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title: 测试和调试
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description: Python 的测试和调试，主要涉及标准库的 pdb 和 unittest 和一些拓展概念，如 TDD 开发，高级测试技巧 mock 等。
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keywords:
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- Python
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- 调试
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- 测试
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- pdb
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- unittest
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- TDD
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tags:
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- Python/进阶
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author: 仲平
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date: 2023-11-14
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## 调试基础
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### 理解调试
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调试是软件开发过程中不可或缺的一部分。它涉及到识别和修复代码中的错误或缺陷，以确保程序按预期运行。有效的调试策略可以大幅减少开发时间，并提高代码质量。
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### 基本调试技巧
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最基础的调试方法是使用 `print` 语句输出变量的值或程序的执行状态。虽然简单，但这种方法在初步诊断问题时非常有效。
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```python
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def add(a, b):
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print(f"a: {a}, b: {b}") # 输出参数值
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return a + b
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result = add(5, '3')
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print(f"结果: {result}")
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```
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在这个例子中，`print` 语句帮助我们理解错误发生的原因：尝试将整数和字符串相加。
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## Python 调试器（pdb）
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Python 的内置调试器 `pdb` 是一个非常强大的交互式调试工具，它允许开发者逐行执行代码，检查当前的变量状态，评估表达式，甚至在运行时修改代码。
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### 基本使用
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使用 `pdb` 的最简单方式是在代码中插入断点。可以通过在代码中添加 `import pdb; pdb.set_trace()` 来实现这一点。当程序执行到这一行时，它将暂停执行并进入**交互式调试模式。**
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```python
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import pdb
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def my_function(arg1, arg2):
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# 设置断点
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pdb.set_trace()
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# breakpoint()
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return arg1 + arg2
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result = my_function(2, 3)
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```
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当程序运行到 `pdb.set_trace()` 时，程序将暂停，并出现一个交互式的调试环境。Python 3.8 版本以后可以使用 `breakpoint()` 替代 `import pdb;pdb.set_trace()`
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### 调试命令
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在 `pdb` 的调试环境中，有多种命令可用于调试程序：
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| 命令 | 描述 |
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| -------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| `l (list)` | 显示当前位置周围的代码。 |
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| `n (next)` | 执行程序的下一行代码。如果当前行调用了一个函数，不会进入该函数内部。 |
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| `c (continue)` | 从当前位置继续执行程序，直到遇到下一个断点。 |
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| `b (break)` | 在指定的行号处设置断点。例如 `b 120` 在第 120 行设置断点。 |
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| `s (step)` | 执行下一行代码，如果当前行调用了一个函数，则进入该函数内部。 |
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| `p (print)` | 打印一个表达式的值。例如 `p my_var` 打印变量 `my_var` 的值。 |
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| `q (quit)` | 退出调试器。 |
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| `r (return)` | 继续执行，直到当前函数返回。 |
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| `a (args)` | 打印当前函数的参数列表。 |
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| `j (jump)` | 将当前执行位置跳转到指定的行。例如 `j 50` 跳转到第 50 行。 |
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| `h (help)` | 显示命令列表或查找特定命令的帮助信息。 |
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| `!` | 执行任意 Python 代码。例如 `!x = 5` 会设置变量 `x` 的值为 5。 |
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### 调试流程
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在 `pdb` 中，通常的调试流程包括设置断点、运行程序、在断点处暂停、检查变量值或程序状态、逐步执行代码，并根据需要重复这个过程。
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant P as 程序员
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participant I as IDE/调试器
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participant C as 代码
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P->>+I: 启动调试
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I->>+C: 运行到断点
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C-->>-I: 暂停执行，显示当前状态
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loop 检查和调整
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P->>+I: 检查变量和堆栈
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I->>+C: 获取信息
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C-->>-I: 返回信息
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P->>I: 修改代码或断点
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end
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P->>+I: 继续执行/单步执行
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I->>+C: 执行下一步
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C-->>-I: 更新状态
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P->>I: 停止调试/修复代码
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I-->>-P: 结束调试会话
