unittest 是python 的单元测试框架,unittest 单元测试提供了创建测试用例,测试套件以及批量执行的方案, unittest 在安装pyhton 以后就直接自带了,直接import unittest 就可以使用,测试人员用UnitTest来做自动化测试,即管理和执行用例。
一、UnitTest基本组成
测试人员使用此框架的原因:能够组织多个用例去执行、提供丰富的断言方法、能够生成测试报告。
1、测试发现:从多个py文件中收集并加载测试用例;
2、测试执行:将测试用例按照一定的顺序和条件去执行并生成结果;
3、测试判断:通过断言去判断结果是否正确;
4、测试报告:统计测试进度,通过率,生成报告;
UnitTest的组成部分:
1、TestCase:用来写测试用例
2、TestSuite:测试套件,用来组装测试用例,即打包TestCase
3、TestRunner:测试执行,用来执行TestSuite
4、TestLoader:测试加载,对TestSuite功能的补充,用来组装TestCase
5、Fixture:测试夹具,是一种代码结构,前置方法和后置方法
TestCase测试用例
步骤:
(1)导包 unittest
(2)定义测试类,只需要继承unittest.TestCase类就是测试类
(3)书写测试方法,方法名必须以test开头
(4)执行代码
# (1)导包 unittest
import unittest
# (2)定义测试类,只需要继承unittest.TestCase类就是测试类
class TestDemo(unittest.TestCase):
# (3)书写测试方法,方法名必须以test开头
def test_method1(self):
print('测试方法一')
def test_method2(self):
print('测试方法二')
# (4)执行代码
# 4.1在类名或者方法名后面右键运行。类名后面运行:执行类中所有的测试方法;在方法名后面,只执行当前的测试方法
# 4.2 在主程序中使用unittest.main()来执行
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
TestSuite和TestRunner
TestSuite(测试套件),用来组装测试用例,将多个测试用例脚本集合在一起。
使用步骤:
-
实例化测试套件:
suite = unittest.TestSuite()
-
添加用例:
suite.addTest(ClassName("MethodName"))
ClassName:为类名;MethodName:为方法名
-
添加扩展:
suite.addTest(unittest.defaultTestLoader.loadTestsFromTestCase(ClassName))
-
添加扩展:
suite.addTest(unittest.makeSuite(测试类名))
把指定ClassName类中的测试用例全部添加到测试套件中
案例: 两个用例文件testcase1.py和testcase2.py
testcase1.py文件中的代码为;
import unittest
class TestDemo1(unittest.TestCase):
def test_method1(self):
print('测试方法1-1')
def test_method2(self):
print('测试方法1-2')
testcase2.py文件中的代码为;
# 1、导包
import unittest
# 2、定义测试类,继承unittest.TestCase就是测试类
class TestDemo2(unittest.TestCase):
# 3、写测试方法,方法中的代码是真正的测试用例代码,方法名必须以test开头
def test_method1(self):
print('测试方法2-1')
def test_method2(self):
print('测试方法2-2')
测试套件和执行testsuite_testrunner.py文件中代码为(第一种添加测试套件的方法):
# 1、导包
import unittest
from testcase1 import TestDemo1
# 2、实例化套件对象unittest.TestSuite()
from testcase2 import TestDemo2
suite = unittest.TestSuite()
# 3、添加用例方法
# 3.1 套件对象.addTest(测试类名('测试方法名'))
suite.addTest(TestDemo1('test_method1'))
suite.addTest(TestDemo1('test_method2'))
suite.addTest(TestDemo2('test_method1'))
suite.addTest(TestDemo2('test_method2'))
# 4、实例化、执行对象unittest.TextTestRunner()
runner = unittest.TextTestRunner()
# 5、执行 执行对象
runner.run(suite)
执行结果:
附加:测试套件和执行testsuite_testrunner.py文件中代码为(第二种添加测试套件的方法):
# 1、导包
import unittest
from testcase1 import TestDemo1
# 2、实例化套件对象unittest.TestSuite()
from testcase2 import TestDemo2
suite = unittest.TestSuite()
# 3、添加用例方法
# 3.2 添加整个测试类,套件对象.addTest(unittest.makeSuite(测试类名))
suite.addTest(unittest.makeSuite(TestDemo1))
suite.addTest(unittest.makeSuite(TestDemo2))
# 4、实例化、执行对象unittest.TextTestRunner()
runner = unittest.TextTestRunner()去执行
()
# 5、执行 执行对象
runner.run(suite)
TestLoader 测试加载
用来加载TestCase到TestSuite中,即加载满足条件的测试用例,并把测试用例封装成测试套件
suite = unittest.TestLoader().discover(test_dir, pattern='test*.py')
自动搜索指定目录下指定开头的.py文件,并将查找到的测试用例组装到测试套件
test_dir: 为指定的测试用例的目录
