unittest是Python自动化测试框架之一,提供了一系列测试工具和接口,支持单元测试、功能测试、集成测试等多种测试类型。unittest使用面向对象的思想实现测试用例的编写和管理,可以方便地扩展和定制测试框架,支持多种测试结果输出格式
1 unittest框架
unittest 是python 的单元测试框架,它主要有以下作用:
提供用例组织与执行:当你的测试用例只有几条时,可以不必考虑用例的组织,但是,当测试用例达到成百上千条时,大量的测试用例堆砌在一起,就产生了扩展性与维护性等问题,此时需要考虑用例的规范与组织问题了。单元测试框架就是来解决这个问题的。
提供丰富的比较方法:在用例执行完之后都需要将实际结果与预期结果进行比较(断言),从而断定用例是否可以顺利通过。单元测试一般会提供丰富的断言方法。例如,判断相等/不相等、包含/不包含、True/False等断言方法。
提供丰富的日志:当测试用例执行失败时能抛出清晰的失败原因,当所有用例执行完成后能提供丰富的执行结果。例如,总的执行时间,失败用例数,成功用例数等。
unittest里面有四个很重要的概念,test fixture,test case,test suite,test runner。
Test Fixture
对一个测试用例环境的搭建和销毁,就是一个fixture,通过覆盖setUp()和tearDown()方法来实现。
setUp()方法可以进行测试环境的搭建,比如获取待测试浏览器的驱动,或者如果测试中需要访问数据库,那么可以在setUp()中通过建立数据库连接来进行初始化。
tearDown()方法进行环境的销毁,可以进行关闭浏览器,关闭数据库连接,清除数据库中产生的数据等操作;Test Case
一个TestCase的实例就是一个测试用例。测试用例就是一个完整的测试流程,包括测试前准备环境的搭建(setUp)、实现测试过程的代码,以及测试后环境的还原(tearDown)。单元测试(unit test)的本质就在这里,一个测试用例就是一个完整的测试单元,可以对某一个功能进行验证。Test Suite
一个功能的验证往往需要多个测试用例,可以把多个测试用例集合在一起执行,这个就产生了测试套件TestSuite的概念。Test Suit用来将多个测试用例组装在一起;
Test Runner测试的执行也是非常重要的一个概念,在unittest框架中,通过TextTestRunner类提供的run()方法来执行test suite/test case。
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这个脚本中的类 Baidu1 继承了unittest.TestCase类,所以它使用了unittest框架来组织测试用例(TestCase)。
setUp() 和 setDown() 是unittest框架中的测试固件。
以test_开头命名的方法,是测试方法,在运行整个类的时候会默认执行。
unittest提供了全局的main()方法,使用它可以方便地将一个单元测试模块变成可以直接运行的测试脚
本。main()方法搜索所有包含在该模块中以”test”命名的测试方法,并自动执行他们。
2 批量执行脚本
2.1 构建测试套件
当我们增加了被测试功能和相应的测试用例之后,我们就需要把多个测试用例组织在一起执行,这就需要用到上文中提到的测试套件Test Suite
假设我们已经编写了testbaidu1.py,testbaidu2.py两个文件
testbaidu2.py
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addTest()
TestSuite类的addTest()方法可以把不同的测试类中的测试方法组装到测试套件中,但是addTest()一次只能把一个类里面的一个测试方法组装到测试套件中。方式如下:
将testbaidu1.py、testbaidu2.py中的测试方法放到一个测试套件中,在testsuite.py中实现。
testsuite.py
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但是上述做法有两个不方便的地方,阻碍脚本的快速执行,必须每次修改testsuite.py:
需要导入所有的相关的py文件,比如 import testbaidu1,每新增一个脚本就需要导入一个
addTest一次只能增加一个测试方法,如果一个py文件中有10个测试方式,如果都要组装到测试套件中,就需要增加10次
makeSuite()和TestLoader()的应用
在unittest 框架中提供了makeSuite() 的方法,makeSuite可以实现把测试用例类内所有的测试case组成的测试套件TestSuite ,unittest 调用makeSuite的时候,只需要把测试类名称传入即可。
TestLoader 用于创建类和模块的测试套件,一般的情况下,使TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestClass) 来加载测试类。
runall.py
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经过makeSuite()和TestLoader()的引入,我们不用一个py文件测试类,只需要导入一次即可。
discover()的应用
discover 是通过递归的方式到其子目录中从指定的目录开始, 找到所有测试模块并返回一个包含它们对象的TestSuite ,然后进行加载与模式匹配唯一的测试文件,discover 参数分别为discover(dir,pattern,top_level_dir=None)
runall.py—注意路径
