一、课程目标

1. 理解测试的重要性：掌握软件测试的基本概念，了解单元测试在提高代码质量和可维护性中的作用。
2. 学习测试框架：熟悉Python中两种主流测试框架unittest和pytest的使用方法，理解它们的异同。
3. 实践单元测试：为一个简单的计算器程序编写单元测试，覆盖核心功能，练习测试用例的设计和调试。
4. 掌握调试技巧：学习使用Python的调试工具（如pdb或IDE调试器）定位和修复代码中的错误。
5. 培养测试驱动开发（TDD）思维：初步接触TDD理念，了解如何先编写测试用例再实现功能。

二、术语解释

1. 单元测试（Unit Testing）： 定义：对软件中的最小可测试单元（如函数或方法）进行独立测试，以验证其正确性。 作用：确保代码的每个部分按预期工作，降低后期维护成本。
2. 测试框架（Test Framework）： 定义：提供结构化方式来编写、运行和报告测试的工具集，如unittest和pytest。 作用：简化测试用例的编写和管理，自动执行测试并生成结果。
3. 测试用例（Test Case）： 定义：一组输入、执行条件和预期输出的集合，用于验证代码的特定行为。 例如：测试计算器加法函数是否正确返回两个数的和。
4. 断言（Assertion）： 定义：测试中的语句，用于检查实际输出是否符合预期输出。例如，assert result == expected。 作用：判断测试是否通过。
5. pytest： 定义：一个功能强大、灵活的Python测试框架，支持简单的测试编写、丰富的插件系统和详细的测试报告。 特点：比unittest更简洁，支持参数化测试和夹具（fixtures）。
6. unittest： 定义：Python标准库中的测试框架，基于Java的JUnit，提供类风格的测试用例编写。 特点：结构化，适合大型项目，但代码稍显冗长。
7. 测试驱动开发（TDD, Test-Driven Development）： 定义：一种开发方法，先编写测试用例，运行测试（失败），再编写代码使测试通过，最后重构。 优点：确保代码覆盖率高，减少错误。
8. 调试（Debugging）： 定义：定位和修复代码中错误的过程，通常使用断点、日志或调试工具。 工具：Python的pdb模块、PyCharm/VS Code的调试器等。

三、课程练习：为计算器程序编写单元测试

练习目标

为一个简单的计算器程序编写单元测试，覆盖加法、减法、乘法、除法功能，使用unittest和pytest框架实现。

1. 计算器程序代码

以下是一个简单的计算器类，包含基本的算术运算功能。

python

# calculator.py
class Calculator:
    def add(self, a, b):
        return a + b

    def subtract(self, a, b):
        return a - b

    def multiply(self, a, b):
        return a * b

    def divide(self, a, b):
        if b == 0:
            raise ValueError("Cannot divide by zero")
        return a / b

2. 使用unittest编写测试

代码示例：

python

# test_calculator_unittest.py
import unittest
from calculator import Calculator

class TestCalculator(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        """在每个测试用例运行前初始化Calculator实例"""
        self.calc = Calculator()

    def test_add(self):
        """测试加法功能"""
        self.assertEqual(self.calc.add(3, 5), 8)
        self.assertEqual(self.calc.add(-1, 1), 0)
        self.assertEqual(self.calc.add(0, 0), 0)

    def test_subtract(self):
        """测试减法功能"""
        self.assertEqual(self.calc.subtract(5, 3), 2)
        self.assertEqual(self.calc.subtract(3, 5), -2)
        self.assertEqual(self.calc.subtract(0, 0), 0)

    def test_multiply(self):
        """测试乘法功能"""
        self.assertEqual(self.calc.multiply(3, 5), 15)
        self.assertEqual(self.calc.multiply(-2, 4), -8)
        self.assertEqual(self.calc.multiply(0, 100), 0)

    def test_divide(self):
        """测试除法功能"""
        self.assertEqual(self.calc.divide(10, 2), 5.0)
        self.assertEqual(self.calc.divide(-6, 2), -3.0)
        self.assertEqual(self.calc.divide(0, 5), 0.0)

    def test_divide_by_zero(self):
        """测试除以零的异常情况"""
        with self.assertRaises(ValueError):
            self.calc.divide(10, 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

运行方法：

bash

python -m unittest test_calculator_unittest.py

说明：

• setUp方法初始化测试环境，避免重复创建Calculator实例。
• 每个测试方法以test_开头，测试不同的功能或边界条件。
• 使用assertEqual验证输出，assertRaises测试异常。

3. 使用pytest编写测试

代码示例：

python

# test_calculator_pytest.py
import pytest
from calculator import Calculator

@pytest.fixture
def calc():
    """为每个测试提供一个Calculator实例"""
    return Calculator()

def test_add(calc):
    assert calc.add(3, 5) == 8
    assert calc.add(-1, 1) == 0
    assert calc.add(0, 0) == 0

def test_subtract(calc):
    assert calc.subtract(5, 3) == 2
    assert calc.subtract(3, 5) == -2
    assert calc.subtract(0, 0) == 0

def test_multiply(calc):
    assert calc.multiply(3, 5) == 15
    assert calc.multiply(-2, 4) == -8
    assert calc.multiply(0, 100) == 0

def test_divide(calc):
    assert calc.divide(10, 2) == 5.0
    assert calc.divide(-6, 2) == -3.0
    assert calc.divide(0, 5) == 0.0

def test_divide_by_zero(calc):
    with pytest.raises(ValueError, match="Cannot divide by zero"):
        calc.divide(10, 0)

运行方法：

bash

pytest test_calculator_pytest.py -v

说明：

• 使用@pytest.fixture定义可重用的测试夹具，简化测试代码。
• pytest的语法更简洁，直接使用assert语句，无需继承unittest.TestCase。
• 支持异常测试的pytest.raises，可以验证异常信息。

4. 调试示例

假设在调试过程中发现divide方法未正确处理浮点数精度问题，可以使用pdb进行调试。

调试代码：

python

import pdb
from calculator import Calculator

calc = Calculator()
# 设置断点
pdb.set_trace()
result = calc.divide(10, 3)
print(result)

调试步骤：

1. 运行代码，进入pdb交互模式。
2. 使用命令： n（next）：执行下一行。 p variable：打印变量值。 q（quit）：退出调试。
3. 检查divide方法的返回值，确认是否需要调整为round(result, 2)以控制精度。

IDE调试： 在PyCharm或VS Code中，设置断点，运行调试模式，观察变量值和调用栈。

四、课程总结

• unittest vs pytest： unittest适合需要严格结构的项目，内置于Python标准库。 pytest更灵活，代码简洁，适合快速开发和复杂测试场景。
• 测试设计要点： 覆盖正常情况、边界情况和异常情况。 保持测试独立性，避免测试间依赖。
• 调试技巧： 使用日志、断点和调试工具快速定位问题。 结合测试结果分析代码逻辑错误。

五、扩展练习

1. 为计算器添加平方根或幂运算功能，编写对应的测试用例。
2. 使用pytest的@pytest.mark.parametrize实现参数化测试，减少重复代码。
3. 尝试TDD方法：先编写一个新功能的测试用例（故意失败），再实现功能代码。