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```
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### 高级使用
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`pdb` 还提供了一些高级功能，比如：
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- **条件断点**：您可以设置一个条件断点，只有在特定条件满足时才会停止。
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```python
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pdb.set_trace()
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# 在命令行中使用
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# b 54, x > 100
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# b 命令 54 行设置 x 大于 100 停止
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```
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- **后期调试**：如果程序崩溃，可以使用 `pdb.pm()` 来进行后期调试。
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### 命令行调试
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您也可以直接从命令行启动 `pdb`。这在调试脚本时非常有用。
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```shell
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python -m pdb my_script.py
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```
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在这种模式下，`pdb` 将在脚本开始执行之前启动，允许您提前设置断点。
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## Python 单元测试（unittest）
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`unittest` 是 Python 内置的测试框架，灵感来源于 JUnit。它支持自动化测试，共享测试设置（setup）和关闭代码（teardown），聚集多个测试用例，以及与测试框架的集成等功能。
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### 基本概念
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- **测试用例（TestCase）**：测试用例是 `unittest` 中的基本单元。每一个测试用例是 `unittest.TestCase` 的子类，通常包含多个**以 `test` 开头的方法**，这些方法是实际的测试脚本。
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- **测试套件（TestSuite）**：测试套件是一系列的测试用例或测试套件。它用于聚合需要一起执行的测试用例。
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- **测试运行器（TestRunner）**：测试运行器是用于执行和控制测试的组件。默认的运行器会将测试结果输出到标准输出。
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- **测试装置（TestFixture）**：测试装置指的是执行一系列测试所需的准备工作及相关的清理操作。这通常包括 `setUp()` 和 `tearDown()` 方法。
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### 基本的测试用例
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使用 `unittest` 编写测试用例通常涉及创建一个继承自 `unittest.TestCase` 的类，并在其中定义一系列的测试方法。
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```python
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import unittest
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class MyTest(unittest.TestCase):
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def setUp(self):
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# 测试前的准备工作
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pass
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# 类内部 test 开头的方法视为一个测试用例
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def test_something(self):
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# 实际的测试内容
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self.assertEqual(1 + 1, 2)
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def tearDown(self):
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# 测试后的清理工作
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pass
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if __name__ == '__main__':
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unittest.main()
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```
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在这个例子中，`MyTest` 类包含了一个简单的测试方法 `test_something`，它测试了 `1 + 1` 是否等于 `2`。
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### 断言方法
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`unittest` 提供了一系列的断言方法来检查期望和实际结果。常用的断言方法包括：
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| 方法 | 描述 |
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| -------------------------------------------- | ----------------------------------------- |
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| `assertEqual(a, b)` | 检查 `a` 是否等于 `b` |
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| `assertNotEqual(a, b)` | 检查 `a` 是否不等于 `b` |
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| `assertTrue(x)` | 检查 `x` 是否为 `True` |
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| `assertFalse(x)` | 检查 `x` 是否为 `False` |
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| `assertIs(a, b)` | 检查 `a` 是否是 `b` （`a is b`） |
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| `assertIsNot(a, b)` | 检查 `a` 是否不是 `b` |
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| `assertIsNone(x)` | 检查 `x` 是否为 `None` |
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| `assertIsNotNone(x)` | 检查 `x` 是否不是 `None` |
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| `assertIn(a, b)` | 检查 `a` 是否在 `b` 中 |
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| `assertNotIn(a, b)` | 检查 `a` 是否不在 `b` 中 |
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| `assertIsInstance(a, b)` | 检查 `a` 是否是 `b` 类型的实例 |
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| `assertNotIsInstance(a, b)` | 检查 `a` 是否不是 `b` 类型的实例 |
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| `assertRaises(Error, func, *args, **kwargs)` | 检查调用 `func` 时是否抛出了 `Error` 异常 |
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### 设置和清理
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通过定义 `setUp` 和 `tearDown` 方法，可以在每个测试方法执行前后进行设置和清理工作。
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```python
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class MyTest(unittest.TestCase):
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def setUp(self):
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# 测试前的设置
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self.resource = allocate_resource()
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def tearDown(self):
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# 测试后的清理
