单元测试：Testing leads to failure, and failure leads to understanding

最新推荐文章于 2026-01-01 15:45:23 发布

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#单元测试 #python

本文比较了Python的主流单元测试框架pytest和unittest，强调了pytest的简洁性、命令行工具、参数化测试和mock功能，以及其在组织测试代码和异步支持方面的优势。

单元测试的概念可能多数读者都有接触过。作为开发人员，我们编写一个个测试用例，测试框架发现这些测试用例，将它们组装成测试 suite 并运行，收集测试报告，并且提供测试基础设施（断言、mock、setup 和 teardown 等）。Python 当中最主流的单元测试框架有三种，Pytest, nose 和 Unittest，其中 Unittest 是标准库，其它两种是第三方工具。在 ppw 向导生成的项目中，就使用了 Pytest 来驱动测试。

这里主要比较一下 pytest 和 unittest。多数情况下，当我们选择单元测试框架时，选择二者之一就好了。unitttest 基于类来组织测试用例，而 pytest 则是函数式的，基于模块来组织测试用例，同时它也提供了 group 概念来组织测试用例。pytest 的 mock 是基于第三方的 pytest-mock，而 pytest-mock 实际上只是对标准库中的 mock 的简单封装。单元测试都会有 setup 和 teardown 的概念，unittest 直接使用了 setUp 和 tearDown 作为测试入口和结束的 API，在 pytest 中，则是通过 fixture 来实现，这方面学习曲线可能稍微陡峭一点。在断言方面，pytest 使用 python 的关键字 assert 进行断言，比 unittest 更为简洁，不过断言类型上没有 unittest 丰富。

另外一个值得一提的区别是，unittest 从 python 3.8 起就内在地支持 asyncio，而在 pytest 中，则需要插件 pytest-asyncio 来支持。但两者在测试的兼容性上并没有大的不同。

pytest 的主要优势是有：

pytest 的测试用例更简洁。由于测试用例并不是正式代码，开发者当然希望少花时间在这些代码上，因此代码的简洁程度很重要。
提供了命令行工具。如果我们仅使用 unittest，则执行单元测试必须要使用python -m unittest来执行；而通过 pytest 来执行单元测试，我们只需要调用pytest .即可。
pytest 提供了 marker，可以更方便地决定哪些用例执行或者不执行。
pytest 提供了参数化测试。

这里我们简要地举例说明一下什么是参数化测试，以便读者理解为什么参数化测试是一个值得一提的优点。

# 示例 7 - 1
import pytest
from datetime import datetime
from src.example import get_time_of_day

@pytest.mark.parametrize(
    "datetime_obj, expect",
    [
        (datetime(2016, 5, 20, 0, 0, 0), "Night"),
        (datetime(2016, 5, 20, 1, 10, 0), "Night"),
        (datetime(2016, 5, 20, 6, 10, 0), "Morning"),
        (datetime(2016, 5, 20, 12, 0, 0), "Afternoon"),
        (datetime(2016, 5, 20, 14, 10, 0), "Afternoon"),
        (datetime(2016, 5, 20, 18, 0, 0), "Evening"),
        (datetime(2016, 5, 20, 19, 10, 0), "Evening"),
    ],
)
def