OpenStack基础知识-单元测试工具介绍

针对以前学的内容的一个简单整理

1、单元测试工具介绍
unittest: 是 Python 的标准库，提供了最基本的单元测试功能，包括单元测试运行器(简称runner) 和单元测试框架。项目的单元测试代码的测试类可以继承 unittest.TestCase 类，那么这个类就能够被 runner 发现并且执行。同时， unittest.TestCase 这个类还定义了 setUp() ， tearDown() ， setUpClass() 和 tearDownClass() 方法，是用来运行单元测试前的设置工作代码和单元测试后的清理工作代码，可以使用 $ python -m unittest test_module 的命令来执行某个模块的单元测试。

mock: 用来模拟对象的行为，这样在进行单元测试的时候，可以指定任何对象的返回值，便于测试对外部接口有依赖的代码(导入型代码)。

testtools: 是个 unittest 的扩展框架，主要是在 unittest 的基础上提供了更好的 assert 功能，使得写单元测试更加方便。

fixtures: 的意思是固定装置，在 Python 的单元测试中，是指某段可以复用的单元测试 setUp() 和 tearDown() 代码组合。一个 fixture 一般用来实现某个组件的 setUp() 和 tearDown() 逻辑，比如: 测试前要先创建好某些数据，测试后要删掉这些数据，这些操作就可以封装到一个 fixture 中。这样不同的测试用例就不用重复写这些代码，只要使用 fixture 即可。fixtures 模块是一个第三方模块，提供了一种简单的创建 fixture 类和对象的机制，并且也提供了一些内置的 fixture。

testscenarios: 模块满足了场景测试的需求。它的基本用法是在测试类中添加一个类属性 scenarios ，该属性是一个元组，定义了每一种不同的场景下都会不同的变量值。比如说你测试一段数据访问代码，你需要测试该代码在使用不同的驱动时(MongoDB/MySQL/File)是否都能正常工作。最好的办法就是使用 testscenarios 模块，定义好会应场景而改变的scenarios 变量，然后实现一个测试用例方法。testscenarios 模块在 OpenStack Ceilometer 中被大量使用。

subunit: 是一个用于传输单元测试结果的流协议。一般来说，运行单元测试的时候是把单元测试的结果直接输出到标准输出，但是如果运行大量的测试用例时，这些大量的测试结果将难以被分析。因此使用 python-subunit 模块来运行测试用例，并且把测试结果通过 subunit 协议输出，这样测试结果就可以被分析工具聚合并且分析。python-subunit 模块也自带了一些分析工具用来解析 subunit 协议，比如：$ python -m subunit.run test_module | subunit2pyunit ， subunit2pyunit 指令会解析 subunit 协议，并且将结果输出到标准输出。

testrepository: 用于管理单元测试用例, 当一个项目中的测试用例很多时，如何更有效的处理单元测试用例的结果就变得很重要。testrepository 会使用 python-subunit 模块来运行测试用例，然后分析 subunit 协议的输出并将测试结果记录到本地文件.
testrepository 能够让你:1、知道哪些用例运行时间最长 2、显示运行失败的用例 3、重新运行上次运行失败的用例

coverage: 是用来计算代码运行时的覆盖率的，也就是统计多少代码被执行了。它可以和testrepository一起使用，用来统计单元测试的覆盖率，在运行完单元测试之后，输出覆盖率报告。

tox: tox是用来管理和构建虚拟环境(virtualenv)的。对于一个项目，我们需要运行Python 2.7的单元测试，也需要运行Python 3.4的单元测试，还需要运行PEP8的代码检查。这些不同的任务需要依赖不同的库，所以需要使用不同的虚拟环境。使用tox的时候，我们会在tox的配置文件 tox.ini 中指定不同任务的虚拟环境名称，该任务在虚拟环境中需要安装哪些包，以及该任务执行的时候需要运行哪些命令

2、单元测试工具使用流程
首先使用 unittest, mock, testtools, fixtures, testscenarios 等工具和模块来编写单元测试用例，然后使用 tox 来管理单元测试运行时的虚拟环境，tox 再调用 testrepository 来管理这些测试用例，其中 testrepository 会调用 subunit 来执行测试用例, 并且一同聚合和分析测试结果，最后testrepository 调用 coverage 来执行代码覆盖率的计算

巴特西

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