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1. 单元测试

概念

• 定义: 单元测试是对代码中最小功能单元的测试，通常是函数或类的方法。
• 目标: 验证单个功能是否按照预期工作，而不依赖其他模块或外部资源。
• 特点: 快速、独立，通常是开发者最先编写的测试。

示例：pytest 实现单元测试

# 功能模块：一个简单的数学函数
def add(x, y):"""加法函数"""return x + ydef divide(x, y):"""除法函数，包含除零检查"""if y == 0:raise ValueError("Cannot divide by zero")return x / y# 测试模块：单元测试
def test_add():"""测试 add 函数"""assert add(2, 3) == 5  # 正常情况assert add(-1, 1) == 0  # 边界值assert add(0, 0) == 0  # 特殊情况def test_divide():"""测试 divide 函数"""assert divide(10, 2) == 5  # 正常情况with pytest.raises(ValueError, match="Cannot divide by zero"):divide(1, 0)  # 测试除零异常

执行命令

运行单元测试：

pytest test_example.py

优点：

• 快速反馈代码问题。
• 单一功能模块的高覆盖率。

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2. 集成测试

概念

• 定义: 集成测试是验证多个模块的交互行为是否正常，确保它们组合在一起能够按预期工作。
• 目标: 检查模块之间的接口和协作行为，可能涉及数据库、API 或文件系统等外部依赖。
• 特点: 比单元测试慢，但更贴近实际场景。

示例：pytest 实现集成测试

使用数据库模拟的场景

假设我们有一个用户管理模块，需要测试用户的创建、查询和删除功能：

# 功能模块：用户管理
class UserDatabase:"""模拟用户数据库"""def __init__(self):self.users = {}def add_user(self, username, email):"""添加用户"""if username in self.users:raise ValueError("User already exists")self.users[username] = emaildef get_user(self, username):"""获取用户"""return self.users.get(username)def delete_user(self, username):"""删除用户"""if username in self.users:del self.users[username]else:raise ValueError("User does not exist")# 测试模块：集成测试
def test_user_database():"""测试用户数据库模块的集成功能"""db = UserDatabase()# 添加用户db.add_user("alice", "alice@example.com")assert db.get_user("alice") == "alice@example.com"# 删除用户db.delete_user("alice")assert db.get_user("alice") is None# 测试异常情况with pytest.raises(ValueError, match="User does not exist"):db.delete_user("alice")

执行命令

运行集成测试：

pytest test_example.py

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单元测试与集成测试的区别

特性	单元测试	集成测试
测试范围	单一模块或函数	多个模块之间的交互
目标	验证单独功能是否正确	验证整体功能是否按预期工作
速度	快速	较慢
复杂度	较低	较高，可能涉及外部依赖
测试工具	模拟对象 (Mock)	实际环境或部分模拟环境

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3. pytest 中的 Mock 模拟（用于集成测试中的外部依赖）

在集成测试中，我们可能需要模拟外部依赖（如数据库、API）。pytest 支持使用 unittest.mock 来实现 Mock。

示例：模拟外部 API

假设我们有一个函数需要从外部 API 获取数据：

# 功能模块：从外部 API 获取数据
def fetch_data(api_client):"""从外部 API 客户端获取数据"""response = api_client.get("/data")if response.status_code == 200:return response.json()else:raise ValueError("Failed to fetch data")

测试：使用 Mock 模拟 API

from unittest.mock import MagicMockdef test_fetch_data():"""测试 fetch_data 函数，使用 Mock 模拟 API 行为"""# 创建 Mock API 客户端mock_client = MagicMock()# 模拟成功响应mock_client.get.return_value.status_code = 200mock_client.get.return_value.json.return_value = {"key": "value"}# 调用函数并验证返回值result = fetch_data(mock_client)assert result == {"key": "value"}# 验证 API 是否被正确调用mock_client.get.assert_called_once_with("/data")

运行测试

使用以下命令运行测试：

pytest test_example.py

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4. 测试组合：单元测试 + 集成测试

实际开发中，建议结合单元测试和集成测试：

1. 单元测试：覆盖每个功能单元，确保模块内部逻辑正确。
2. 集成测试：验证模块之间的交互和整体功能。

最佳实践

• 单元测试优先: 先确保每个功能单元稳定。
• 集成测试补充: 验证整体流程时，再引入集成测试。
• Mock 外部依赖: 在集成测试中尽量减少对真实资源（数据库、网络）的依赖。

什么是项目的测试覆盖率？

测试覆盖率（Test Coverage）是衡量一个项目中有多少代码被测试用例覆盖的指标。它表示项目代码的质量保证程度。测试覆盖率通常以百分比的形式表示，如 80% 表示代码中 80% 的部分已经被测试用例运行过。

覆盖率分类

1. 行覆盖率（Line Coverage）
   检测每一行代码是否被执行。

2. 分支覆盖率（Branch Coverage）
   检测代码中的条件语句（如 if-else）的所有分支是否都被测试。

3. 函数覆盖率（Function Coverage）
   检测所有函数是否被调用。

4. 路径覆盖率（Path Coverage）
   检测所有可能的执行路径是否都被测试。

为什么测试覆盖率重要？

1. 质量保证：确保关键代码路径经过充分测试。
2. 维护性：发现未被测试的代码，优化测试用例。
3. 团队规范：强制要求开发者在提交代码前编写测试。

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如何计算测试覆盖率？

工具

在 Python 项目中，通常使用以下工具计算测试覆盖率：

1. pytest-cov：配合 pytest 使用，易于集成。
2. Coverage.py：独立的覆盖率工具，可生成详细的覆盖率报告。
3. Codecov 和 Coveralls：托管服务，用于在 GitHub 等平台展示测试覆盖率。

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在 GitHub 上展示测试覆盖率

许多开源项目在 GitHub 上会显示覆盖率指标，通过徽章（Badge）的形式展示，通常借助 Codecov 或 Coveralls 服务实现。

如何在 GitHub 项目中添加测试覆盖率？

1. 安装依赖

确保已安装以下工具：

pip install pytest pytest-cov
pip install codecov

2. 配置 pytest-cov

在项目中运行测试并生成覆盖率报告：

pytest --cov=my_project --cov-report=xml

这将生成一个 coverage.xml 文件，供上传到 Codecov 或其他服务。

3. 集成 Codecov

（1）登录 Codecov 并连接你的 GitHub 项目。
（2）在项目根目录添加一个 .github/workflows/codecov.yml 文件：

name: CIon:push:branches:- mainjobs:test:runs-on: ubuntu-lateststeps:- uses: actions/checkout@v3- name: Set up Pythonuses: actions/setup-python@v4with:python-version: '3.9'- name: Install dependenciesrun: |python -m pip install --upgrade pippip install pytest pytest-cov codecov- name: Run tests with coveragerun: |pytest --cov=my_project- name: Upload coverage to Codecovuses: codecov/codecov-action@v3with:file: ./coverage.xml

（3）提交后，GitHub Actions 会自动运行测试并上传覆盖率到 Codecov。

4. 添加徽章

在 Codecov 项目的设置中获取徽章链接，将其添加到你的 README.md 文件中，例如：

[![codecov](https://codecov.io/gh/<username>/<repo>/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/<username>/<repo>)

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覆盖率目标

1. 行业标准：

   • 一般项目：60%-80% 及格。
   • 关键项目：95%+（例如金融系统、医疗系统）。

2. 不能盲目追求100%：覆盖率高不一定代表没有 bug，关注测试的质量比单纯提高覆盖率更重要。

通过这些步骤，你的项目可以在 GitHub 上显示测试覆盖率，并增强项目的专业性和可信度！