python自动化测试之从命令行运行测试用例with verbosity.pdf

Python 自动化测试是软件开发过程中不可或缺的一部分，它允许开发者高效地验证代码的功能正确性，减少手动测试的工作量。在本实例中，我们将探讨如何从命令行运行测试用例，并利用`verbosity`参数来增强输出信息，从而更好地理解和调试测试过程。 我们来看实例文件 `recipe3.py`。这个文件定义了一个名为 `RomanNumeralConverter` 的类，用于将罗马数字转换为十进制数。类中的 `__init__` 方法初始化对象，接收一个罗马数字字符串，并创建一个字典 `digit_map` 用于存储罗马数字与其对应的十进制值。`convert_to_decimal` 方法遍历输入的罗马数字字符串，根据字典映射计算其十进制值。 `unittest` 是 Python 标准库中的一个模块，提供了编写和执行测试用例的框架。在这个例子中，`unittest.TestCase` 类被继承以创建自定义测试类 `RomanNumeralConverterTest`。测试用例包含两个方法：`test_parsing_millenia` 和 `test_parsing_century`。`test_parsing_millenia` 是一个成功的测试，确保 "M"（代表 1000）正确转换。而 `test_parsing_century` 是一个错误的测试用例，因为它期望 "C"（代表 100）转换为 10，这是不正确的。 为了运行这些测试用例，我们可以使用 `unittest.TestLoader.loadTestsFromTestCase` 函数加载 `RomanNumeralConverterTest` 类的所有测试用例到一个测试套件中。然后，通过 `unittest.TextTestRunner` 创建一个测试运行器，并传入 `verbosity` 参数。`verbosity` 控制输出信息的详细程度，`verbosity=2` 表示会显示每个测试用例的详细信息，包括测试名称、每个测试的开始和结束，以及任何失败或异常的详细堆栈跟踪。 在命令行中运行这段代码时，会显示测试的结果。如果测试失败，如 `test_parsing_century`，会清楚地显示出错误信息，包括测试用例的名称和期望与实际结果的对比。这对于快速定位和修复问题非常有帮助。 总结来说，这个实例展示了如何使用 Python 的 `unittest` 模块进行自动化测试，以及如何通过命令行运行测试用例并调整 `verbosity` 参数以获取更丰富的反馈信息。在实际开发中，这样的测试实践可以帮助保证代码质量，提高开发效率，并在团队协作中提供清晰的测试报告。同时，对于大型项目，还可以结合持续集成工具（如 Jenkins、Travis CI 等）进一步自动化测试流程，实现全面的测试覆盖。