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2.2 用例的执行顺序
unittest 框架默认加载测试用例的顺序是根据ASCII 码的顺序,数字与字母的顺序为: 0 ~ 9,A ~ Z,a ~ z 。
对于测试目录与测试文件来说, unittest 框架同样是按照这个规则来加载测试用例
2.3 忽略用例执行
语法:
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3 unittest断言
自动化的测试中, 对于每个单独的case来说,一个case的执行结果中, 必然会有期望结果与实际结果, 来判断该case是通过还是失败, 在unittest 的库中提供了大量的实用方法来检查预期值与实际值, 来验证case的结果, 一般来说, 检查条件大体分为等价性, 逻辑比较以及其他, 如果给定的断言通过, 测试会继续执行到下一行的代码, 如果断言失败, 对应的case测试会立即停止或者生成错误信息( 一般打印错误信息即可) ,但是不要影响其他的case执行。
unittest 的单元测试库提供了标准的xUnit 断言方法。下面是一些常用的断言
断言方法 | 断言描述 |
---|---|
assertEqual(arg1, arg2, msg=None) | 验证arg1=arg2,不等则fail |
assertNotEqual(arg1, arg2, msg=None) | 验证arg1 != arg2, 相等则fail |
assertTrue(expr, msg=None) | 验证expr是true,如果为false,则fail |
assertFalse(expr,msg=None) | 验证expr是false,如果为true,则fail |
assertIs(arg1, arg2, msg=None) | 验证arg1、arg2是同一个对象,不是则fail |
assertIsNot(arg1, arg2, msg=None) | 验证arg1、arg2不是同一个对象,是则fail |
assertIsNone(expr, msg=None) | 验证expr是None,不是则fail |
assertIsNotNone(expr, msg=None) | 验证expr不是None,是则fail |
assertIn(arg1, arg2, msg=None) | 验证arg1是arg2的子串,不是则fail |
assertNotIn(arg1, arg2, msg=None) | 验证arg1不是arg2的子串,是则fail |
assertIsInstance(obj, cls, msg=None) | 验证obj是cls的实例,不是则fail |
assertNotIsInstance(obj, cls,msg=None) | 验证obj不是cls的实例,是则fail |
4 HTML报告生成
脚本执行完毕之后,还需要看到HTML报告,下面我们就通过HTMLTestRunner.py 来生成测试报告。
修改runall.py
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5 异常捕捉与错误截图
用例不可能每一次运行都成功,肯定运行时候有不成功的时候。如果可以捕捉到错误,并且把错误截图保存,这将是一个非常棒的功能,也会给我们错误定位带来方便。
例如编写一个函数,关键语句为driver.get_screenshot_as_file:
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示例:testscreenshot.py
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6 数据驱动
之前我们的case都是数据和代码在一起编写。考虑如下场景:
需要多次执行一个案例,比如baidu搜索,分别输入中文、英文、数字等进行搜索,这时候需要编写3个案例吗?有没有版本一次运行?
python 的unittest 没有自带数据驱动功能。所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成。
ddt的安装:
pip install ddt
python setup.py install
dd.ddt:
装饰类,也就是继承自TestCase的类。
ddt.data:
装饰测试方法。参数是一系列的值。
data(value) 一次性传入一个参数data(value1,value2,…) 一次性传入多个参数,需要用@unpack映射data(*解析数据的方法(txt/csv文件))
ddt.file_data:
装饰测试方法。参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型。
注意,如果文件以”.yml”或者”.yaml”结尾,ddt会作为yaml类型处理,其他所有文件都会作为json文件处理。
如果文件中是列表,每个列表的值会作为测试用例参数,同时作为测试用例方法名后缀显示。
如果文件中是字典,字典的key会作为测试用例方法的后缀显示,字典的值会作为测试用例参数。
ddt.unpack:
传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表,添加unpack之后,ddt会自动把元组或者列表对应到多个参数上。字典也可以这样处理。
Testddt.py:
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到此这篇关于Python自动化测试框架之unittest使用详解的文章就介绍到这了。
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