Python 测试模式

使用 pytest、TDD 方法论和最佳实践的 Python 应用程序全面测试策略。

何时激活

• 编写新的 Python 代码时（遵循 TDD：红、绿、重构）
• 为 Python 项目设计测试套件时
• 审查 Python 测试覆盖率时
• 设置测试基础设施时

核心测试理念

测试驱动开发 (TDD)

始终遵循 TDD 循环：

1. 红
    : 为期望的行为编写一个失败的测试
2. 绿
    : 编写最少的代码使测试通过
3. 重构
    : 在保持测试通过的同时改进代码

# 步骤 1: 编写失败的测试 (红)
def test_add_numbers():
    result = add(2, 3)
    assert result == 5

# 步骤 2: 编写最小实现 (绿)
def add(a, b):
    return a + b

# 步骤 3: 如有需要则重构 (重构)

覆盖率要求

• 目标
   : 80%+ 代码覆盖率
• 关键路径
   : 要求 100% 覆盖率
• 使用 pytest --cov 来测量覆盖率

pytest --cov=mypackage --cov-report=term-missing --cov-report=html

pytest 基础

基本测试结构

import pytest

def test_addition():
    """测试基本加法。"""
    assert 2 + 2 == 4

def test_string_uppercase():
    """测试字符串大写转换。"""
    text = "hello"
    assert text.upper() == "HELLO"

def test_list_append():
    """测试列表追加。"""
    items = [1, 2, 3]
    items.append(4)
    assert 4 in items
    assert len(items) == 4

断言

# 相等性
assert result == expected

# 不等性
assert result != unexpected

# 真值性
assert result  # 真值
assert not result  # 假值
assert result is True  # 精确为 True
assert result is False  # 精确为 False
assert result is None  # 精确为 None

# 成员关系
assert item in collection
assert item not in collection

# 比较
assert result > 0
assert 0 <= result <= 100

# 类型检查
assert isinstance(result, str)

# 异常测试（首选方法）
with pytest.raises(ValueError):
    raise ValueError("error message")

# 检查异常消息
with pytest.raises(ValueError, match="invalid input"):
    raise ValueError("invalid input provided")

# 检查异常属性
with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
    raise ValueError("error message")
assert str(exc_info.value) == "error message"

夹具

基本夹具用法

import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    """提供样本数据的夹具。"""
    return {"name": "Alice", "age": 30}

def test_sample_data(sample_data):
    """使用夹具进行测试。"""
    assert sample_data["name"] == "Alice"
    assert sample_data["age"] == 30

带设置/拆卸的夹具

@pytest.fixture
def database():
    """带设置和拆卸的夹具。"""
    # 设置
    db = Database(":memory:")
    db.create_tables()
    db.insert_test_data()

    yield db  # 提供给测试

    # 拆卸
    db.close()

def test_database_query(database):
    """测试数据库操作。"""
    result = database.query("SELECT * FROM users")
    assert len(result) > 0

夹具作用域

# 函数作用域（默认）- 为每个测试运行
@pytest.fixture
def temp_file():
    with open("temp.txt", "w") as f:
        yield f
    os.remove("temp.txt")

# 模块作用域 - 每个模块运行一次
@pytest.fixture(scope="module")
def module_db():
    db = Database(":memory:")
    db.create_tables()
    yield db
    db.close()

# 会话作用域 - 每个测试会话运行一次
@pytest.fixture(scope="session")
def shared_resource():
    resource = ExpensiveResource()
    yield resource
    resource.cleanup()

带参数的夹具

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def number(request):
    """参数化夹具。"""
    return request.param

def test_numbers(number):
    """测试运行 3 次，每个参数一次。"""
    assert number > 0

使用多个夹具

@pytest.fixture
def user():
    return User(id=1, name="Alice")

@pytest.fixture
def admin():
    return User(id=2, name="Admin", role="admin")

def test_user_admin_interaction(user, admin):
    """使用多个夹具进行测试。"""
    assert admin.can_manage(user)

自动使用夹具

@pytest.fixture(autouse=True)
def reset_config():
    """在每个测试前自动运行。"""
    Config.reset()
    yield
    Config.cleanup()

def test_without_fixture_call():
    # reset_config 自动运行
    assert Config.get_setting("debug") is False

用于共享夹具的 Conftest.py

# tests/conftest.py
import pytest

@pytest.fixture
def client():
    """所有测试共享的夹具。"""
    app = create_app(testing=True)
    with app.test_client() as client:
        yield client

@pytest.fixture
def auth_headers(client):
    """为 API 测试生成认证头。"""
    response = client.post("/api/login", json={
        "username": "test",
        "password": "test"
    })
    token = response.json["token"]
    return {"Authorization": f"Bearer {token}"}

