这篇文章主要介绍“Python常见的测试框架有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python常见的测试框架有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python常见的测试框架有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

测试的常用规则

一个测试单元必须关注一个很小的功能函数，证明它是正确的；

每个测试单元必须是完全独立的，必须能单独运行。这样意味着每一个测试方法必须重新加载数据，执行完毕后做一些清理工作。通常通过setUp()和setDown()方法处理；

编写执行快速的测试代码。在某些情况下，测试需要加载复杂的数据结构，而且每次执行的时候都要重新加载，这个时候测试执行会很慢。因此，在这种情况下，可以将这种测试放置一个后台的任务中。

采用测试工具并且学着怎么使用它。

在编写代码前执行完整的测试，而且在编写代码后再重新执行一次。这样能保证你后来编写的代码不会破坏任何事情；

在提交代码前执行完整的测试；

如果在开发期间被打断了工作，写一个打断的单元测试，关于你下一步将要开发的。当你回来工作时，你能知道上一步开发到的指针；

单元测试函数使用长的而且具有描述性的名字。在正式执行代码中，可能使用square()或sqr()取名，但是在测试函数中，你必须取像test_square_of_number_2()、test_square_negativer_number()这些名字，这些名字描述更加清楚；

测试代码必须具有可读性；

单元测试对新进的开发人员来说是工作指南。

单元测试的目的是对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验，如果单元测试通过，说明我们测试的对象能够正常工作。如果单元测试不通过，要么测试对象有 bug，要么测试条件输入不正确。下面小编为大家介绍 Python 的几种测试框架。

1. unittest

unittest和JUnit类似，可以说是python的标准单元测试框架，所以有时也被人称为PyUnit。它使用起来和xUnit家族其他成员类似。用的人也比较多。兼容python2以及python3。

个人比较喜欢用这个，主要之前用过JUnit，用这个上手就很快。而且属于python自动集成，不用额外的安装包，感觉是该有的都有了，用着方便。

示例：

importunittest

classTestStringMethods(unittest.TestCase):

deftest_upper(self):

self.assertEqual('foo'.upper(),'FOO')

deftest_isupper(self):

self.assertTrue('FOO'.isupper())

self.assertFalse('Foo'.isupper())

deftest_split(self):

s='helloworld'

self.assertEqual(s.split(),['hello','world'])

#checkthats.splitfailswhentheseparatorisnotastring

withself.assertRaises(TypeError):

s.split(2)

if__name__=='__main__':

unittest.main()

2. unittest2

unittest2 可以说是一个针对 unittest 测试框架新特性的补丁。它很大程度上和 unittest 都类似。然后还添加了一些 unittest 没有的方法。

3. pytest

参考文档：http://pytest.org/latest/

看了一下，pytest文档还是蛮详细的。比较关注的一点是，pytest 直接可以通过@pytest.mark.parametrize 进行参数化，而unittest 则需要借助DDT。

示例：

definc(x):

returnx+1

deftest_answer():

assertinc(3)==5

执行如下：

$pytest
=======testsessionstarts========
platformlinux--Python3.x.y,pytest-3.x.y,py-1.x.y,pluggy-0.x.y
rootdir:$REGENDOC_TMPDIR,inifile:
collected1item
test_sample.pyF
=======FAILURES========
_______test_answer________
deftest_answer():
>assertinc(3)==5
Eassert4==5
E+where4=inc(3)
test_sample.py:5:AssertionError
=======1failedin0.12seconds========
4. nose

nose 扩展了 unittest，从而使得测试更容易。

一般可以用 unittest 方式写用例，写完之后用 nose 来执行。nose 的测试收集方式还是很方便的。

还有一个特定就是，nose 可以采用@with_setup()来定义方法的 setup 和 teardown。

示例：

defsetup_func():

"setuptestfixtures"

defteardown_func():

"teardowntestfixtures"

@with_setup(setup_func,teardown_func)

deftest():

"test..."

5. doctest

doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的Python代码片段，然后尝试执行并验证结果。

doctest中，如果要写测试用例，只需要在写在以''''''包围的文档注释即可，也就是可以被__doc__这个属性引用到的地方。这点比较特别，跟其他单元测试框架都不一样。但是我觉得这样的话就注定了doctest不适合大型测试，因为做不到代码和测试的分离。

importdoctest

"""

Thisisthe"example"module.

Theexamplemodulesuppliesonefunction,factorial().Forexample,

>>>factorial(5)

120

"""

deffactorial(n):

"""Returnthefactorialofn,anexactinteger>=0.

>>>[factorial(n)forninrange(6)]

[1,1,2,6,24,120]

>>>factorial(30)

265252859812191058636308480000000

>>>factorial(-1)

Traceback(mostrecentcalllast):

...

ValueError:nmustbe>=0

FactorialsoffloatsareOK,butthefloatmustbeanexactinteger:

>>>factorial(30.1)

Traceback(mostrecentcalllast):

...

ValueError:nmustbeexactinteger

>>>factorial(30.0)

265252859812191058636308480000000

Itmustalsonotberidiculouslylarge:

>>>factorial(1e100)

Traceback(mostrecentcalllast):

...

OverflowError:ntoolarge

"""

importmath

ifnotn>=0:

raiseValueError("nmustbe>=0")

ifmath.floor(n)!=n:

raiseValueError("nmustbeexactinteger")

ifn+1==n:#catchavaluelike1e300

raiseOverflowError("ntoolarge")

result=1

factor=2

whilefactor<=n:

result*=factor

factor+=1

returnresult

if__name__=="__main__":

doctest.testmod(verbose=True)

verbose参数用于控制是否输出详细信息，默认为False，如果不写，那么运行时不会输出任何东西，除非测试fail。

输出如下：

Trying:
[factorial(n)forninrange(6)]
Expecting:
[1,1,2,6,24,120]
ok
Trying:
factorial(30)
Expecting:
265252859812191058636308480000000
ok
Trying:
factorial(-1)
Expecting:
Traceback(mostrecentcalllast):
...
ValueError:nmustbe>=0
ok
Trying:
factorial(30.1)
Expecting:
Traceback(mostrecentcalllast):
...
ValueError:nmustbeexactinteger
ok
Trying:
factorial(30.0)
Expecting:
265252859812191058636308480000000
ok
Trying:
factorial(1e100)
Expecting:
Traceback(mostrecentcalllast):
...
OverflowError:ntoolarge
ok
1itemshadnotests:
__main__
1itemspassedalltests:
6testsin__main__.factorial
6testsin2items.
6passedand0failed.
Testpassed.

到此，关于“Python常见的测试框架有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！