技术标签: 测试用例 selenium postman 单元测试 功能测试 测试工具 jmeter
1.Web功能自动化测试——为什么要学习单元测试框架unittest?除此之外还有没有其他的单元测试框架?
Python语言编写的WebDriver测试脚本通常使用单元测试框架来运行,所以,了解单元测试框架的基本方法和使用技巧很有必要。
对于单元测试框架来讲,主要完成了3件事情:
(1)提供了测试用例的组织与执行
(2)提供了丰富的断言方法
(3)提供了丰富的日志信息
Python有很多单元测试框架,如unittest、pytest、doctest、nose等。
2.什么是框架?什么是单元测试?
framework,框架指的是为了解决一个或者是一类问题而开发的产品,用户一般只需要调用框架所提供的类或函数,就可以实现它所定义的功能,从这个角度理解unittest框架,它主要实现了测试用例的组织与执行,以及测试结果的生成。
3.不用单元测试框架可以写单元测试嘛? 可以
#calculator.py
#整数的加法运算
class Count:
#给类的实例变量赋初始值
def __init__(self,a,b):
self.a=int(a)
self.b=int(b)
#计算实例变量的和并返回
def add(self):
return self.a+self.b
#testcount.py
from calculator import Count
class TestCount:
def test_add(self):
try:
c=Count(2,3)
s=c.add()
assert s==4,'test fail'
except AssertionError as msg:
print(msg)
else:
print('test pass')
mytest=TestCount()
mytest.test_add()
注解:
(1)assert语句的语法格式:assert 表达式,'报错信息'
——》判断表达式是否成立,如果不成立,则抛出异常错误,给出后面的报错信息,如果成立,则测试通过。
(2)以上这种测试方法的编写存在许多问题。首先,单元测试的编写没有一定的规范可遵循,不同的人写出来的测试程序可能不同,不统一的代码维护起来很麻烦。其次,需要编写大量的辅助代码才能进行单元测试。
为了让我们的单元测试代码更容易维护和编写,单元测试框架应运而生。
(3)使用unittest单元测试框架编写单元测试用例的代码实现:
#testcount1.py
import unittest
from calculator import Count
class TestCount(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print('test start')
def tearDown(self):
print('test end')
def test_add(self):
c=Count(2,3)
self.assertEqual(c.add(),5)
if __name__=='__main__':
unittest.main()
注解:
(1)class TestCount(unittest.TestCase):——》使用unittest写单元测试时,创建的单元测试用例的类必须继承unittest的TestCase类;
(2)setUp()方法用于测试用例执行前的初始化工作,tearDown()方法用于测试用例执行后的清理工作。再测试方法test_add()方法里,不再使用烦琐的异常处理,我们使用unittest提供的assertEqual()方法对add的返回值进行断言(断言指的是预期结果和实际结果进行比较的过程),判断预期结果和实际结果是否相等;
(3)unittest提供了main()方法,main()方法可以自己去搜索所有包含再当前模块的所有以test开头的测试方法,并自动执行它们。
(4)使用unittest组织的单元测试里,可以自动执行的方法有:setUp(),tearDown(),以test打头的方法,除此之外的其他方法,例如a,b等,不会自动执行。
(5)if __name__=='__main__':——》testcount1.py文件既可以用来直接运行,也可以用来作为一个模块导入运行。如果你在文件中写了这个语句,那么它下面的语句块在自己直接运行的时候会被执行,被当作模块导入的时候不会被执行。
4.unittest里的4个重要概念
(1)Test Case(测试用例)
测试用例指的是一个完整的测试流程,包括测试前的准备工作、测试过程即测试后的环境清理
(2)Test Suite(测试套件)
一个功能的验证往往需要多条测试用例,将许多的测试用例组织在一起执行,就产生了测试套件的概念。Test Suite可以用来组装单个的测试用例
(3)Test Runner(测试运行器)
一个Test Runner由执行设定的测试用例和将测试结果提供给用户两部分功能组成
(4)Test Fixture(测试固件)
一个Test Fixture代表一个或多个测试执行前的准备工作和测试结束后的清理工作
单元测试的加载有两种方式:
(1)直接通过unittest.main()方法来加载所有的测试用例进行执行;
(2)将所有的测试用例添加到测试套件中,然后执行。
示例如下:
import unittest
from calculator import Count
class TestCount(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print('test start')
def tearDown(self):
print('test end')
def test_add1(self):
c=Count(2,3)
self.assertEqual(c.add(),5)
def test_add2(self):
c=Count(20,30)
self.assertEqual(c.add(),50)
if __name__=='__main__':
#调用unittest的TestSuite类来创建测试套件(根据TestSuite类生成一个对象/实例)
suite=unittest.TestSuite()
#使用测试套件提供的addtest方法将测试用例加载进来
suite.addTest(TestCount("test_add1"))
suite.addTest(TestCount("test_add2"))
#执行测试(根据TestRunner生成一个对象,调用对象的run方法)
runner=unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)
--------------------------------------------------------------------------------------------
5.unittest常用的断言方法
断言方法的作用:在于做预期结果和实际结果的比较。
unittest提供了丰富的断言方法:
assertEqual(a,b) 判断a和b是否相等,相等则测试通过,不相等则测试失败
assertNotEqual(a,b) 判断a和b是否不相等,相等则测试失败,不相等则测试失败
assertTrue(x) 判断表达式x是否为True(成立),成立则测试通过,不成立则测试失败
assertFalse(x)
assertIs(a,b) 判断a,b是否为同一个对象,是则测试通过,不是则测试失败
assertIsNot(a,b)
assertIsNone(x):判断x是否为None,不是则测试失败
assertIsNotNone(x)
assertIn(a,b):判断a是否在b中,不在则测试失败
assertNotIn(a,b)
assertIsInstance(a,b):判断a是否是b的实例,不是则测试失败
assertNotIsInstance(a,b)
在运行测试时,有时需要跳过某些测试用例或者将某些测试用例标记为预期失败。unittest提供了实现这些需求的装饰器。
装饰器:本质上是一个python函数,它可以让它所修饰的函数在不做任何代码变动的前提下增加额外的功能。
(1)@unittest.skip(原因)
无条件的跳过该测试用例,说明跳过测试的原因
(2)@unittest.skipIf(条件,原因)
如果条件成立,则跳过该测试用例
(3)@unittest.skipUnless(条件,原因)
如果条件成立,则不跳过该测试用例,否则跳过
(4)@unittest.expectedFailure()
不管执行结果是否失败,该用例标记为失败
示例:
#testzsq.py
import unittest
class MyTest(unittest.TestCase):
@unittest.skip('无条件跳过该测试')
def test_skip(self):
print('print a')
@unittest.skipIf(2>1,'当条件成立时,跳过该测试')
def test_skipif(self):
print('print b')
@unittest.skipUnless(2>1,'当条件成立时,执行该测试')
def test_skipunless(self):
print('print c')
@unittest.expectedFailure
def test_expectedfailure(self):
self.assertEqual(2,3)
if __name__=='__main__':
unittest.main()
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