1. 原文及参考资料
原文链接：http://docs.python.org/2/library/unittest.html#
参考文档：
http://pyunit.sourceforge.net/pyunit_cn.html
http://www.oschina.net/question/12_27127
2. PyUnit介绍
PyUnit是Python 2.1版本新增功能。
(如果你已经熟悉了测试的基本概念，你可以直接跳到the list of assert methods.)
Python单元测试框架，又叫PyUnit。是JUnit的Python实现，是由Kent Beck和Erich Gamma共同开发的。同样，JUnit是Kent的Smalltalk测试框架的Java实现。PyUnit和JUnit都是各自怨言的标准测试框架。
PyUnit模块支持自动化测试，通用的setup和shutdown的代码，测试用例整合为测试集，还有独立的测试报告框架。PyUnit提供的类能够很容易的使以上特性应用于测试。PyUnit是借由以下概念支持单元测试的：
测试固件
测试固件是指运行测试前的准备工作和运行测试后的清理工作。例如，创建临时或代理数据库、目录，或者启动服务进程。
测试用例
测试用例是最小的测试单元，检查特定的输入会产生预期的结果。PyUnit提供一个测试用例几类TestCase，继承基类可以创建新的测试用例。
测试集
测试集是测试用例的集合，同时也可以是其他测试集的结合，或者是测试用例和测试集的混合集合。用于批量执行测试用例。
执行器
执行器用来执行测试用例，并且把测试结果呈现给用户。执行器可以使用图形界面，文本界面，甚至特殊值来显示测试结果。
测试用例和测试固件通过TestCase和FunctionTestCase两个类来实现的。TestCase用来创建新的测试用例，而FunctionTestCase是用来把已有测试用例整合为PyUnit结构用例的（译者注：项目原来已经有测试用例了，后来想改用PyUnit测试框架，这时候就要用到FunctionTestCase了）。使用TestCase类创建新测试用例，需要覆盖setUp()和tearDown()方法，他们分别用来初始化固件和清理固件。而要使用FunctionTestCase类为已有函数创建测绘用例，需要符合以下条件：我们不关心已有函数的测试结果，只关心正确的测试流程固件初始化->执行测试步骤->测试固件清理。每个TestCase只能执行一个测试方法，所以最好每个测试用例有单独的测试固件（译者注：我任务这一条不用严格执行，多个用例使用相同的测试固件时我一般会写到一个TestCase里）。
TestSuite类实现测试套件功能，可以整合单独的测试用例或者其他测试套件。执行测试套件，测试套件中所有的测试用例和子测试套件都会被执行。
执行器提供一个方法run()，该方法接受TestCase或者TestSuite对象最为参数，并且返回TestResult结果对象。PyUnit提供一个使用TextTestRunner执行器的例子，该例子汇报默认的标准错误流测试结果。想要更改其他环境的执行器（例如图形界面环境）并不需要派生自特定的类。
另请参阅：
Module doctest
Another test-support module with a very different flavor.
unittest2: A backport of new unittest features for Python 2.4-2.6
Many new features were added to unittest in Python 2.7, including test discovery. unittest2 allows you to use these features with earlier versions of Python.
Simple Smalltalk Testing: With Patterns
Kent Beck’s original paper on testing frameworks using the pattern shared by unittest.
Third-party unittest frameworks with a lighter-weight syntax for writing tests. For example, assert func(10) == 42.
The Python Testing Tools Taxonomy
An extensive list of Python testing tools including functional testing frameworks and mock object libraries.
Testing in Python Mailing List
A special-interest-group for discussion of testing, and testing tools, in Python.
3. 基本例子
PyUnit模块提供了大量的工具来构造和运行测试，本部分的例子可以满足大部分用户的需求。
以下脚本是测试random模块的3个函数的例子：
import random import unittest class TestSequenceFunctions(unittest.TestCase): def setUp(self): self.seq = range(10) def test_shuffle(self): # make sure the shuffled sequence does not lose any elements random.shuffle(self.seq) self.seq.sort() self.assertEqual(self.seq, range(10)) # should raise an exception for an immutable sequence self.assertRaises(TypeError, random.shuffle, (1,2,3)) def test_choice(self): element = random.choice(self.seq) self.assertTrue(element in self.seq) def test_sample(self): with self.assertRaises(ValueError): random.sample(self.seq, 20) for element in random.sample(self.seq, 5): self.assertTrue(element in self.seq) if __name__ == '__main__': unittest.main()
通过继承unittest.TestCase类来创建测试用例，测试用例中3个独立的测试函数以"test"为开头命名。通过使用这种命名方式，执行器可以知道哪些方法是测试方法。
需要注意的是，3个测试方法分别调用assertEqual()函数来检查预期结果；调用assertTrue()函数来判断条件；调用assertRaises()函数来验证是否触发了预期的异常。这3个方法作为断言语句判断用例执行正确性，以便于执行器收集测试结果并产生测试报告。
如果定义了setUp()方法，每个测试用例执行前都会执行setUp()；同样的，如果定义了tearDown()方法，每个测试用例执行完后都会执行tearDown()方法。在上面的例子中，setUp()方法用来为每个用例创建一个新序列。
例子最后一段介绍了一种简单调用测试用例的方法—unittest.main()。它为用例提供了命令行界面运行，脚本运行完成后会输出如下内容
... ---------------------------------------------------------------------- Ran 3 tests in 0.000s OK
（译者注：连续的3个点"..."表示3个测试用例都运行通过，如果运行失败显示"F"，例如".FF"表示后2个用例运行失败）
有许多更易管理，输出信息更简洁，并且不在命令行运行的方法来替代unittest.main()方法运行测试用例。例如以下方法，替换例子的最后一行unittest.main()：
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestSequenceFunctions)
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)
改进后的脚本运行后输出如下：
test_choice (__main__.TestSequenceFunctions) ... ok test_sample (__main__.TestSequenceFunctions) ... ok test_shuffle (__main__.TestSequenceFunctions) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 3 tests in 0.110s OK
上面的例子展示了unittest模块的基本用法，掌握它们足够我们应对日常的测试需求了。本文剩余部分将对unittest所有特性逐一探索。
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