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python函数性能 python代码( 三 )

IT技术模块


unittest模块定义了 4个关键概念 。测试夹具是一个用于描述创建测试（以及用完之后将其清理）所必需的代码的术语，典型实例是创建测试所用的一个输入文件，最后删除输入文件与结果输出文件 。测试套件是一组测试用例的组合 。测试用例是测试的基本单元—我们很快就会看到实例 。测试运行者是执行一个或多个测试套件的对象 。
典型情况下，测试套件是通过创建unittest.TestCase的子类实现的 ， 其中每个名称 以“test”开头的方法都是一个测试用例 。如果我们需要完成任何创建操作，就可以在一个名为setUp()的方法中实现；类似地，对任何清理操作，也可以实现一个名为 tearDown()的方法 。在测试内部，有大量可供我们使用的unittest.TestCase方法，包括 assertTrue()、assertEqual()、assertAlmostEqual()（对于测试浮点数很有用）、assertRaises() 以及更多 ， 还包括很多对应的逆方法，比如assertFalse()、assertNotEqual()、failIfEqual()、 failUnlessEqual ()等 。
unittest模块进行了很好的归档，并且提供了大量功能，但在这里我们只是通过一 个非常简单的测试套件来感受一下该模块的使用 。这里将要使用的实例,该练习要求创建一个Atomic模块，该模块可以用作一 个上下文管理器，以确保或者所有改变都应用于某个列表、集合或字典，或者所有改变都不应用 。作为解决方案提供的Atomic.py模块使用30行代码来实现Atomic类，并提供了 100行左右的模块doctest 。这里，我们将创建test_Atomic.py模块，并使用 unittest测试替换doctest,以便可以删除doctest 。
在编写测试模块之前，我们需要思考都需要哪些测试 。我们需要测试3种不同的数据类型：列表、集合与字典 。对于列表，需要测试的是插入项、删除项或修改项的值 。对于集合，我们必须测试向其中添加或删除一个项 。对于字典，我们必须测试的是插入一个项、修改一个项的值、删除一个项 。此外，还必须要测试的是在失败的情况下 ， 不会有任何改变实际生效 。
结构上看，测试不同数据类型实质上是一样的，因此，我们将只为测试列表编写测试用例，而将其他的留作练习 。test_Atomic.py模块必须导入unittest模块与要进行测试的Atomic模块 。
创建unittest文件时 ， 我们通常创建的是模块而非程序 。在每个模块内部，我们定义一个或多个unittest.TestCase子类 。比如，test_Atomic.py模块中仅一个单独的 unittest-TestCase子类，也就是TestAtomic (稍后将对其进行讲解)，并以如下两行结束:
if name == "__main__":
unittest.main()
这两行使得该模块可以单独运行 。当然，该模块也可以被导入并从其他测试程序中运行——如果这只是多个测试套件中的一个，这一点是有意义的 。
如果想要从其他测试程序中运行test_Atomic.py模块，那么可以编写一个与此类似的程序 。我们习惯于使用unittest模块执行doctests,比如：
import unittest
import test_Atomic
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(test_Atomic.TestAtomic)
runner = unittest.TextTestRunner()
pnnt(runner.run(suite))
这里 ， 我们已经创建了一个单独的套件，这是通过让unittest模块读取test_Atomic 模块实现的 ， 并且使用其每一个test*()方法(本实例中是test_list_success()、test_list_fail()，稍后很快就会看到)作为测试用例 。
我们现在将查看TestAtomic类的实现 。对通常的子类(不包括unittest.TestCase 子类)，不怎么常见的是，没有必要实现初始化程序 。在这一案例中 ， 我们将需要建立 一个方法，但不需要清理方法，并且我们将实现两个测试用例 。

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