Python基础教程:Pythonassert实现软件测试

Python 对于测试非常看重，例如测试中最常见的操作——断言 assert，其在 Python 中就是一个关键字而不是一个函数。而在 C 语言中，assert 只是一个普通的函数。从这点也可以看出，Python 将测试当作最基础的部分。

可以通过使用下面的代码来查看 Python 语言定义的关键字：

  >>> import keyword                                     # 引入模块keyword  >>> keyword.kwlist                                     # 得到所有的关键字  # 关键字列表  [&＃39;False&＃39;, &＃39;None&＃39;, &＃39;True&＃39;, &＃39;and&＃39;, &＃39;as&＃39;, &＃39;assert&＃39;, &＃39;async&＃39;, &＃39;await&＃39;,  &＃39;break&＃39;, &＃39;class&＃39;, &＃39;continue&＃39;, &＃39;def&＃39;, &＃39;del&＃39;, &＃39;elif&＃39;, &＃39;else&＃39;,  &＃39;except&＃39;, &＃39;finally&＃39;, &＃39;for&＃39;, &＃39;from&＃39;, &＃39;global&＃39;, &＃39;if&＃39;, &＃39;import&＃39;,  &＃39;in&＃39;, &＃39;is&＃39;, &＃39;lambda&＃39;, &＃39;nonlocal&＃39;, &＃39;not&＃39;, &＃39;or&＃39;, &＃39;pass&＃39;,  &＃39;raise&＃39;, &＃39;return&＃39;, &＃39;try&＃39;, &＃39;while&＃39;, &＃39;with&＃39;, &＃39;yield&＃39;]

可以直接是使用 assert 在源代码中对其进行测试，常用的做法如图 1 所示。

图 1 将测试代码和实现功能放入同一个文件

下面看一个简单的例子，假定自定义了一个模块 sampleAssert，其代码如下：

  def int_list_sort(input_list):          # 被测对象，完成对输入的整数列表排序      input_list.sort()                   # 完成排序  if __name__ == "__main__":                      # 判断条件，里面的内容是用来测试的      def test_normal_positive_input():                   # 定义一个测试用例          input_list = [3, 5, 9, 1, 8]          int_list_sort(input_list)          assert input_list == [1, 3, 5, 8, 9]          print("test_normal_positive_input: PASS")      test_normal_positive_input()                         # 执行测试用例

如果我们是 import（引入）该模块，case 是不会执行的，即第 3 行开始的块是不会执行的，所以包含在该块内的测试用例定义不会被看到，测试用例也不会被执行。

  $ python                                       # 启动解释器，Python 3  Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 16:54:48)  [Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin  Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.  >>> import sampleAssert                        # 引入我们刚才定义的模块  >>> sampleAssert.test_normal_positive_input()  # 测试函数是不可见的  Traceback (most recent call last):    File "", line 1, in   AttributeError: module &＃39;sampleAssert&＃39; has no attribute &＃39;test_normal_          positive_input&＃39;  >>> list_obj = [3, 1, 6, 100, 98, 9]  >>> sampleAssert.int_list_sort(list_obj)         # 被测对象是可见的  >>> list_obj  [1, 3, 6, 9, 98, 100]                            # 排序后的结果

如果是直接运行该脚本，则测试用例就会被触发。

  $ python sampleAssert.py  test_normal_positive_input: PASS

下面我们来实现一个冒泡排序法，其仅对整数列表有效。冒泡排序法是最简单的排序法，其通过交换相邻的元素来实现排序。下面以对包含 4 个元素 3、1、5、2 的列表进行排序为例来解释这个过程，如图 2 所示。

图 2 冒泡排序

首先从尾部，也就是下部依次查找不符合排列要求的相邻两个数，第一次找到的是 5 和 2，交换它们，然后继续查找得到 3 和 1 这两个不符合要求的相邻数，交换它们。通过这一轮的交换，最小的数交换到了第一个元素。然后继续其他记录的排序，第二轮可以保证第二小的数排到第二个位置上。以此类推，最多经过 n-1 轮就可以完成所有数据的排序。

