测试函数python代码的简单介绍
如何使用python编写测试脚本
1)doctest
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使用doctest是一种类似于命令行尝试的方式，用法很简单，如下
复制代码代码如下:
def f(n):
"""
f(1)
1
f(2)
2
"""
print(n)
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()
应该来说是足够简单了，另外还有一种方式doctest.testfile(filename)，就是把命令行的方式放在文件里进行测试。
2)unittest
unittest历史悠久，最早可以追溯到上世纪七八十年代了，C++，Java里也都有类似的实现，Python里的实现很简单。
unittest在python里主要的实现方式是TestCase,TestSuite。用法还是例子起步。
复制代码代码如下:
from widget import Widget
import unittest
# 执行测试的类
class WidgetTestCase(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.widget = Widget()
def tearDown(self):
self.widget.dispose()
self.widget = None
def testSize(self):
self.assertEqual(self.widget.getSize(), (40, 40))
def testResize(self):
self.widget.resize(100, 100)
self.assertEqual(self.widget.getSize(), (100, 100))
# 测试
if __name__ == "__main__":
# 构造测试集
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(WidgetTestCase("testSize"))
suite.addTest(WidgetTestCase("testResize"))
# 执行测试
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)
简单的说，1构造TestCase(测试用例)，其中的setup和teardown负责预处理和善后工作。2构造测试集，添加用例3执行测试需要说明的是测试方法，在Python中有N多测试函数，主要的有：
TestCase.assert_(expr[, msg])
TestCase.failUnless(expr[, msg])
TestCase.assertTrue(expr[, msg])
TestCase.assertEqual(first, second[, msg])
TestCase.failUnlessEqual(first, second[, msg])
TestCase.assertNotEqual(first, second[, msg])
TestCase.failIfEqual(first, second[, msg])
TestCase.assertAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.failUnlessAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.assertNotAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.failIfAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.assertRaises(exception, callable, ...)
TestCase.failUnlessRaises(exception, callable, ...)
TestCase.failIf(expr[, msg])
TestCase.assertFalse(expr[, msg])
TestCase.fail([msg])
Python 编写并测试函数change(str1)，其功能是对参数str1进行大小写转换？
def change(str1):
new_str = str()
for i in range(len(str1)):
if(65 = ord(str1[i]) = 90):
a = str1[i].lower()
print(a,end='')
elif(97 = ord(str1[i]) = 122):
a = str1[i].upper()
print(a,end='')
else:
a = str1[i]
print(a,end='')
return new_str
str2 = str(input("要转换的字符串："))
print(change(str2))
python测试函数有哪些
测试函数是用于自动化测试，使用python模块中的unittest中的工具来测试
附上书中摘抄来的代码：
#coding=utf-8import unittestfrom name_function import get_formatted_nameclass NamesTestCase(unittest.TestCase): def test_first_last_name(self): formatted_name=get_formatted_name('janis','joplin') self.assertEqual(formatted_name,'Janis Joplin') def test_first_last_middle_name(self): formatted_name=get_formatted_name('wolfgang','mozart','amadeus') self.assertEqual(formatted_name,'Wolfgang Amadeus Mozart')#注意下面这行代码，不写会报错哦~~~书中没有这行if __name__=="__main__": unittest.main()
用python单元测试怎么测一段代码
单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。
比如对函数abs()，我们可以编写出以下几个测试用例：
输入正数，比如1、1.2、0.99，期待返回值与输入相同；
输入负数，比如-1、-1.2、-0.99，期待返回值与输入相反；
输入0，期待返回0；
输入非数值类型，比如None、[]、{}，期待抛出TypeError。
把上面的测试用例放到一个测试模块里，就是一个完整的单元测试。
如果单元测试通过，说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过，要么函数有bug，要么测试条件输入不正确，总之，需要修复使单元测试能够通过。
单元测试通过后有什么意义呢？如果我们对abs()函数代码做了修改，只需要再跑一遍单元测试，如果通过，说明我们的修改不会对abs()函数原有的行为造成影响，如果测试不通过，说明我们的修改与原有行为不一致，要么修改代码，要么修改测试。
这种以测试为驱动的开发模式最大的好处就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。在将来修改的时候，可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。
我们来编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是可以通过属性来访问，用起来就像下面这样：
d = Dict(a=1, b=2)
d['a']
1
d.a
1
mydict.py代码如下：
class Dict(dict):
def __init__(self, **kw):
super(Dict, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
为了编写单元测试，我们需要引入Python自带的unittest模块，编写mydict_test.py如下：
import unittest
from mydict import Dict
class TestDict(unittest.TestCase):
def test_init(self):
d = Dict(a=1, b='test')
self.assertEquals(d.a, 1)
self.assertEquals(d.b, 'test')
self.assertTrue(isinstance(d, dict))
def test_key(self):
d = Dict()
d['key'] = 'value'
self.assertEquals(d.key, 'value')
def test_attr(self):
d = Dict()
d.key = 'value'
self.assertTrue('key' in d)
self.assertEquals(d['key'], 'value')
def test_keyerror(self):
d = Dict()
with self.assertRaises(KeyError):
value = d['empty']
def test_attrerror(self):
d = Dict()
with self.assertRaises(AttributeError):
value = d.empty
编写单元测试时，我们需要编写一个测试类，从unittest.TestCase继承。
以test开头的方法就是测试方法，不以test开头的方法不被认为是测试方法，测试的时候不会被执行。
对每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多内置的条件判断，我们只需要调用这些方法就可以断言输出是否是我们所期望的。最常用的断言就是assertEquals()：
self.assertEquals(abs(-1), 1) # 断言函数返回的结果与1相等
另一种重要的断言就是期待抛出指定类型的Error，比如通过d['empty']访问不存在的key时，断言会抛出KeyError：
with self.assertRaises(KeyError):
value = d['empty']
而通过d.empty访问不存在的key时，我们期待抛出AttributeError：
with self.assertRaises(AttributeError):
value = d.empty
运行单元测试
一旦编写好单元测试，我们就可以运行单元测试。最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码：
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行：
$ python mydict_test.py
另一种更常见的方法是在命令行通过参数-m unittest直接运行单元测试：
$ python -m unittest mydict_test
.....
----------------------------------------------------------------------
Ran 5 tests in 0.000s
OK
这是推荐的做法，因为这样可以一次批量运行很多单元测试，并且，有很多工具可以自动来运行这些单元测试。
setUp与tearDown
可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()和tearDown()方法。这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。
setUp()和tearDown()方法有什么用呢？设想你的测试需要启动一个数据库，这时，就可以在setUp()方法中连接数据库，在tearDown()方法中关闭数据库，这样，不必在每个测试方法中重复相同的代码：
class TestDict(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print 'setUp...'
def tearDown(self):
print 'tearDown...'
可以再次运行测试看看每个测试方法调用前后是否会打印出setUp...和tearDown...。
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