如何通过unittest判断函数是否已经在Python中进行了充分的测试？

假设我们有一个返回特殊性（spec）的函数：

文件名：data.py

def spec(TN, FP):
    try:
        spec = TN / (TN + FP)
        return spec

    except ZeroDivisionError:
        return float("nan")

我正在用以下内容来测试这一点：

import unittest

class TestSpec(unittest.TestCase):
    def test_spec(self):
        result = data.spec(1, 2)
        self.assertEqual(result, 1/3)

我如何知道这是否是一个完整的测试？因为我只使用了两个输入（预期结果是这些输入的1/3）。如何知道是否使用负值等进行测试？在这种情况下，除了使用两个输入之外，测试一个函数是否有益，这一点有点困惑。最佳实践是什么？

使用代码覆盖率工具（例如查看测试测试了哪些代码行）

测试

nan

很棘手，因为

float（'nan'）==float（'nan'）

返回

False

下面显示了如何测试

nan

，以及如何直接测试

ZeroDivisionError

异常：

import unittest
import math

def spec1(TN, FP):
    try:
        spec = TN / (TN + FP)
        return spec
    except ZeroDivisionError:
        return float("nan")

def spec2(TN, FP):
    spec = TN / (TN + FP)
    return spec

class TestSpec(unittest.TestCase):

    def test_spec1_good_values(self):
        result = spec1(1, 2)
        self.assertEqual(result, 1/3)

    def test_spec1_nan(self):
        result = spec1(1,-1)
        self.assertTrue(math.isnan(result))

    def test_spec2_good_values(self):
        result = spec2(1, 2)
        self.assertEqual(result, 1/3)

    def test_spec2_exception(self):
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            spec2(1,-1)
            
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()    

---

有一个名为coverage的模块，它告诉您代码测试的百分比，并突出显示尚未测试的代码行yetTest coverage reporting、突变测试、“glass box”测试（即，您编写了代码，因此知道该测试未完全覆盖代码）。代码覆盖率工具会告诉您没有覆盖异常情况，这实际上是一个错误，将该文本转换为浮点。@Mark Tolonen谢谢。是否可以测试此异常情况？因为我读到了关于您是否可以的混合信息。例如，此线程暗示不可以：该问题的答案取决于函数假设没有返回任何内容。从技术上讲，可以通过捕获stdout来测试该函数。您的函数返回一些内容，但异常条件返回的代码当前是语法错误。