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Python 的动态性质使得测试对大多数程序而言相当重要。编译器不会发现你的 bug，发现 bug 的惟一方式是运行代码，并确保尝试了全部的特性。python
assert 语句用于程序的内部检查。若是表达式不为真，则会触发 AssertionError 异常。git
assert 语句语法：程序员
assert <expression> [, 'Diagnostic message']
示例：github
assert isinstance(10, int), 'Expected int'
assert 语句不该用于检查用户的输入（例如，在网页表单输入的数据）。 assert 语句旨在用于内部检查或者用于不变量（invariant，始终为 True 的条件）。express
契约式编程（contract programming）也称为契约式设计（Design By Contract），自由使用断言是一种软件设计方法。契约式编程规定软件设计人员应该为软件组件定义精确的接口规范。编程
例如，你能够在全部的函数输入中使用断言：bash
def add(x, y):
assert isinstance(x, int), 'Expected int'
assert isinstance(y, int), 'Expected int'
return x + y
若是函数调用者没有使用正确的参数，那么检查输入能够当即捕捉到。函数
>>> add(2, 3)
5
>>> add('2', '3')
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: Expected int
>>>
断言也能够用于简单的测试。工具
def add(x, y):
return x + y
assert add(2,2) == 4
这样，你就能够将测试与代码包含在同一模块中。
好处：若是代码明显被破坏，那么尝试导入模块将会致使程序崩溃。
对于详尽的测试，不推荐这样作。这种作法更像是基本的“冒烟测试（smoke test）”。函数是否能够在全部的用例上正常工做？若是不能够，那么确定是有问题的。
unittest 模块假设你有下面这样一段代码：
# simple.py
def add(x, y):
return x + y
如今，你想对这些代码进行测试，请建立一个单独的测试文件，以下所示：
# test_simple.py import simple import unittest
而后定义一个测试类：
# test_simple.py
import simple
import unittest
# Notice that it inherits from unittest.TestCase
class TestAdd(unittest.TestCase):
...
测试类必须继承自unittest.TestCase。
在测试类中，定义测试方法：
# test_simple.py
import simple
import unittest
# Notice that it inherits from unittest.TestCase
class TestAdd(unittest.TestCase):
def test_simple(self):
# Test with simple integer arguments
r = simple.add(2, 2)
self.assertEqual(r, 5)
def test_str(self):
# Test with strings
r = simple.add('hello', 'world')
self.assertEqual(r, 'helloworld')
重要提示：每一个方法的名称必须以 test 开头。
unittestunittest 中内置了一些断言，每种断言对不一样的事情进行诊断。
# Assert that expr is True self.assertTrue(expr) # Assert that x == y self.assertEqual(x,y) # Assert that x != y self.assertNotEqual(x,y) # Assert that x is near y self.assertAlmostEqual(x,y,places) # Assert that callable(arg1,arg2,...) raises exc self.assertRaises(exc, callable, arg1, arg2, ...)
上述列表并非一个完整的列表，unittest 模块还有其它断言。
unittest要运行测试，请把代码转换为脚本。
# test_simple.py
...
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
而后使用 Python 执行测试文件：
bash % python3 test_simple.py
F.
========================================================
FAIL: test_simple (__main__.TestAdd)
--------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "testsimple.py", line 8, in test_simple
self.assertEqual(r, 5)
AssertionError: 4 != 5
--------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s
FAILED (failures=1)
高效的单元测试是一种艺术。对于大型应用而言，单元测试可能会变得很是复杂。
unittest 模块具备大量与测试运行器（test runners），测试结果集（collection of results）以及测试其余方面相关的选项。相关详细信息，请查阅文档。
虽然内置 unittest 模块的优点是能够随处使用——由于它是 Python 的一部分，可是许多程序员也以为 unittest 很是繁琐。另外一个流行的的测试工具是 pytest。使用 pytest，测试文件能够简化为如下形式：
# test_simple.py
import simple
def test_simple():
assert simple.add(2,2) == 4
def test_str():
assert simple.add('hello','world') == 'helloworld'
要运行测试，只须要输入一个命令便可，例如：python -m pytest 。它将会发现全部的测试并运行这些测试。
除了这个示例以外，pytest 还有不少内容。若是你决定尝试一下，一般很容易上手。
在本次练习中，咱们将探索使用 Python unittest 模块的基本机制（mechanics）。
在前面的练习中，咱们编写了一个包含 Stock 类的 stock.py 文件。对于本次练习，假设咱们使用的是 练习7.9 中编写的与类型化属性相关的代码（译注：typedproperty.py）。若是由于某些缘由，练习 7.9 的代码没法正常工做，你能够从 Solutions/7_9 中复制 typedproperty.py 到工做目录中。
请建立一个单独的 test_stock.py 文件，为 Stock 编写单元测试集。为了让你入门，这里有一小段测试实例建立的代码：
# test_stock.py
import unittest
import stock
class TestStock(unittest.TestCase):
def test_create(self):
s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.1)
self.assertEqual(s.name, 'GOOG')
self.assertEqual(s.shares, 100)
self.assertEqual(s.price, 490.1)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
运行单元测试，你应该能够得到一些像下面这有的输出：
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 tests in 0.000s OK
而后，编写其它单元测试来检查如下各项内容：
s.cost 属性返回正确的值（49010.0）。s.sell() 方法正常工做。它应该相应地减少 s.shares。s.shares 属性只能设置为整数值。对于最后一部分，你须要检查异常的触发。要作到这些，一种简单的方法是使用以下代码：
class TestStock(unittest.TestCase):
...
def test_bad_shares(self):
s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.1)
with self.assertRaises(TypeError):
s.shares = '100'