用Python编写单元测试：如何开始？

我用Python完成了第一个合适的项目，现在我的任务是为它编写测试

因为这是我第一次做一个项目，这是我第一次为它编写测试

问题是，我如何开始？我完全不知道。有人能给我指一些文档/教程/链接/书籍吗？我可以用它们来开始编写测试（尤其是单元测试）

欢迎就这一主题提供任何建议

的文档将是一个很好的开始

也是，现在有点晚了，但是将来请考虑在项目本身之前或期间编写单元测试。这样，您就可以在进行测试时使用它们，并且（理论上）可以将它们用作回归测试，以验证您的代码更改没有破坏任何现有代码。这将为您提供编写测试用例的全部好处：）

免费的Python书籍提供了一个您可能会发现很有用的方法

如果您遵循现代实践，那么您可能应该在编写项目时编写测试，而不是等到项目即将完成

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现在有点晚了，但现在你知道下次了。：）

如果您是使用单元测试的新手，最简单的学习方法往往是最好的。在此基础上，我建议使用而不是使用

考虑以下两个例子，它们的作用相同：

示例1（单元测试）：

导入单元测试
类LearningCase（unittest.TestCase）：
def测试启动（自）：
self.assertEqual（1,1）
def main（）：
unittest.main（）
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
main（）

示例2（pytest）：

def test_start_out（）：
断言1==1

假设两个文件都命名为

test\u unittesting.py

，我们如何运行测试

示例1（单元测试）：

cd/path/to/dir/
python test_unittesting.py

示例2（pytest）：

cd/path/to/dir/
py试验

正如其他人已经回答的那样，编写单元测试已经晚了，但还不算太晚。问题是您的代码是否可测试。事实上，对现有代码进行测试并不容易，甚至有一本关于这方面的书：（参见或）

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现在，编写单元测试与否取决于您的决定。你只需要意识到这可能是一项乏味的任务。您可以先学习单元测试，或者首先考虑编写验收（端到端）测试，然后在更改代码或向项目中添加新特性时开始编写单元测试。p> nosetests是Python中单元测试的优秀解决方案。它支持基于单元测试的测试用例和doctest，并且只需一个简单的配置文件就可以让您开始使用它。

unittest随标准库提供，但我建议您使用

“nose扩展了unittest，使测试更容易。”

我还向您推荐

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“分析Python源代码，寻找bug和低质量的迹象。”

在我看来，有三个很好的Python测试框架：

• -模块是所有Python发行版的标准配置
• -可以运行unittest测试，并且具有较少的样板文件
• -还运行unittest测试，具有较少的样板文件、更好的报告和许多很酷的额外功能

为了更好地比较所有这些，请通读每个站点的介绍。

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还有关于夹具的扩展文章，还有更多。

+1用于“有效地使用遗留代码”。这都是关于没有测试的代码。你的nosetests链接已经过时了。新位置似乎是：nose.readthedocs.org/en/latestAs根据github和nosetest网站上的文档，

nose

和

nos2

处于维护模式。最好从

py.test开始，因为它有更多的支持。如果你愿意的话，编写测试永远不会太迟。对于所有的抱怨，有一些总比没有好…这里有一本很好的测试驱动开发的书，在线免费出版：我偶然发现的好资源。作为python的新手，我觉得这是可以理解的。python的Hitchhiker指南对单元测试工具有一个简要的概述：前面的评论应该更高，因为该指南还有一个示例代码库，这是一个很好的入门之地，也是。我还是会说，如果你想重构没有单元测试的代码，你应该首先为它编写单元测试。是的，很多第一次参加单元测试的人从老手那里听到了“好吧，对于你当前的项目来说太晚了”这样的话：即使这不是他们真正想说的，这是新手听到的。这就像中国有句关于种树的谚语：开始测试的最佳时间是在项目开始时；第二个最好的开始测试的时间是现在！跳入Python链接已断开…：-（如果你想要测试驱动的开发，这不是一件坏事。在我的例子中，我正在查看现有代码，并试图通过编写和调整测试来理解它，这让我开始了
unittest
。一旦我掌握了窍门，我将更多地使用它进行开发，并增加测试c的数量我听说py.test在很多地方都很简单（，）如果
py.test
和
nose
以更简单的界面提供相同的功能，为什么
unittest
仍然包含在标准库中？它只是为了提供向后兼容性，还是
unittest
具有
py.test
和
nosetest
无法提供的一些优势？@alpha_989标准python库并不打算包含可用的最佳工具。这就是PyPI的用途。标准的
unittest
包仍然足够好。它是标准的