如何運行單元測試蟒蛇N多的時間

Question

我有一個Python單元測試像下面，我想運行的時間

class Test(TestCase) 

    def test_0(self): 
      ......... 
      ......... 
      ......... 

Test.Run(name=__name__) 

任何建議，因此整個試驗N號碼？

Answer 1

您可以使用參數化測試。有不同的模塊可以做到這一點。我使用鼻子來運行我的unittests（比默認的unittest模塊更強大），並且有一個名爲nose-parameterized的包，它允許您編寫一個工廠測試，並使用不同的值運行多次，以獲得所需的變量。 如果您不想使用鼻子，還有其他幾種運行參數化測試的選項。

或者，您可以在單個測試中執行任意數量的測試條件（只要一次測試失敗，測試將報告錯誤）。在你的特定情況下，這可能比參數化測試更有意義，因爲實際上它只是一個測試，只是需要大量的函數運行才能達到某種程度的信心，以確保它正常工作。所以，你可以這樣做：

import random 
class Test(TestCase) 

    def test_myfunc(self): 
     for _ in range(100): 
      input = random.random() 
      self.assertEquals(input, input + 2) 


Test.Run(name=__name__) 

Answer 2

爲什麼？因爲...的test_0方法中包含一個隨機選擇..所以每次運行時，它選擇的配置和測試，對這些配置的隨機數。所以我不是多次測試相同的東西..

測試中的隨機性使其不可重現。有一天，你可能會失敗100次，當你再次運行它時，它已經消失了。

使用新型測試工具有一個序列號，參數化測試，然後使用random.seed有一個隨機但重複性測試用例序列中的每個號碼。

portusato暗示的鼻子，但pytest是一個更現代和流行的工具：

import random, pytest 

@pytest.mark.parametrize('i', range(100)) 
def test_random(i): 
    orig_state = random.getstate() 
    try: 
     random.seed(i) 
     data = generate_random_data() 
     assert my_algorithm(data) == works 
    finally: 
     random.setstate(orig_state) 

pytest.mark.parametrize「爆炸」的單一test_random到100個獨立的測試 - test_random[0]通過test_random[99]：

$ pytest -q test.py 
.................................................................................................... 
100 passed in 0.14 seconds 

每這些測試會爲您的算法生成不同的隨機但可重現的輸入data。如果test_random[56]失敗，則每次都會失敗，因此您將能夠對其進行調試。