关于python单元测试的方法

　   本文主要介绍Python单元测试的方法，作为程序员，懂得测试，这是必须的职业技能。希望每个人都能成为测试高手是不科学的，在中小企业里，懂得测试简直是优秀程序员的标志啊。下面罗列的方法有兴趣的朋友可以试试！

　　mock

　　在介绍具体的测试方法之前，先介绍一下mock，简单来说，mock的作用就是要达到一种挂羊头卖狗肉的效果。例如，你想测试一个web客户端，如果为了测试去搭建一个真实的web服务器，这个代价就太大了。这时候，我们就可以创建一个mock对象，通过一些接口模拟一个web服务器，从而简化了测试的难度，而且这样一个mock对象，可控性很好，模拟延时、断线等都非常简单，而如果是真实的服务器程序就要麻烦的多了。

　　Tim Mackinnon总结了一些需要使用mock对象的情况：

　　1、真实对象具有不可确定的行为(产生不可预测的结果，如股票的行情)

　　2、真实对象很难被创建(比如具体的web容器)

　　3、真实对象的某些行为很难触发(比如网络错误)

　　4、真实情况令程序的运行速度很慢

　　5、真实对象有用户界面

　　6、测试需要询问真实对象它是如何被调用的(比如测试可能需要验证某个回调函数是否被调用了)

　　7、真实对象实际上并不存在(当需要和其他开发小组，或者新的硬件系统打交道的时候，这是一个普遍的问题)

　　Python中的mock模块就是这个作用，使用pip install mock就可以安装，在3.3之后，这个模块归入了后边要讲的unittest模块，也成了标准库的一部分了。

　　下面的内容基本都是mock文档中的东西，简单翻译一下放在这里。

　　Mock和 MagicMock是mock模块中核心的两个类，当你访问这些类的实例对象的某个属性时，这些对象会为你创建这些属性(如果不存在)并且会记录下你使用这些属性的方式。你可以指定这些对象被调用时的返回值或者可用的属性，然后使用断言对结果进行验证。你也可以使用side_effect来抛出异常或者是mock对象被调用时返回不同的值。

　　使用patch装饰器可以很容易的模拟一个类或者其对象。

　　doctest

      doctest是Python中非常基本的一个测试方式，从名字可以看得出来，它是基于文档的测试，那么是这个文档有什么格式要求呢?简单的说就是测试用例都要写的和python交互方式下的输入输出一致，而其他格式的文字这可以当作是注释。假设文件shape.txt的内容如下

　　我们想要测试一个模块shape，其中有一个类Point和Circle。类Point代表一个二维空间中的点，而Circle这代表一个圆形，其拥有一个方法area返回计算其面积

　　运行python -m doctest shape.txt 即可进行doctest。简单来说，doctest就像是个Python的命令行一样，把<<<之后的内容执行，然后与紧随在之后的输出进行对比。如执行circle.x，判断是不是为5，执行circle.area()，看起结果是否等于78.53981633974483

　　unittest

　　doctest虽然简单易用，但是当测试用例需要很多准备工作时，就显得力不从心，这是就该unittest大显身手的时候了。关于unittest，这篇文章就不说了，说多了没用，实干出真知。