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与任何标准编程语言一样，Python 软件开发中的测试只是验证您的应用程序是否按预期执行。

译自Why Should Python Developers Care About Testing，作者 Victor Iwuoha。

译自Why Should Python Developers Care About Testing，作者 Victor Iwuoha。

曾经听过那首老诗“Tick says the clock.. .Tick tick. What you have to do, do quick.”?

现在，想象一下这句诗:“请测试代码……先测试。你想要推送的内容，先测试。”我在写这篇文章时，这句诗就跳进了我的脑海。

7月19日将作为互联网时代主要停电事件之一载入史册。那天，网络安全提供商 Crowdstrike 向全球MicrosoftWindows 用户推送了一个更新，导致他们的系统崩溃，出现了可怕的蓝屏死机。这是由于越界内存读取造成的，影响了大约 850 万用户。实际上，我们任何人都可能要为将代码推送到生产环境负责。然而，在阅读了这次事件的教训之后，它又回到了一个永恒的预防措施: 测试你的代码。

什么是测试

虽然我们将重点关注测试Python代码，但核心概念也适用于其他标准编程语言。

软件开发中的测试只是验证你的应用程序是否按预期工作。这意味着你的代码应该满足你设计它要做的预期。在使用 Python 构建软件或数据管道时，你可能需要函数或类的组合来执行一些业务逻辑。这些函数通常需要一个输入来处理并产生一个预期的输出，甚至引发一个异常，因此需要对它们进行测试以确保它们能够正常工作。

假设正在为一家零售企业构建一个电子商务应用程序，以便在线向客户销售商品。可以从这里克隆完整版本的源代码。

测试类型

在Python 编程中，你的应用程序可能需要的最常见的测试包括但不限于：

静态测试

静态检查可确保我们的代码在执行前能够正确编译。这包括格式检查和语法检查，其中一些可能会被你的 IDE 自动捕获。对于我们的电子商务应用程序，我们可能有一个如下所示的Item类：

fromdataclassesimportdataclass, field importuuid @dataclass classItem: name: str deion: str price: int sku: str=field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4))

静态检查将帮助我们识别Item类的price字段中缺少冒号“：”。因此，这在生产环境中永远不会起作用。详细的Item 类可能如下所示。可以使用 Flake8、Pylint 等模块，以及最近构建于 Rust 之上并用于验证 Python 代码的 Ruff，在将 Python 代码合并到生产环境之前进行静态检查。本教程使用了 Ruff。

单元测试

假设开发者已经编写了没有语法错误的良好代码，单元测试可以说是最重要的测试类型。单元测试确保应用程序的各个组件（类和方法/函数）能够独立按预期工作。它们确保应用程序/业务逻辑不被违反。单元测试中使用的两个流行框架是unittest和pytest。我们的单元测试示例将使用unittest模块。

这两个库的工作方式类似，但略有不同。这些模块使用断言进行工作，断言通常应产生 True 或 False 结果。pytest使用原始断言，而unittest模块有自己的断言方法，例如assertEquals、assertIn、assertRaises等。unittest模块还要求我们通过子类化unittest.TestCase来创建测试用例类。

使用 unittest 模块进行单元测试

在我们的电子商务应用程序中，对Item类的一个简单测试是验证创建的商品价格永远不会为负。这可能会给零售企业造成巨大的损失。请参阅下面的测试示例。

importunittest classTestItem(unittest.TestCase): deftest_item_price_cannot_be_negative(self): # our item class should raise a ValueError if the price is below zero withself.assertRaises(ValueError): Item("External SSD", "High-speed storage for data transfer", -5.0)

在业务逻辑之前定义这样的测试是测试驱动开发 (TDD)的一部分。上面的测试使用 unittest 模块运行，只是断言如果我们的 Item 类包含负价格，则会引发ValueError。让我们看看如何使上述测试用例通过。

classItem: """Represents a sample item in an e-commerce system.""" name: str deion: str price: int sku: str=field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4)) # Added to ensure our items never have a -ve price. def__post_init__(self): ifself.price

运行测试

要在 Python 中运行我们的 unittest 测试，我们只需键入如下所示的命令。

当我们运行此命令时，unittest 模块会自动查找任何父类为unittest.TestCase的文件夹，并将其函数视为要验证的测试。如果满足断言，测试将通过，否则将失败。

其他常见的 CLI 命令包括：

python -m unittest test_module用于运行模块中的所有测试。

在我们的示例中，这将是：

python -m unittest unit_tests/test_item.py（指向 unit_tests 文件夹中的文件路径）或python -m unittest unit_tests.test_item

其他具体示例可以在项目仓库中找到。请注意，使用 pytest 构建的测试也以类似的方式执行。

集成测试

集成测试可确保我们应用程序的不同组件无缝协作。

这很有用，因为在软件开发过程中，功能通常是逐步实现或增强的。

在我们的电子商务应用程序的案例中，我们构建了一个 ShoppingCart 类以允许用户购买商品。我们的第一个方法显然是添加商品的功能，然后是删除商品的方法。下面显示了我们类的简约版本，但完整版本已在此处实现。

fromdatetimeimportdatetimeasdt fromsrc.itemimportItem importuuid importjson classShoppingCart: """Shopping Cart Class (shortened)""" defadd_item(self, item: Item, quantity: int): # check if item exists in cart , then update ifself.__item_in_cart(item): self.increase_cart_item_quantity(item, quantity) else: # add new item using it's __dict__ property for easy access self.cart_obj[f"{item.sku}"] = { "item": item.__dict__, "quantity": quantity, "added_at": dt.now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"), "updated_at": dt.now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"), } print(f"==>> `{item.name}` Added to Cart.") returnjson.dumps( { "status": ShoppingCartStatus.CART_ITEM_ADDED.value, f"{item.name}": self.cart_obj[f"{item.sku}"], }, indent=4, )

使用 pytest 运行测试

我们可以使用以下命令的单元测试来验证上述方法是否有效：

python -m pytest -k test_add_items_to_cart -v（其中-k搜索与其后模式匹配的测试/文件，-v帮助我们获得更详细的输出。更多详细信息此处）。

deftest_add_items_to_cart(shopping_cart: ShoppingCart, item: Item): shopping_cart.add_item(item, 40)

使用 pytest 进行集成测试

虽然上述测试本身有效，但有必要测试将remove_cart_item函数添加到我们的 ShoppingCart 可以与add_item方法一起正常工作。

我们可以编写此测试，假设我们有一个cart_size属性，它向我们显示购物车中唯一商品的数量。

deftest_single_item_cart_size_is_zero_after_removal( shopping_cart: ShoppingCart, item: Item ): shopping_cart.add_item(item, 40) shopping_cart.remove_cart_item(item) assertshopping_cart.cart_size==0

上述测试验证了在将单个商品添加到购物车并从购物车中移除后，购物车大小应减少到零。这验证了我们的 ShoppingCart 及其方法之间的交互产生了预期的行为。

我们现在可以使用下面的简单命令运行所有测试用例。

python -m pytest

关于 pytest 的注意事项

在 Python 中进行测试有助于减少或完全避免生产环境中不必要的故障。需要注意的是，可以使用 GitHub Actions 等持续集成平台自动运行代码库上的测试。

与任何编程范例一样，几乎不可能测试所有未来在现实场景中可能出现的边缘情况。因此，经过实战检验的软件的部署仍应制定回滚计划，并在可能的情况下分阶段进行，以防万一出现问题。

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