Python 单元测试的最佳实践——多个函数适用于同一个对象

Question

我有一堆适用于类似对象的函数，例如代表 n 维框的 Numpy 数组：

# 3-D box parameterized as:

#     box[0] = 3-D min coordinate

#     box[1] = 3-D max coordinate

box = np.array([

    [1, 3, 0],

    [4, 5, 7]

])

现在我有一大堆要在框列表上运行的函数，例如。volumes, intersection,smallest_containing_box等。在我看来，这是我希望设置的方式：

# list of test functions:

test_funcs = [volume, intersection, smallest_containing_box, ...]

# manually create a bunch of inputs and outputs

test_set_1 = (

    input = [boxA, boxB, ...], # where each of these are np.Array objects

    output = [

        [volA, volB, ...], # floats I calculated manually

        intersection, # np.Array representing the correct intersection

        smallest_containing_box, # etc.

    ]

)

# Create a bunch of these, eg. test_set_2, test_set_3, etc. and bundle them in a list:

test_sets = [test_set_1, ...]

# Now run the set of tests over each of these:

test_results = [[assertEqual(test(t.input), t.output) for test in test_funcs] for t in test_sets]

我想以这种方式构建它的原因是，我可以创建多组（输入、答案）对，并在每个组上运行所有测试。除非我遗漏了什么，否则unittest这种方法的结构似乎不太好。相反，它似乎希望我为每对函数和输入创建一个单独的 TestCase 对象，即

class TestCase1(unittest.TestCase):

    def setUp(self):

        self.input = [...]

        self.volume = [volA, volB, ...]

        self.intersection = ...

        # etc.

    def test_volume(self):

        self.assertEqual(volume(self.input), self.volume)

    def test_intersection(self):

        self.assertEqual(intersection(self.input), self.output)

    # etc.

# Repeat this for every test case!?

这似乎是大量的样板文件。我错过了什么吗？

Answer 1

试试unittest.TestSuite()。这为您提供了一个可以添加测试用例的对象。在您的情况下，创建套件，然后遍历您的列表，创建TestCase所有实例都只有一个测试方法。将测试数据传递给构造函数并将它们保存到那里的属性而不是 in setUp()。当您在调用的方法中创建套件suite()并运行所有套件时，单元测试运行器将检测套件。注意：为每个TestCase实例分配一个名称或找出哪个失败将非常困难。

Answer 2

让met 尝试描述我如何理解您的方法：您已经实现了许多具有相似性的不同函数，即它们对相同类型的输入数据进行操作。在您的测试中，您尝试利用这种相似性：您创建一些输入数据并将该输入数据传递给您的所有函数。这种以测试数据为中心的方法是不寻常的。典型的单元测试方法是以代码为中心的。原因是，单元测试的一个主要目标是发现代码中的错误。不同的函数有（显然）不同的代码，因此错误的类型可能不同。因此，测试数据通常经过精心设计，以识别相应代码中的某些类型的错误。测试设计方法是有条不紊地设计测试用例的方法，以便在理想情况下可以检测到所有可能的错误。我怀疑使用以测试数据为中心的方法，您是否会同样成功地找到不同函数中的错误：对于该volume函数，可能存在不适用于intersectionor 的溢出场景（以及下溢场景）smallest_containing_box。相比之下，必须有空交叉点、一点交叉点等。因此，似乎每个功能都可能需要专门设计的测试场景。关于似乎是以代码为中心的单元测试结果的样板代码：有几种方法可以限制它。同意，您将针对不同的测试功能使用不同的测试方法。但是，您可以使用参数化测试来避免进一步的代码重复。而且，对于您仍然看到为不同功能使用（至少有时）通用测试数据的优势的情况：对于这种情况，您可以使用创建测试数据的工厂函数，并且可以从不同的测试用例中调用. 例如，您可以make-unit-cube在不同的测试中使用一个工厂函数。