pattern:为查找的.py文件的格式,默认为'test*.py'
import unittest
suite = unittest.TestLoader().discover('E:\pythonProject\pythonUnitTest', 'testcase*.py')
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)
Fixture:测试夹具
测试夹具是一种代码结构。Fixture控制级别:方法级别、类级别、模块级别(了解即可)。
方法级别(在每个测试用例执行前后都会自动调用,方法名是固定的):
使用方式:
初始化(前置处理):def setUp(self)
--> 开始自动执行
销毁(后置处理):def tearDown(self)
--> 最后自动执行
类级别(在类中,所有的测试方法执行前后,会自动执行一次,方法名是固定的):
使用方式:
初始化(前置处理):
@classmethod
def setUpClass(cls):
销毁(后置处理):
@classmethod
def tearDownClass(cls):
方法名固定的本质是:继承unittest的方法,并且进行覆盖是重写
模块级别 [了解]
运行于整个模块的始末,即:整个模块只会运行一次setUpModule和tearDownModule
使用方式:
初始化(前置处理):def setUpModule()
销毁(后置处理):def tearDownModule()
案例分析:
登录功能的测试用例:
(1)打开浏览器--1次
(2)打开网页,点击登录--每次
(3)输入用户名密码验证码1,点击登录--每次,测试方法1
(4)关闭网页--每次
..................................................................................
(2)打开网页,点击登录--每次
(3)输入用户名密码验证码2,点击登录--每次,测试方法2
(4)关闭网页--每次
..................................................................................
(2)打开网页,点击登录--每次
(3)输入用户名密码验证码3,点击登录--每次,测试方法3
(4)关闭网页--每次
以上案例分析有很多重复的代码,我们可以使用测试夹具优化代码
import unittest
class TestLogin(unittest.TestCase):
def setUp(self) -> None:
print('2、打开网页,点击登录--每次--前置')
def tearDown(self) -> None:
print('4、关闭网页--每次--后置')
@classmethod
def setUpClass(cls) -> None:
print('1、打开浏览器--类前置')
@classmethod
def tearDownClass(cls) -> None:
print('5、关闭浏览器--类后置')
def test_1(self):
print('3、输入用户名密码验证码1,点击登录--每次,测试方法1')
def test_2(self):
print('3、输入用户名密码验证码1,点击登录--每次,测试方法2')
def test_3(self):
print('3、输入用户名密码验证码1,点击登录--每次,测试方法3')
二、断言
断言:让程序代替人为判断测试程序执行结果是否符合预期结果的过程
常用的UnitTest断言方法
对于自动化测试人员来说,重点掌握:
(1)assertEqual(预期结果,实际结果)
判断预期结果和实际结果是否相等,如果相等,用例通过,如果不相等,抛出异常,用例不通过
(2)assertIn(预期结果,实际结果)
判断预期结果是否包含在实际结果中,如果存在,用例通过,如果不存在,抛出异常,用例不通过
import unittest
class TestAssert(unittest.TestCase):
def test_equal_1(self):
self.assertEqual(10, 10) # 用例通过
def test_assert_2(self):
self.assertEqual(10, 20) # 用例不通过
def test_in01(self):
self.assertIn('admin', '欢迎admin登录系统!') # 包含...用例通过
def test_in02(self):
self.assertIn('addddmin', '欢迎登录系统!') # 不包含...用例不通过
案例: 工具类中有一个求和的测试方法:
def add(a, b):
sum = a+b
return sum
使用断言测试该求和方法是正确:
import unittest
from tools import add
class TestAdd(unittest.TestCase):
def test_1(self):
self.assertEqual(3, add(1, 2))
def test_1(self):
self.assertEqual(5, add(3, 2))
def test_1(self):
self.assertEqual(7, add(4, 3))
def test_1(self):
self.assertEqual(13, add(8, 5))
三、参数化
通过参数的方式来传递数据,从而实现数据和脚本分离。并且可以实现用例的重复执行。
unittest测试框架,本身不支持参数化,但是可以通过安装unittest扩展插件parameterized来实现。
安装parameterized:pip install parameterized
参数化实现
导包:from parameterized import parameterized
使用@parameterized.expand装饰器可以为测试函数的参数进行参数化
我们继续对以上的求和方法使用参数化的方式进行测试,代码运行的时候,可以使用多种方式运行,比如:直接右键运行、main方法运行、suite运行等
import unittest
from tools import add
from parameterized import parameterized
data = [(1, 1, 2), (2, 3, 5), (3, 4, 7), (10, 11, 21)]
class TestAdd(unittest.TestCase):
@parameterized.expand(data)
def test_1(self, a, b, expect):
