前言
在测试金字塔中，单元测试处于金字塔底部，所占比例最大。它运行速度快，发现问题和定位问题都比较快。而且一旦建立好覆盖度足够的单元测试之后，会极大增强发版信心。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
步骤文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
不管是单元、接口还是UI，测试的步骤一般都分以下三步：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
测试数据准备：创建出需要用到符合一定条件的用户或课程，造完后做一些处理，使他符合你需要测试的情景。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
比如需要测试退款的函数，那你首先得把用户、课程和用户购买课程的数据造出来。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
调用需要被测的方法。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
断言：拿到2步中返回的结果，对结果进行测试结果的判断。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
数据准备文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
在Django项目中，推荐使用FactoryBoy，它可以根据你Django中的models来创建数据，示例代码如下： 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html
| class UserFactory(factory.django.DjangoModelFactory): 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/194073.html class Meta: model = 'myapp.User' # Equivalent to ``model = myapp.models.User`` username = 'john' |
它根据你给他的model来创建数据，model中没有设置默认值的字段需要在代码中赋值。在你的测试代码中调用UserFactory(),或者UserFactory.create()时都会在数据库中创建一个名为john的用户。当然，你可能不希望每次创建的用户都叫相同的名字。所以可以修改代码为：
class UserFactory(factory.django.DjangoModelFactory): class Meta: model = 'myapp.User' username = factory.Sequence(u'robot{0}'.format) |
这样每次调用UserFactory时，username都会递增，从robot1一直到robotN。需要创造的数据经常会有外键的情况，假设一个用户报名参加考试的测试场景，这种情况一般包含三张表，一张用户表、一张考试表、还有一张报名记录表，报名表存放用户报名信息、其中考试和用户都是外键。相应的我们测试的时候需要创造三个factory：UserFactory、ExamFactory还有EnrollFactory。在创建EnrollFactory时需要用到SubFactory代码大致如下：
| class EnrollFactory(factory.django.DjangoModelFactory): class Meta: model = Enroll user = factory.SubFactory(UserFactory) exam = factory.SubFactory(ExamFactory) |
这样在调用EnrollFactory时,它会先去创建UserFactory和ExamFactory。
方法调用
单元测试的测试重点往往是某一个方法是否正确，不在乎各个模块的交互，通常用mock的方式来模拟其他模块的返回。或者有时候我们需要故意制造出某一种异常，也需要用到mock的方法。通常可以使用return_value、side_effect等，下面是一些常用方法的伪代码：
| from mock import patch, Mock #在测试过程中想要某个方法（此列中为check_refundable）在该测试用例中返回True @patch("XXX.models.check_refundable", Mock(return_value=True)) def test_some_function(self): pass #直接不真正执行某个方法（check_valid） @patch("XXX.models.check_valid", Mock()) def test_some_function(self): pass #故意在调用某方法过程中，抛出特定异常 @patch("XXX.models.check_valid", Mock(side_effect=KeyError('whatever'))) def test_some_function(self): pass |
断言
unittest的TestCase对象有许多断言的方法可以使用,常用的有assertTrue、assertFalse、assertEqual和assertRaises等。下面是伪代码示例：
| #断言某些值是True self.assertTrue(some_test_result) #断言在测试过程中没有错误日志 with patch('shoppingcart.models.log.error') as mock_error_logger: XXX.call_test_function() self.assertFalse(mock_error_logger.called) #断言会有异常抛出 self.assertRaises(TypeError): |
样例
一个常见的单元测试长下面这样：
| import unittest from somemodule.factories import UserFactoryfrom needtestmodule import sometestfun class TestXXXFunctions(unittest.TestCase): def setUp(self): #准备数据 self.User = UserFactory() def test_somfun(self): result = sometestfun(self.User) self.assertEqual(result, "expectedresult") def test_some2(self): result = sometestfun(self.User, "other") self.assertEqual(result, "otherexpectedresult") |
覆盖度
写了一些单元测试之后，往往还需要关注一下覆盖度。各个语言都有一些统计覆盖度的包，在Django中可使用coverage,没有覆盖度报告时，我们在django中跑测试是执行：
| $ python manage.py test |
如果需要测试覆盖度，则执行：
| l$ coverage run manage.py test |
这样，在跑测试的过程中就会在当前目录生成.coverage文件，记录覆盖度信息，当然你不能直接读这个文件，还需要一个命令来生成xml或者html格式的覆盖度报告。
$ coverage xml |
执行后，当前文件夹生成coverage.xml文件，可供后续展示使用。
总结
本文主要总结了做单元测试时的一般步骤，同时简单介绍了在Django项目中做单元测试需要用到的一些包，希望对刚开始做单元测试的同学有帮助。