python 单测还可以更简单，最佳实践分享

更好的单测姿势

对于一个正式的项目来讲，单元测试非常重要，python 的单元测试也很简单，标准库提供了 unittest ，并且这个库非常强大，也非常重，面向对象的编程范式。一般使用如下：

import unittest

# 定义单元测试类，需要继承 unittest.TestCase 类；
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
    def test_upper(self):
        # 逻辑断言 
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        # 断言异常
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

python 标准库的 unittest 已经满足了所有功能，但是为啥很多人还是不喜欢写单测呢？因为不够简单，程序员是最嫌麻烦的人，但凡有点费事都会避开。按照 unittest 的写法，必须得创建一个测试类，创建个单独的测试文件，各种都是面向对象的写法，太重。

对于单测，要能达到测试最小逻辑单元的目的，也要能满足最合适的用户习惯，对于简单逻辑，我们把单测和逻辑写到一起，就更好了，函数紧跟着单测，顺手就写了。如下：

def do_something():
    pass

def test_do_something():
    # 测试 do_something 的逻辑
    pass

试用过多种测试框架，向大家推荐一个最舒服的单测框架 —— pytest，就能做到上面说的样子，使用姿势简单且功能强大，如下：

# content of test_sample.py
def inc(x):
    return x + 1

def test_answer():
    assert inc(3) == 5

测试命令如下，测试一整个文件：

$ $PYTHON -m pytest test_sample.py

如果，只想测试某个单测用例，如下：

$ $PYTHON -m pytest test_sample.py::test_answer

安装

首先安装 pytest

$ pip install pytest 

编写单测

以三个层次的单测来说，基础层，业务层，交互层：

1. base 代码：最基础的逻辑函数封装，对外没有任何依赖，这种代码的单测最好就是紧跟其后，直接测试函数逻辑；
2. api 代码封装：这个层次主要是组装的业务逻辑，对下有各种依赖，调用各种 component 函数，这种最好的方法就是 mock 函数接口啦；
3. component client 交互封装：比如和 mongodb，和 mysql，和各种上下游组件打交道的封装，这种的代码由于存在网络交互，所以我们一般用 mockserver 来承接这个 http 请求，进行参数校验之后，回复 mock response，测试的点是参数封装和响应回复等；

下面一个个演示下，单测的简单区别：

base 基础层:

由于是最简单的函数逻辑，对外部东西都不依赖，那么就非常容易做单测，单测可以直接跟着函数下面：

# content of test_sample.py
def inc(x):
    return x + 1

def test_answer():
    assert inc(3) == 5

api 业务层:

这部分是最核心的业务逻辑，是一个汇总的入口，核心是实现业务，整合使用到各种的模块接口，所以依赖众多，这部分代码基本上只能用 unittest.patch 来 mock 外部的接口调用。

# api.py
def api_handler():
    # do_api_1
    # do_api_2
    # ...
    pass

# test_api.py
@unittest.mock.patch("do_api_1")
@unittest.mock.patch("do_api_2")
def test_api_handler(mock2, mock1): # 注意参数的顺序
    # mock2.return_value = 
    # mock1.return_value = 
    pass

这样通过 unittest.mock 可以 mock 所有的 api 接口，这样就能专心测试 api 的业务逻辑。

component client 交互层:

这种和组件的交互封装成 client ，那么单测测试的核心就是 request 参数封装和 response 数据解析。这个通过 unittest.mock 不大合适，所以我们直接启动一个 mock server（本质就是一个本地服务器代理，这个可以参考下 golang 的 httptest 库 ）。

class Client:
    def __init__(host, port):
        pass
    def send():
        pass
    def recv():
        pass


server = MockServer()
with server as host, port:
    c = Client(host, port)
    # 测试

执行单测

pytest 支持丰富功能的调试，简单汇总：

1. 执行特定格式的函数测试，比如 test_ 的函数用例；
2. 给测试用例打标签，比如 P0，P1，这样区分优先级，然后根据实际情况执行不同标签的用例；
3. 运行失败的时候，直接进入 pdb 调试；

执行单元测试

（这个是默认根据根目录下的 pytest.ini 文件配置来运行）

$ $PYTHON -m pytest

指定运行某一个文件

$ $PYTHON -m pytest ./test_api.py

指定运行某个用例

$ $PYTHON -m pytest ./test_api.py::test_sign_not_match

指定运行 p0 标签的所有用例

$ $PYTHON -m pytest -m p0

运行失败的时候，进入调试模式（这个非常实用）

$ $PYTHON -m pytest --pdb ./test_api.py

代码覆盖率

通常来讲，单测和代码覆盖率这两个话题是紧密联系的，跑过单测之后，我们肯定想知道我们跑了哪些代码，哪些代码根本就没有测试到。这个 pytest 配合 coverage 库来实现，也就是安装 pytest-cov 库。

pip install pytest-cov

执行命令：

$PYTHON -m pytest --cov testcase  --cov-report term ./testcase/ -v

这个命令是把覆盖率展示到终端，

结果示例：

----------- coverage: platform linux, python 3.8.2-final-0 -----------
Name                                              Stmts   Miss  Cover
---------------------------------------------------------------------
testcase/mockserver/server.py                        32      9    72%
---------------------------------------------------------------------
TOTAL                                                32      9    72%

在根目录下放一个叫做 pytest.ini 的配置，那么执行 pytest 命令的时候，就会使用到这个配置文件。可以做到更灵活的配置。

[pytest]
# 命令行参数
addopts = -s -v
# 单元测试的业务代码的路径
testpaths=testcase/ 
python_files = *.py
# 以 test_* 开头的都是我们的单测用例
python_functions = test_*

# 定义测试用例标签，配合测试用例就能测试指定的用例集合
markers =
    p0: P0 test case
    p1: P1 test case

    linux: Only can run in Linux
    win32: Only can run in windows

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