测试分为黑盒测试和白盒测试。
最简单的测试方法：即时测试。也就是编写一点代码，就测试一点。

1. 测试的一些基础知识
2. 测试工具（doctest、unittest）
3. 检查代码（PyLint、Flake8）
4. 性能分析

1.先测试，后编码

coding -> run -> testing -> find bug -> 修复

1.1 为代码规定一个边界

为代码划定边界的方法就是测试驱动开发，也就是在编写代码之前，先为代码编写测试程序，然后基于这些测试程序编写代码。当代码编写完成，就可以运行这些测试程序自动检测程序中的bug。

1.2 测试的步骤

确定代码要达到的预期，然后为这个预期编写测试代码。
编写骨架代码。
编写业务逻辑代码。
修改或重构代码

import math
# 计算圆的面积
def circleArea(r):    # 相当于骨架代码return math.pi * r * r     # 相当于业务逻辑代码
r = 100
# 第1个边界，圆半径必须大于0
if r <= 0:print('测试失败，圆半径必须大于0')
else:area = circleArea(r)# 第2个边界，圆面积不能大于1000if area > 1000:print('测试失败,圆面积不能大于1000')else:print('测试成功.')

结果：

测试失败,圆面积不能大于1000

2.测试工具

Python标准库中有两个测试框架可供使用：
1.doctest：用于检查文档，也可以用来编写单元测试，而且比较容易学习。
2.unittest：通用测试框架。

2.1 doctest

doctest模块是用来检查文档的，但也可以用来编写测试代码。只是这些测试代码要写在多行注释里。
1.要测试的代码前面需要加三个大于号（>），
2.然后返回值放到下一行。
3.最后，通过doctest模块中的testmod函数测试指定的模块，测试结果会通过Console输出。

'''测试square函数>>> square(2)4>>> square(6)36测试add函数>>> add(2,2)4>>> add(4,5)9
'''
def square(x):return x * x
def add(x,y):return x + yimport doctest,demo02    # 导入doctest模块以及当前模块（demo02）
doctest.testmod(demo02)  # 测试demo02模块中的代码'''
testmod函数测试模块还需要注意以下几点：
1. testmod函数只会处理模块中的第1个多行注释，并且不能在第1个多行注释前面
有任何Python代码
2. >>>与要指定的代码之间要有空格，不能连在一起
3. 函数返回值后面不要有空格，否则无法通过测试
4. 用于注释的文本和函数返回值之间要有空行，否则系统会将注释当做函数返回值处理。'''

2.2 unittest

unittest比doctest在使用上复杂一些，但更灵活。unittest的使用方法有些类似于Java测试框架JUnit。
官方文档：https://docs.python.org/3/library/unittest.html。
使用unittest编写测试代码的步骤如下：

导入unittest模块
编写测试类，测试类必须从unittest.TestCase或其子类继承
编写测试用例
调用unittest模块中的main函数开始测试

import unittest,demo02    # 导入unittest模块以及当前模块（demo02）
# 定义测试类
class MyTest(unittest.TestCase):# 用于测试square函数的方法def testSquare(self):# 使用一段连续的整数测试square函数for x in range(-20,20):   # 将每一个x 传入square函数，并获取返回结果result = demo02.square(x)# 调用assertEqual方法进行测试，如果该方法的第1个参数值和第2个参数值不相等# 就会抛出异常，异常信息就是第3个参数的值。self.assertEqual(result, x * x, '%d的二次方失败' % x)# 用于测试add函数的方法def testAdd(self):# 使用2个连续的整数序列测试add函数for x in range(-20,20):for y in range(-10,10):# 将 x，y传入add函数，并获取返回值。result = demo02.add(x,y)# 调用assertEqual方法进行测试self.assertEqual(result, x + y,'%d + %d失败' % (x,y))
unittest.main()       # 调用main函数开始测试

3.检查源代码

对代码风格，错误、警告等内容进行检测。工具：PyLint Flake8等

3.1 PyLint

Pylint用来检测Python代码是否符合规范。注：不规范的代码不是错误代码，而是不符合一般的编码习惯。

pip install pylint

'''模块文档
'''
for i in range(1, 10):print(i)

PyLint中有一个命令行工具pylint，可以在终端执行如下的命令检查上面的代码是否符合规范，假设这段代码保存在test.py文件中。

命令行代码：pylint test.py

3.2 Flake8

基本功能：检测Python代码的错误和警告。
官方文档：http://flake8.pycqa.org/en/latest/user/index.html
安装：pip install flake8

# test1.py
import sys
import os
for i in range(1, 10):print(ia)fun(i)# 注：变量ia 和函数fun都没有定义，导入的sys模块和os模块都没有使用。

命令行终端中：flake8 test1.py

对于一个非常大的脚本文件，可能输出的异常信息很多，因此，也可以通过Flake8的命令行参数只检测某些特定的异常或忽略一些不感兴趣的异常。

只检测某些特定的异常
flake8 --select F401 test1.py

如果想选择更多的异常标识，需要在多个异常标识之间用逗号（，）分隔
flake8 --select F401,F821 test1.py

如果想忽略某某些标识，可以使用--ignore命令行参数
flake8 --ignore F401 test1.py

Flake8还支持API方法，也就是可以直接在程序中对Python脚本文件进行检测。

from flake8.api import legacy as flake8
styleGuide = flake8.get_style_guide(ignore=['F401'])
styleGuide.check_files(['test1.py'])

4.性能分析

性能是程序测试的一项重要指标，如果程序的bug大多已经排除，但是程序的性能堪忧，轻者会降低用户体验，重者会造成系统资源大量消耗，甚至会导致系统崩溃。
Python内部已经内建了一些性能模块，如：profile模块。通过profile模块中相应的API，可以得到Python程序中函数的调用次数、执行时间以及其他信息。

import pstats
# 使用pstats模块的Stats类读取test.profile文件，并输出该文件的内容。
p = pstats.Stats('test.profile')
p.print_stats()

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