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self.resource.release()
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```
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### 运行测试
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通常有两种方式运行测试：
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- 直接运行测试文件：如果 `unittest.main()` 被调用，当 Python 文件被直接运行时，测试将被执行。
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- 使用命令行：可以使用 Python 的 `-m unittest` 命令来发现和运行测试。
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```shell
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python -m unittest discover
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```
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## 测试驱动开发（TDD）
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### TDD 概念
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测试驱动开发（TDD）是一种软件开发方法，它要求开发人员先编写测试用例，然后编写能够通过这些测试的代码。这种方法强调先有测试，后有实现，有助于创建更可靠、更易维护的代码。
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### 实践 TDD
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**在 TDD 实践中，开发过程分为三个主要步骤：编写失败的测试、编写通过测试的代码、重构代码。**
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```python
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# 假设我们有一个待实现的函数 add
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# 首先编写测试用例
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class TestAddFunction(unittest.TestCase):
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def test_add_numbers(self):
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self.assertEqual(add(1, 2), 3)
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# 接着实现函数
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def add(a, b):
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return a + b
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# 最后运行测试，确认通过
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```
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通过重复这个循环，逐步构建并完善整个程序。
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## 高级测试技巧
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### 集成测试和系统测试
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集成测试是指在单元测试的基础上，测试多个模块或组件协同工作的情况。系统测试则是测试整个应用程序的行为。
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### Mocking 和 Patching
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在测试过程中，我们经常需要模拟（Mock）某些对象或函数的行为，以便于在测试环境中替换掉它们。Python 的 `unittest.mock` 模块提供了强大的工具来进行 Mocking 和 Patching。
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```python
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from unittest.mock import MagicMock
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# 假设我们要测试以下函数
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def fetch_data(api_client):
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return api_client.get_data()
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# 我们可以这样模拟 API 客户端
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class TestFetchData(unittest.TestCase):
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def test_fetch_data(self):
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mock_client = MagicMock()
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mock_client.get_data.return_value = 'mock data'
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self.assertEqual(fetch_data(mock_client), 'mock data')
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```
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在这个例子中，我们使用 `MagicMock` 来模拟 API 客户端的行为。
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## 测试框架和工具
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### 探索其他测试框架
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除了 `unittest`，Python 还有其他流行的测试框架，如 `pytest` 和 `nose`。它们提供了更简洁的语法和更丰富的功能。
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### 代码覆盖率工具
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代码覆盖率是衡量测试完整性的重要指标。Python 的 `coverage.py` 工具可以帮助测量代码覆盖率，确保测试覆盖了所有重要的代码路径。
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## 持续集成 (CI)
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### 持续集成简介
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持续集成（CI）是一种软件开发实践，开发者经常将代码集成到共享仓库中。每次集成都通过自动化构建来验证，以尽早发现集成错误。
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### 使用 CI 工具
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CI 工具如 Jenkins、Travis CI 和 GitHub Actions 可以帮助自动化测试流程，确保代码更改不会破坏现有功能。
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```yaml
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# 示例：GitHub Actions 配置文件
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name: Python CI
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on: [push]
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jobs:
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build:
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runs-on: ubuntu-latest
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steps:
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- uses: actions/checkout@v2
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- name: Set up Python
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uses: actions/setup-python@v2
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with:
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python-version: 3.8
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- name: Install dependencies
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run: |
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pip install -r requirements.txt
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- name: Run tests
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run: |
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python -m unittest
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```
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