我有一个使用 argparse 库的 Python 模块。如何为代码库的该部分编写测试?
9 回答
您应该重构代码并将解析移至函数:
def parse_args(args):
parser = argparse.ArgumentParser(...)
parser.add_argument...
# ...Create your parser as you like...
return parser.parse_args(args)
然后在您的main
函数中,您应该使用以下命令调用它:
parser = parse_args(sys.argv[1:])
(其中sys.argv
表示脚本名称的第一个元素已被删除,以便在 CLI 操作期间不将其作为附加开关发送。)
在您的测试中,您可以使用任何您想要测试的参数列表调用解析器函数:
def test_parser(self):
parser = parse_args(['-l', '-m'])
self.assertTrue(parser.long)
# ...and so on.
这样,您将永远不必仅仅为了测试解析器而执行应用程序的代码。
如果您稍后需要在应用程序中更改和/或向解析器添加选项,请创建一个工厂方法:
def create_parser():
parser = argparse.ArgumentParser(...)
parser.add_argument...
# ...Create your parser as you like...
return parser
您可以稍后根据需要对其进行操作,测试可能如下所示:
class ParserTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.parser = create_parser()
def test_something(self):
parsed = self.parser.parse_args(['--something', 'test'])
self.assertEqual(parsed.something, 'test')
“argparse 部分”有点模糊,所以这个答案集中在一个部分:parse_args
方法。这是与您的命令行交互并获取所有传递值的方法。基本上,您可以模拟parse_args
返回的内容,这样它就不需要从命令行实际获取值。可以通过 pip 为 python 版本 2.6-3.2 安装该mock
软件包。unittest.mock
从 3.3 版开始,它是标准库的一部分。
import argparse
try:
from unittest import mock # python 3.3+
except ImportError:
import mock # python 2.6-3.2
@mock.patch('argparse.ArgumentParser.parse_args',
return_value=argparse.Namespace(kwarg1=value, kwarg2=value))
def test_command(mock_args):
pass
Namespace
即使没有通过,您也必须包含所有命令方法的参数。给这些参数一个值None
。(请参阅文档)这种风格对于快速测试为每个方法参数传递不同值的情况很有用。如果您选择Namespace
在测试中模拟自己以完全不依赖 argparse,请确保它的行为与实际Namespace
类相似。
下面是使用 argparse 库中的第一个片段的示例。
# test_mock_argparse.py
import argparse
try:
from unittest import mock # python 3.3+
except ImportError:
import mock # python 2.6-3.2
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
const=sum, default=max,
help='sum the integers (default: find the max)')
args = parser.parse_args()
print(args) # NOTE: this is how you would check what the kwargs are if you're unsure
return args.accumulate(args.integers)
@mock.patch('argparse.ArgumentParser.parse_args',
return_value=argparse.Namespace(accumulate=sum, integers=[1,2,3]))
def test_command(mock_args):
res = main()
assert res == 6, "1 + 2 + 3 = 6"
if __name__ == "__main__":
print(main())
让你的main()
函数argv
作为一个参数,而不是让它默认读取sys.argv
:
# mymodule.py
import argparse
import sys
def main(args):
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-a')
process(**vars(parser.parse_args(args)))
return 0
def process(a=None):
pass
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main(sys.argv[1:]))
然后就可以正常测试了。
import mock
from mymodule import main
@mock.patch('mymodule.process')
def test_main(process):
main([])
process.assert_call_once_with(a=None)
@mock.patch('foo.process')
def test_main_a(process):
main(['-a', '1'])
process.assert_call_once_with(a='1')
我不想修改原始服务脚本,所以我只是模拟了sys.argv
argparse 中的部分。
from unittest.mock import patch
with patch('argparse._sys.argv', ['python', 'serve.py']):
... # your test code here
如果 argparse 实现发生变化但足以快速测试脚本,这会中断。无论如何,敏感性比测试脚本中的特异性重要得多。
- 使用
sys.argv.append()
然后调用 填充您的 arg 列表parse()
,检查结果并重复。 - 从带有您的标志和转储参数标志的批处理/bash 文件中调用。
- 将所有参数解析放在一个单独的文件中,然后在
if __name__ == "__main__":
调用解析和转储/评估结果中,然后从批处理/bash 文件中进行测试。
测试解析器的一种简单方法是:
parser = ...
parser.add_argument('-a',type=int)
...
argv = '-a 1 foo'.split() # or ['-a','1','foo']
args = parser.parse_args(argv)
assert(args.a == 1)
...
另一种方法是修改sys.argv
,并调用args = parser.parse_args()
有很多测试的argparse
例子lib/test/test_argparse.py
parse_args
抛出 aSystemExit
并打印到 stderr,您可以同时捕获这两个:
import contextlib
import io
import sys
@contextlib.contextmanager
def captured_output():
new_out, new_err = io.StringIO(), io.StringIO()
old_out, old_err = sys.stdout, sys.stderr
try:
sys.stdout, sys.stderr = new_out, new_err
yield sys.stdout, sys.stderr
finally:
sys.stdout, sys.stderr = old_out, old_err
def validate_args(args):
with captured_output() as (out, err):
try:
parser.parse_args(args)
return True
except SystemExit as e:
return False
您检查 stderr (使用err.seek(0); err.read()
但通常不需要粒度。
现在您可以使用assertTrue
或任何您喜欢的测试:
assertTrue(validate_args(["-l", "-m"]))
或者,您可能想捕获并重新抛出不同的错误(而不是SystemExit
):
def validate_args(args):
with captured_output() as (out, err):
try:
return parser.parse_args(args)
except SystemExit as e:
err.seek(0)
raise argparse.ArgumentError(err.read())
在将结果传递argparse.ArgumentParser.parse_args
给函数时,我有时会使用 anamedtuple
来模拟参数进行测试。
import unittest
from collections import namedtuple
from my_module import main
class TestMyModule(TestCase):
args_tuple = namedtuple('args', 'arg1 arg2 arg3 arg4')
def test_arg1(self):
args = TestMyModule.args_tuple("age > 85", None, None, None)
res = main(args)
assert res == ["55289-0524", "00591-3496"], 'arg1 failed'
def test_arg2(self):
args = TestMyModule.args_tuple(None, [42, 69], None, None)
res = main(args)
assert res == [], 'arg2 failed'
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
为了测试 CLI(命令行界面),而不是命令输出,我做了这样的事情
import pytest
from argparse import ArgumentParser, _StoreAction
ap = ArgumentParser(prog="cli")
ap.add_argument("cmd", choices=("spam", "ham"))
ap.add_argument("-a", "--arg", type=str, nargs="?", default=None, const=None)
...
def test_parser():
assert isinstance(ap, ArgumentParser)
assert isinstance(ap, list)
args = {_.dest: _ for _ in ap._actions if isinstance(_, _StoreAction)}
assert args.keys() == {"cmd", "arg"}
assert args["cmd"] == ("spam", "ham")
assert args["arg"].type == str
assert args["arg"].nargs == "?"
...