用例測試
    # 構(gòu)造一個容器用來存放我們的測試用例
    suite = unittest.TestSuite()
    # 添加類中的測試用例
    suite.addTest(Test_Add('test_add_case1'))
    suite.addTest(Test_Add('test_add_case2'))
    # suite.addTest(Test_Add('test_add_case3'))
    # suite.addTest(Test_Add('test_add_case4'))
    run = unittest.TextTestRunner()
    run.run(suite)

在這個測試中，我們只測試了前兩個用例，也就是對字符串和數(shù)值型的加法進行測試。
??在命令行中輸入coverage run test_func_add.py命令運行該測試腳本，輸出結(jié)果如下：

Hello+World
.3
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s

OK

再輸入命令coverage html就能生成代碼行覆蓋率的報告，會生成htmlcov文件夾，打開其中的index.html文件，就能看到本次執(zhí)行的覆蓋率情況，如下圖：

測試覆蓋率結(jié)果總覽

func_add.py腳本的測試覆蓋率情況

增加測試用例后，func_add.py腳本的測試覆蓋率情況

Mock

??Mock這個詞在英語中有模擬的這個意思，因此我們可以猜測出這個庫的主要功能是模擬一些東西。準確的說，Mock是Python中一個用于支持單元測試的庫，它的主要功能是使用mock對象替代掉指定的Python對象，以達到模擬對象的行為。在Python3中，mock是輔助單元測試的一個模塊。它允許您用模擬對象替換您的系統(tǒng)的部分，并對它們已使用的方式進行斷言。
??在實際生產(chǎn)中的項目是非常復雜的，對其進行單元測試的時候，會遇到以下問題：

• 接口的依賴
• 外部接口調(diào)用
• 測試環(huán)境非常復雜

??單元測試應該只針對當前單元進行測試, 所有的內(nèi)部或外部的依賴應該是穩(wěn)定的, 已經(jīng)在別處進行測試過的。使用mock 就可以對外部依賴組件實現(xiàn)進行模擬并且替換掉, 從而使得單元測試將焦點只放在當前的單元功能。
??我們通過一個簡單的例子來說明mock模塊的使用。
??首先，我們有腳本mock_multipy.py，主要實現(xiàn)的功能是Operator類中的multipy函數(shù)，在這里我們可以假設該函數(shù)并沒有實現(xiàn)好，只是存在這樣一個函數(shù)，代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# mock_multipy.py

class Operator():

    def multipy(self, a, b):
        pass

??盡管我們沒有實現(xiàn)multipy函數(shù)，但是我們還是想對這個函數(shù)的功能進行測試，這時候我們可以借助mock模塊中的Mock類來實現(xiàn)。測試的腳本（mock_example.py）代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from unittest import mock
import unittest

from mock_multipy import Operator

# test Operator class
class TestCount(unittest.TestCase):

    def test_add(self):
        op = Operator()
        # 利用Mock類，我們假設返回的結(jié)果為15
        op.multipy = mock.Mock(return_value=15)
        # 調(diào)用multipy函數(shù)，輸入?yún)?shù)為4,5,實際并未調(diào)用
        result = op.multipy(4, 5)
        # 聲明返回結(jié)果是否為15
        self.assertEqual(result, 15)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

讓我們對上述的代碼做一些說明。

op.multipy = mock.Mock(return_value=15)

通過Mock類來模擬調(diào)用Operator類中的multipy()函數(shù)，return_value 定義了multipy()方法的返回值。

result = op.multipy(4, 5)

result值調(diào)用multipy()函數(shù)，輸入?yún)?shù)為4,5，但實際并未調(diào)用，最后通過assertEqual()方法斷言，返回的結(jié)果是否是預期的結(jié)果為15。輸出的結(jié)果如下：

Ran 1 test in 0.002s

OK

??通過Mock類，我們即使在multipy函數(shù)并未實現(xiàn)的情況下，仍然能夠通過想象函數(shù)執(zhí)行的結(jié)果來進行測試，這樣如果有后續(xù)的函數(shù)依賴multipy函數(shù)，也并不影響后續(xù)代碼的測試。
??利用Mock模塊中的patch函數(shù)，我們可以將上述測試的腳本代碼簡化如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import unittest

from unittest.mock import patch
from mock_multipy import Operator

# test Operator class
class TestCount(unittest.TestCase):

    @patch("mock_multipy.Operator.multipy")
    def test_case1(self, tmp):
        tmp.return_value = 15
        result = Operator().multipy(4, 5)
        self.assertEqual(15, result)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

patch()裝飾器可以很容易地模擬類或?qū)ο笤谀K測試。在測試過程中，您指定的對象將被替換為一個模擬（或其他對象），并在測試結(jié)束時還原。
??那如果我們后面又實現(xiàn)了multipy函數(shù)，是否仍然能夠測試呢？
??修改mock_multipy.py腳本，代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# mock_multipy.py

class Operator():

    def multipy(self, a, b):
        return a * b

這時候，我們再運行mock_example.py腳本，測試仍然通過，這是因為multipy函數(shù)返回的結(jié)果仍然是我們mock后返回的值，而并未調(diào)用真正的Operator類中的multipy函數(shù)。
??我們修改mock_example.py腳本如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from unittest import mock
import unittest

from mock_multipy import Operator

# test Operator class
class TestCount(unittest.TestCase):

    def test_add(self):
        op = Operator()
        # 利用Mock類，添加side_effect參數(shù)
        op.multipy = mock.Mock(return_value=15, side_effect=op.multipy)
        # 調(diào)用multipy函數(shù)，輸入?yún)?shù)為4,5,實際已調(diào)用
        result = op.multipy(4, 5)
        # 聲明返回結(jié)果是否為15
        self.assertEqual(result, 15)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

side_effect參數(shù)和return_value參數(shù)是相反的。它給mock分配了可替換的結(jié)果，覆蓋了return_value。簡單的說，一個模擬工廠調(diào)用將返回side_effect值，而不是return_value。所以，設置side_effect參數(shù)為Operator類中的multipy函數(shù)，那么return_value的作用失效。
??運行修改后的測試腳本，測試結(jié)果如下：

Ran 1 test in 0.004s

FAILED (failures=1)


15 != 20

Expected :20
Actual   :15

可以發(fā)現(xiàn)，multipy函數(shù)返回的值為20，不等于我們期望的值15，這是side_effect函數(shù)的作用結(jié)果使然，返回的結(jié)果調(diào)用了Operator類中的multipy函數(shù)，所以返回值為20。
??在self.assertEqual(result, 15)中將15改成20，運行測試結(jié)果如下：

Ran 1 test in 0.002s

OK

??本次分享到此結(jié)束，感謝大家的閱讀~