self.assertEqual(expect, add(a, b))
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
扩展:
我们将参数化的测试数据保存在json文件中,如下;
[
[1, 1, 2],
[2, 3, 5],
[3, 4, 7],
[10, 11, 21]
]
读取json文件中的数据:
import json
def build_add_data():
with open('add_data.json',encoding='utf-8')as f:
data = json.load(f)
return data
将读取的json文件中的数据当作参数传到测试用例中:
import unittest
from read_json import build_add_data
from tools import add
from parameterized import parameterized
class TestAdd(unittest.TestCase):
@parameterized.expand(build_add_data)
def test_1(self, a, b, expect):
self.assertEqual(expect, add(a, b))
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
以上就是将数据保存在json文件中实现参数化,json文件中的数据复杂的时候,我们可以使用如下方式定义(并且推荐此方法):
此时读取json文件的方法需要修改为:
def build_add_data():
with open('add_data.json', encoding='utf-8')as f:
data_list = json.load(f)
new_list = []
for data in data_list:
a = data.get('a')
b = data.get('b')
expect = data.get('expect')
new_list.append((a, b, expect))
return new_list
四、生成HTML测试报告
安装:pip install HTMLTestReport
测试报告生成步骤:
(1)导包
(2)封装测试套件
(3)实例化HTMLTestReport对象
report = HTMLTestReport(file_path, [title], [description])
参数说明:
file_path:测试报告文件路径
title:可选参数,为报告标题,如XXX测试报告
description:可选参数,为报告描述信息
(4)执行测试套件report.run(suite)
继续使用上述示例,针对求和的方法进行测试报告的生成
import unittest
from htmltestreport import HTMLTestReport
from testadd_paramterized import TestAdd
# 测试套件
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(unittest.makeSuite(TestAdd))
# 运行对象
runner = HTMLTestReport('test_add_report.html', '求和运算测试报告', '这是报告的描述!')
runner.run(suite)
运行之后将生成的html报告文件,使用浏览器打开,查看生成的报告,报告中执行失败的用例是故意写错,用来查看执行失败的情况:
使用绝对路径保存测试报告
在实际项目中往往会出现文件找不到的情况,此时需要使用绝对路径。
步骤:
(1)在项目的根目录中创建一个配置文件(app.py或者config.py)
(2)在这个文件中获取项目的目录,在其他代码中拼接起来,完成绝对路径
获取当前文件的绝对路径:abspath = os.path.abspath(__file__)
获取文件路径的目录名称:dirname = os.path.dirname(filepath)
案例:
app.py中的代码内容
import os
# 获取当前文件的绝对路径
path1 = os.path.abspath(__file__)
print(path1)
# 获取文件路径的目录名称
path2 = os.path.dirname(path1)
print(path2)
# 实际中直接合起来写就行
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
if __name__ == '__main__':
print(BASE_DIR)
运行结果:
代码中的使用
# 测试套件
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(unittest.makeSuite(TestAdd))
# 运行对象
report_path = app.BASE_DIR + "test_add_report.html" # 报告的路径
runner = HTMLTestReport(report_path, '求和运算测试报告', '这是报告的描述!')
runner.run(suite)
五、测试用例跳过
直接将测试函数标记成跳过@unittest.skip('代码未完成')
根据条件判断测试函数是否跳过@unittest.skipIf(condition, reason)
示例:
import unittest
ver = 10
class TestSkip(unittest.TestCase):
@unittest.skip('此用例跳过,这是跳过的原因')
def test_1(self):
print('测试方法一')
@unittest.skipIf(ver >= 10, '迭代版本大于等于10,此用例跳过')
def test_2(self):
print('测试方法二')
def test_3(self):
print('测试方法三')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
行动吧,在路上总比一直观望的要好,未来的你肯定会感 谢现在拼搏的自己!如果想学习提升找不到资料,没人答疑解惑时,请及时加入扣群: 320231853,里面有各种软件测试+开发资料和技术可以一起交流学习哦。
最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:
这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!