agile 1.5.1

模拟

mock库是 用python模拟的最简单和最具表现力的方法。

示例：模拟I/O调用：

# cool-git-project/my_cool_library/core.pyimportioimportjsonclassJSONDatabase(object):def__init__(self,filename=None,data={}):self.filename=filenameself.data=datadefstate_to_json(self):returnjson.dumps(self.data)defsave(self):# open filefd=io.open(self.filename,'wb')fd.write(self.state_to_json())fd.close()

# cool-git-project/tests/unit/test_core.pyfrommockimportpatchfrommy_cool_library.coreimportJSONDatabase@patch('my_cool_library.core.io')@patch('my_cool_library.core.JSONDatabase.state_to_json')deftest_json_database_save(state_to_json,io):("JSONDatabase.save() should open the database file, ""and write the latest json state of the data")# Given that the call to io.open returns a mockmocked_fd=io.open.return_value# And that I create an instance of JSONDatabase with some datajdb=JSONDatabase('my-database.json',data={'foo':'bar'})# When I call .save()jdb.save()# Then the file descriptor should have been opened in write mode,# and pointing to the right fileio.open.assert_called_once_with('my-database.json','wb')# And the returned file descriptor should have been used# to write the return value from state_to_jsonmocked_fd.write.assert_called_once_with(state_to_json.return_value)# And then the file descriptor should have been closedmocked_fd.close.assert_called_once_with()

可以找到模拟文档 here

当然

当然修改了内存中的所有python对象，添加了一个 属性should，它允许您测试给定 反对。

让我们在实践中看看。

仍然在考虑上面的mock示例中的项目，现在让我们 测试state_to_json是否返回json字符串。

deftest_json_database_state_to_json():("JSONDatabase.state_to_json() should return a valid json string")# Given that I have an instance of the database containing some datajdb=JSONDatabase(data={'name':'Foo Bar'})# When I call .state_to_jsonresult=jdb.state_to_json()# Then it should return a valid JSONresult.should.equal('{"name": "Foo Bar"}')

确保文档可用 here

鼻子+覆盖+红鼻子

nosetests -vsx --rednose --with-coverage --cover-package=my_cool_library tests/unit
# or
nosetests -vsx --rednose --with-coverage --cover-package=my_cool_library tests/functional

nose是一个很好的测试运行程序，递归地扫描以 test_和.py。它支持插件和敏捷安装 两个很酷的插件：

覆盖范围

覆盖率是一个收集测试覆盖率数据的模块，这样nose可以 显示哪些python代码行没有测试覆盖率的摘要。

红鼻子

rednose是一个插件，在运行 测试，并在red中显示不好的东西它突出显示问题并使 更容易看出问题在哪里，非常棒。

更重要的是，只要你写一行docstring来描述 你的测试rednose将显示整个句子，漂亮而且没有 砍。

JSONDatabase.save() should open the database file, and write the latest json state of the data ... passed
JSONDatabase.state_to_json() should return a valid json string ... passed

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2 tests run in 0.0 seconds (2 tests passed)

注意：nose实际上匹配名称中包含test的文件，并且 也可以找到TestCase类，但我建议使用基于函数的 测试，为了清晰，表达和加强简单性。我们 开发人员倾向于在设置和拆卸函数时添加太多逻辑 在编写基于测试的类时。