在这个例子中，经过了两轮就完成了所有数据的排序。

下面是完整的实现代码和相关测试代码：

  def bubble_sort(input_list):                    # 被测函数，冒泡排序      if type(input_list) is not type([]):        # 如果输入参数不符合要求          print("Invalid Input Type")          return None      for x in input_list:                                # 有元素不是整数，返回None          if type(x) != int:              return None      input_len = len(input_list)      print()      print("Origin:", input_list)      if input_len <= 1:                               # 没有元素或者仅包含一个元素          return input_list      for x in range(input_len-1):                # 如果顺序不对，和旁边的元素交换          swap_happens = False          for y in range(input_len-1, x, -1):              if input_list[y-1] > input_list[y]:                  input_list[y-1], input_list[y] = input_list[y], input_                          list[y-1]                  swap_happens = True          if swap_happens == False:               # 上一轮没有交换数据，已经排序完毕              break          print("Temp %d:" % x, input_list)      return input_list                                   # 返回排序完毕的列表  if __name__ == "__main__":                              # 如果是运行该脚本而不是引入该脚本      import random                                               # 测试代码开始      def test_empty_input():                             # 如果输入的列表为空          input = []          output = bubble_sort(input)          assert type(output) == type([])          assert len(output) == 0      def test_invalid_input():                   # 如果输入的不是列表          output = bubble_sort(1)          assert output is None      def test_one_element():                     # 如果列表仅包含一个元素          input = [1, ]          output = bubble_sort(input)        assert type(output) == type([])        assert len(output) == 1        assert output[0] == 1      def test_neg_one_element():         # 如果列表仅包含一个元素，而且不是整数        input = ["name", ]         output = bubble_sort(input)         assert output is None      def test_two_element():                     # 如果列表仅包含两个元素         input = [18, 8]          output = bubble_sort(input)          assert type(output) == type([])          assert len(output) == 2          assert output[0] == 8          assert output[1] == 18      def test_neg_two_element():         # 如果列表包含两个元素，但并不都是整数          input = [1, "name"]          output = bubble_sort(input)          assert output is None      def test_normal_pos():                              # 正常输入          input = [88, 1, 20, 8, 9, 21, 98, 76]          output = bubble_sort(input)          expected_output = [1, 8, 9, 20, 21, 76, 88, 98]          assert output == expected_output      def test_dup_elements():                    # 如果有重复的元素          input = [88, 1, 20, 8, 9, 21, 98, 8, 76]        # 两个8          print("input:", input)          output = bubble_sort(input)          print("outpout:", output)          expected_output = [1, 8, 8, 9, 20, 21, 76, 88, 98]          assert output == expected_output      def test_all_same():                                # 如果所有元素都相等          input = [8, 8, 8, 8, 8, 8]              # 所有的输入元素相同          output = bubble_sort(input)          expected_output = [8, 8, 8, 8, 8, 8]          assert output == expected_output      def random_test():                                  # 随机生成测试数据          # 生成随机的输入数据          expected_list_len = random.randint(10, 100)          input_list = []          for x in range(expected_list_len):              input_list.append(random.randint(-100, 100))          input_len = len(input_list)          org_input = input_list.copy()           # 备份一下元素数据          output = bubble_sort(input_list)          print("org_input", org_input)          #input_len = len(org_input)          assert len(output) == expected_list_len          for pos in range(input_len-1):              val = output[pos]              # 该数据在原始列表中存在              # 这样可以确保所有结果列表中的数据都是来自输入列表              assert val in org_input              # 而且其出现的次数和元素列表中出现的次数一致              # 这可保证输入列表中的数据不会丢失              assert output.count(val) == org_input.count(val)              # 保证有序，从小到大              assert val <= output[pos+1]      def test_random_data():                             # 随机输入测试          # 进行100轮随机输入的测试          for x in range(100):              random_test()      # 执行所有的测试      test_empty_input()      test_invalid_input()      test_one_element()      test_neg_one_element()      test_two_element()      test_neg_two_element()      test_normal_pos()      test_dup_elements()      test_all_same()      test_random_data()

可以发现测试代码的长度比被测代码的长度还要长，这是软件测试中，尤其是功能测试部分常见的现象。另外一个现象是对于针对特殊使用场景的测试用例数量比较大。多数情况下，问题不会隐藏在常用的使用场景，而多隐藏在这些不常见的使用场景中，所以针对这些特殊使用场景的测试用例的设计需要多下功夫。
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