Предпочтительная структура модульного тестирования Python [закрыто]

до сих пор я использовал встроенный модуль unittest (pyUnit) для модульного тестирования кода Python. Однако для простых случаев это кажется излишним. Будучи производным от xUnit, он кажется немного тяжелым для динамической природы Python, где я ожидал бы писать меньше, чтобы достичь тех же эффектов. С другой стороны, он встроен, он заставляет вас писать свои тесты организованно, и он проверяется временем.

основные альтернативы, которые я видел онлайн являются:

какой из фреймворков вы предпочитаете и почему?

обновление 10.12.2011: с недавним добавлением тестового автоматического обнаружения и многих новых функций в unittest (в Python 2.7 и 3.2), IMHO имеет меньше смысла использовать внешнюю библиотеку.

относительно doctest: Я не считаю это юнит-тестирование рамки per-se. Я определенно не стал бы использовать его для написания большого набора тестов для значительного приложения. doctest больше подходит для того, чтобы убедиться, что примеры, которые вы предоставляете в документации, работают. У него есть свое место для этой потребности, но это не конкурент для unittest, py.тест и другие фреймворки.

10 283
python unit-testing nosetests pytest

10 ответов:

nose на самом деле это не модульное тестирование. Это тестовый бегун и отличный в этом. Он может запускать тесты, созданные с помощью unittest,py.test или doctest.

мое предпочтение для платформы модульного тестирования является стандартным unittest модуль (также известный как pyUnit). Он похож на другие фреймворки xUnit и легко относится к людям без фона python. Существует также довольно хорошая поддержка для него в Eclipse / PyDev

On py.test, Я нахожу несколько уровней настройки / демонтажи очень запутанные. Я также считаю, что это приводит к очень неструктурированным и трудным для чтения модульным тестам.

doctest - это хорошо для простых вещей, но я считаю, что это очень ограничивает и не очень масштаба комплексных и интерактивных код.

133

интересно, что никто еще не ответил, чтобы защитить py.тест. На список рассылки testing-in-python он довольно популярен, например, этот недавний поток " почему вы используете py.тест?". Наиболее распространенные ответы включали:

  • легкая поддержка распределенного тестирования
  • хорошая архитектура плагина
  • более простые утверждения (просто assert x == 42, нет assertEqual())
  • funcargs (начиная с 2.3 или 2.4 названные светильники, несколько отличающиеся от того, что другие тестовые фреймворки называют светильниками)
99

мы изначально начали нашу структуру автоматизации с помощью unittest и nosetest. Мы разделили все наши тестовые классы на подклассы от unittest, так как unittest предлагает отличный синтаксис для утверждений. Для фактического выполнения тестов, мы использовали нос, который был довольно хорошим с точки зрения отчетности и указания, какие тесты необходимо выполнить. Логика генерации тестов также была довольно хороша - используя метод выхода, он был прост в использовании. Единственная проблема с поколением теста носа что тестовый класс не может наследовать от unittest - поколения тест не пройден то. Здесь можно использовать только утверждения носа.

мы столкнулись с серьезными проблемами с носом когда мы хотели распараллелить тестовые запуски. Крайне неудачная отчетность получилась, когда тесты проводились параллельно. Кроме того, если вы создаете определенные ресурсы в методах установки, то также происходит сбой распараллеливания со странными ошибками. Казалось очень сложным использовать нос для распараллеливания тестовых запусков - мы перепробовал почти все. Наконец один из членов нашей команды нажмите на пы.тест. В течение очень короткого времени он сумел внести необходимые изменения в набор из 30 тестов, чтобы запустить их параллельно. Он начал пробег,и к его удивлению пробег прошел в рекордные 15 минут по сравнению с предыдущими 75 минутами, которые он использовал. Он был в состоянии выполнить все 30 тестов параллельно успешно с наименьшим количеством усилий и хлопот. Синтаксис был также прост, и отчетность была превосходной-далеко превосходил отчет о структуре носа.

поэтому я бы сказал, что выигрышная комбинация-py.тест с unittest.

41

Я просто использую стандартный unittest. Не уверен, как бы вы писали тесты так же эффективно с другим стилем-возможно, каждый тест в функции, но тогда как бы вы справились с настройкой / демонтажем?

17

nose2 вытеснил нос и поддерживает параметризованные тесты это означает, что вы можете запускать одни и те же утверждения с разными параметрами. Это позволяет охватить больше сценариев с гораздо меньшим количеством кода.

11

на unittest.TestCase - Это класс. Не стесняйтесь подкласс его с вашими собственными дополнительными функциями, которые позволяют "писать меньше, чтобы достичь тех же эффектов".

9

Я согласен, что одна из приятных особенностей носа Плагины. Например, я начал изучать Python, когда запустился движок приложений Google, и почти сразу появился плагин для носа Для поддержки GAE. Таким образом, нос с его плагинами помог мне начать тестовую разработку с новой платформой, такой как GAE, с самого начала. Плагин покрытия был там, когда я был готов к нему, а также.

6

одна из самых приятных особенностей nose-это система плагинов: например, плагин покрытия показывает, сколько вашего кода покрыто unittests. После написания большого количества unittests часто шокирует, насколько ваш код не покрыт ....

3

всегда doctest Если вы хотите, чтобы ваши модульные тесты были близки к коду.

HTH

2

Я думаю, что это вопрос выбора действительно. Я использовал все основные фреймворки тестирования, это сводится к тому, какой из них, по вашему мнению, выполняет работу с меньшим количеством кодирования. Тем не менее, я тоже предпочитаю doctest.

но с тех пор я открыл pytest и никогда не оглядывался назад. Я все еще использую doctest иногда, но предпочитаю использовать pytest на новых проектах.

2