参数化

基本参数化

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ("hello", "HELLO"),
    ("world", "WORLD"),
    ("PyThOn", "PYTHON"),
])
def test_uppercase(input, expected):
    """测试使用不同的输入运行 3 次。"""
    assert input.upper() == expected

多个参数

@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (2, 3, 5),
    (0, 0, 0),
    (-1, 1, 0),
    (100, 200, 300),
])
def test_add(a, b, expected):
    """使用多个输入测试加法。"""
    assert add(a, b) == expected

带 ID 的参数化

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ("valid@email.com", True),
    ("invalid", False),
    ("@no-domain.com", False),
], ids=["valid-email", "missing-at", "missing-domain"])
def test_email_validation(input, expected):
    """使用可读的测试 ID 测试电子邮件验证。"""
    assert is_valid_email(input) is expected

参数化夹具

@pytest.fixture(params=["sqlite", "postgresql", "mysql"])
def db(request):
    """针对多个数据库后端进行测试。"""
    if request.param == "sqlite":
        return Database(":memory:")
    elif request.param == "postgresql":
        return Database("postgresql://localhost/test")
    elif request.param == "mysql":
        return Database("mysql://localhost/test")

def test_database_operations(db):
    """测试运行 3 次，每个数据库一次。"""
    result = db.query("SELECT 1")
    assert result is not None

标记和测试选择

自定义标记

# 标记慢测试
@pytest.mark.slow
def test_slow_operation():
    time.sleep(5)

# 标记集成测试
@pytest.mark.integration
def test_api_integration():
    response = requests.get("https://api.example.com")
    assert response.status_code == 200

# 标记单元测试
@pytest.mark.unit
def test_unit_logic():
    assert calculate(2, 3) == 5

运行特定测试

# 仅运行快速测试
pytest -m "not slow"

# 仅运行集成测试
pytest -m integration

# 运行集成或慢测试
pytest -m "integration or slow"

# 运行标记为单元但非慢的测试
pytest -m "unit and not slow"

在 pytest.ini 中配置标记

[pytest]
markers =
    slow: marks tests as slow
    integration: marks tests as integration tests
    unit: marks tests as unit tests
    django: marks tests as requiring Django

模拟和补丁

模拟函数

from unittest.mock import patch, Mock

@patch("mypackage.external_api_call")
def test_with_mock(api_call_mock):
    """使用模拟的外部 API 进行测试。"""
    api_call_mock.return_value = {"status": "success"}

    result = my_function()

    api_call_mock.assert_called_once()
    assert result["status"] == "success"

模拟返回值

@patch("mypackage.Database.connect")
def test_database_connection(connect_mock):
    """使用模拟的数据库连接进行测试。"""
    connect_mock.return_value = MockConnection()

    db = Database()
    db.connect()

    connect_mock.assert_called_once_with("localhost")

模拟异常

@patch("mypackage.api_call")
def test_api_error_handling(api_call_mock):
    """使用模拟的异常测试错误处理。"""
    api_call_mock.side_effect = ConnectionError("Network error")

    with pytest.raises(ConnectionError):
        api_call()

    api_call_mock.assert_called_once()

模拟上下文管理器

@patch("builtins.open", new_callable=mock_open)
def test_file_reading(mock_file):
    """使用模拟的 open 测试文件读取。"""
    mock_file.return_value.read.return_value = "file content"

    result = read_file("test.txt")

    mock_file.assert_called_once_with("test.txt", "r")
    assert result == "file content"

使用 Autospec

@patch("mypackage.DBConnection", autospec=True)
def test_autospec(db_mock):
    """使用 autospec 来捕获 API 误用。"""
    db = db_mock.return_value
    db.query("SELECT * FROM users")

    # 如果 DBConnection 没有 query 方法，这会失败
    db_mock.assert_called_once()

模拟类实例

class TestUserService:
    @patch("mypackage.UserRepository")
    def test_create_user(self, repo_mock):
        """使用模拟的存储库测试用户创建。"""
        repo_mock.return_value.save.return_value = User(id=1, name="Alice")

        service = UserService(repo_mock.return_value)
        user = service.create_user(name="Alice")

        assert user.name == "Alice"
        repo_mock.return_value.save.assert_called_once()

模拟属性

@pytest.fixture
def mock_config():
    """创建一个带有属性的模拟对象。"""
    config = Mock()
    type(config).debug = PropertyMock(return_value=True)
    type(config).api_key = PropertyMock(return_value="test-key")
    return config

def test_with_mock_config(mock_config):
    """使用模拟的配置属性进行测试。"""
    assert mock_config.debug is True
    assert mock_config.api_key == "test-key"