单元测试

1.doctest模块

       通过在文件字符串中加入一些程序执行的例子，那么在执行python脚本时，doctest测试框架会自动地去验证这些例子，如果有例子不通过，那么就会提示测试失败。具体使用例子如下：

def my_square(x):
   """
   >>> my_square(2)
   4
   >>> my_square(4)
   16
   """
   return x*x

测试代码：
if __name__ == '__main__':
    import doctest, my_math

    doctest.testmod(my_math)

2.unittest模块

unitest是基于Java的测试框架Junit，它比doctest测试框架更灵活和强大。还以测试my_math模块中的my_square为例，看看使用unittest如何测试：

import unittest, my_math


class MyMathTestCase(unittest.TestCase):
    def testSquare(self):
        ret = my_math.my_square(2)
        self.failUnless(ret == 4, "test failed.")


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

备注，首先定义一个unittest.TestCase子类，其中定义一些以test开头的方法，方法名最好和要测试的方法名一样，比如testsqrt()，表示测试的是sqrt方法。

      在上面的例子，执行unittest.main()方法时，unittest框架会实例化所有unittest.TestCase的子类，并且运行所有以test开头命名的方法。例子中使用的断言语句是failUnless，其实unittest框架中有很多的断言函数。

      在测试类MyMathTestCase中，可以覆写父类中的setUp()和tearDown()函数，setUp()用于在测试用例执行前的初始化工作，与之相应的tearDown()用于测试用例执行后的善后工作。

3.python源代码检查工具

PyChecker和PyLint是两个可以检查python源代码的工具。它们都需要单独的安装。且有两种方式来使用它们，一种是将它们作为命令行工具来使用；一种是将它们嵌入到代码中进行检查。

4.python程序性能检测工具

python标准库中有一个叫做profile的分析模块，可以在检查python程序的执行性能。

备注：

单元测试是让程序可以工作，源代码检查可以让程序更好，最后，分析工具可以让程序更快。

备注原文地址https://blog.csdn.net/wangjianno2/article/details/50880914