我正在使用 python unittest 模块进行一些测试；但是，它非常重复。
我有很多数据想一遍又一遍地通过相同的测试，检查是否正确。但是，我必须为每个人定义一个测试。
例如，我想做类似的事情。我知道我可以使用生成器来做到这一点（在以前的线程中找到它）。但是是否有替代方案，甚至可能使用不同的测试模块？
任何建议都会很棒。
import unittest
class TestData(unittest.TestCase):
def testNumbers(self):
numbers = [0,11,222,33,44,555,6,77,8,9999]
for i in numbers:
self.assertEqual(i, 33)
Bill Gribble 建议的解决方案示例代码如下所示：
import unittest
class DataTestCase(unittest.TestCase):
def __init__(self, number):
unittest.TestCase.__init__(self, methodName='testOneNumber')
self.number = number
def testOneNumber(self):
self.assertEqual(self.number, 33)
def shortDescription(self):
# We need to distinguish between instances of this test case.
return 'DataTestCase for number %d' % self.number
def get_test_data_suite():
numbers = [0,11,222,33,44,555,6,77,8,9999]
return unittest.TestSuite([DataTestCase(n) for n in numbers])
if __name__ == '__main__':
testRunner = unittest.TextTestRunner()
testRunner.run(get_test_data_suite())
从 Python 3.4 开始，您可以使用unittest.TestCase.subTest(msg=None, **params)上下文管理器（文档）。这将允许您通过仅添加一个语句来实现您想要的。
这是您修改为使用的示例subTest()
import unittest
class TestData(unittest.TestCase):
def testNumbers(self):
numbers = [0, 11, 222, 33, 44, 555, 6, 77, 8, 9999]
for i in numbers:
with self.subTest(i=i): # added statement
self.assertEqual(i, 33)
您可能需要考虑使用 unittest.TestSuite 类，它允许您动态构建一组 unittest.TestCase 实例，这些实例将单独运行。您的 unittest.TestCase 子类应该只定义一个测试方法，该类接受一个构造参数，传入值以针对该特定实例进行测试。
该ddt库旨在解决您所要求的unittest[*]。
例如：
import ddt
import unittest
@ddt.ddt
class EvalTests(unittest.TestCase):
@ddt.data(
('1', 1),
('1 == 1', True),
('1 == 2', False),
('1 + 2', 4), ## This will fail
)
def test_eval_expressions(self, case):
expr, exp_value = case
self.assertEqual(eval(expr), exp_value)
当你运行它时，你会得到 4 个 TestCases 而不是一个：
$ python -m unittest -v test_eval.py
test_eval_expressions_1___1___1_ (test_eval.EvalTests) ... ok
test_eval_expressions_2___1__1___True_ (test_eval.EvalTests) ... ok
test_eval_expressions_3___1__2___False_ (test_eval.EvalTests) ... ok
test_eval_expressions_4___1_2___4_ (test_eval.EvalTests) ... FAIL
======================================================================
FAIL: test_eval_expressions_4___1_2___4_ (test_eval.EvalTests)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python/lib/site-packages/ddt.py", line 129, in wrapper
return func(self, *args, **kwargs)
File "/Work/test_eval.py", line 15, in test_eval_expressions
self.assertEqual(eval(expr), exp_value)
AssertionError: 3 != 4
----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.002s
FAILED (failures=1)
请注意，ddt尝试为生成的 TC 提供名称。
使用 pip 安装它：
pip install ddt
[*] pythonicpytest框架 ( pytest.mark.parametrize) 的相同解决方案已集成到核心工具中，pytest仅针对此功能值得切换。
在另一篇文章中，我偶然发现了 鼻子测试 它更适合数据驱动测试。
class Test_data():
def testNumbers():
numbers = [0,11,222,33,44,555,6,77,8,9999]
for i in numbers:
yield checkNumber, num
def checkNumber(num):
assert num == 33
上面的代码与我的第一篇文章完全相同。不需要导入，只需编写一个 python 类。
您可以通过键入以下内容执行测试：
nosetests filename
在循环中运行断言的问题在于，如果其中一个断言失败，您不知道是哪个值导致它（在您的示例中，它会在 上失败0，但在调试之前您不知道）。另一方面，重复self.assertEqual(i, 33)是一个更糟糕的想法，因为它引入了代码重复。
我在测试中所做的是在测试中创建一个简单的、名称短小的内部函数，并使用不同的参数调用它。所以你的函数看起来像这样：
import unittest
class TestData(unittest.TestCase):
def testNumbers(self):
def eq(i):
self.assertEqual(i, 33)
eq(0)
eq(11)
eq(222)
eq(33)
eq(44)
eq(555)
...
这样，当断言失败时0，您会立即在unittest模块打印的堆栈跟踪中看到它。
这个答案的衍生，这对我来说不太管用。在我不处理大量数据的情况下，我确实需要使用不同的输入运行相同的测试。以下测试正在使用create_a和create_b我要自定义的方法。
要求是使用相同的自定义运行两个测试。
class Tests(unittest.TestCase):
def test_a_uses_b(self):
a = create_a()
b = create_b()
a.b = b
self.assertIs(b.a, a)
def test_b_uses_a(self):
a = create_a()
b = create_b()
b.a = a
self.assertIs(a.b, b)
实例化TestSuite和TestCase我自己绕过测试加载器导致了一个错误，因为它需要一个名为runTest.
结果是这样的：
class Tests(unittest.TestCase):
def __init__(self, create_a, create_b):
super().__init__()
self.create_b = create_b
self.create_a = create_a
def test_a_uses_b(self):
a = self.create_a()
b = self.create_b()
a.b = b
self.assertIs(b.a, a)
def test_b_uses_a(self):
a = self.create_a()
b = self.create_b()
b.a = a
self.assertIs(a.b, b)
class TestPair1(Tests):
def __init__(self):
super().__init__(create_a1, create_b1)
class TestPair2(Tests):
def __init__(self):
super().__init__(create_a2, create_b2)