真的有必要写单元测试吗？
说到 unit test（即单元测试，下文统一用中文称呼），大部分人的反应估计有这么两种：
-
要么就是，单元测试啊，挺简单的呀，做不做无所谓吧；
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要么就是，哎呀，项目进度太赶，单元测试拖一拖之后再来吧。
显然，这两种人，都没有正确认识到单元测试的价值，也没能掌握正确的单元测试方法。你是不是觉得自己只要了解 Python 的各个 feature，能够编写出符合规定功能的程序就可以了呢？
其实不然，完成产品的功能需求只是很基础的一部分，如何保证所写代码的稳定、高效、无误，才是我们工作的关键。而学会合理地使用单元测试，正是帮助你实现这一目标的重要路径。
我们总说，测试驱动开发（TDD）。今天我就以 Python 为例，教你设计编写 Python 的单元测试代码，带你熟悉并掌握这一重要技能。
什么是单元测试？
单元测试，通俗易懂地讲，就是编写测试来验证某一个模块的功能正确性，一般会指定输入，验证输出是否符合预期。
实际生产环境中，我们会对每一个模块的所有可能输入值进行测试。这样虽然显得繁琐，增加了额外的工作量，但是能够大大提高代码质量，减小 bug 发生的可能性，也更方便系统的维护。
说起单元测试，就不得不提 Python unittest 库，它提供了我们需要的大多数工具。我们来看下面这个简单的测试，从代码中了解其使用方法：
import unittest
# 将要被测试的排序函数
def sort(arr):
l = len(arr)
for i in range(0, l):
for j in range(i + 1, l):
if arr[i] >= arr[j]:
tmp = arr[i]
arr[i] = arr[j]
arr[j] = tmp
# 编写子类继承unittest.TestCase
class TestSort(unittest.TestCase):
# 以test开头的函数将会被测试
def test_sort(self):
arr = [3, 4, 1, 5, 6]
sort(arr)
# assert 结果跟我们期待的一样
self.assertEqual(arr, [1, 3, 4, 5, 6])
if __name__ == '__main__':
## 如果在Jupyter下，请用如下方式运行单元测试
unittest.main(argv=['first-arg-is-ignored'], exit=False)
## 如果是命令行下运行，则：
## unittest.main()
## 输出
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.002s
OK
这里，我们创建了一个排序函数的单元测试，来验证排序函数的功能是否正确。代码里我做了非常详细的注释，相信你能够大致读懂，我再来介绍一些细节。
首先，我们需要创建一个类TestSort，继承类‘unittest.TestCase’；然后，在这个类中定义相应的测试函数 test_sort()，进行测试。注意，测试函数要以‘test’开头，而测试函数的内部，通常使用 assertEqual()、assertTrue()、assertFalse() 和 assertRaise() 等 assert 语句对结果进行验证。
最后运行时，如果你是在 IPython 或者 Jupyter 环境下，请使用下面这行代码：
unittest.main(argv=['first-arg-is-ignored'], exit=False)
而如果你用的是命令行，直接使用 unittest.main() 就可以了。你可以看到，运行结果输出’OK‘，这就表示我们的测试通过了。
当然，这个例子中的被测函数相对简单一些，所以写起对应的单元测试来也非常自然，并不需要很多单元测试的技巧。但实战中的函数往往还是比较复杂的，遇到复杂问题，高手和新手的最大差别，便是单元测试技巧的使用。
单元测试的几个技巧
接下来，我将会介绍 Python 单元测试的几个技巧，分别是 mock、side_effect 和 patch。这三者用法不一样，但都是一个核心思想，即用虚假的实现，来替换掉被测试函数的一些依赖项，让我们能把更多的精力放在需要被测试的功能上。
mock
mock 是单元测试中最核心重要的一环。mock 的意思，便是通过一个虚假对象，来代替被测试函数或模块需要的对象。
举个例子，比如你要测一个后端 API 逻辑的功能性，但一般后端 API 都依赖于数据库、文件系统、网络等。这样，你就需要通过 mock，来创建一些虚假的数据库层、文件系统层、网络层对象，以便可以简单地对核心后端逻辑单元进行测试。
Python mock 则主要使用 mock 或者 MagicMock 对象，这里我也举了一个代码示例。这个例子看上去比较简单，但是里面的思想很重要。下面我们一起来看下：
import unittest
from unittest.mock import MagicMock
class A(unittest.TestCase):
def m1(self):
val = self.m2()
self.m3(val)
def m2(self):
pass
def m3(self, val):
pass
def test_m1(self):
a = A()
a.m2 = MagicMock(return_value="custom_val")
a.m3 = MagicMock()
a.m1()
self.assertTrue(a.m2.called) #验证m2被call过
a.m3.assert_called_with("custom_val") #验证m3被指定参数call过
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
## 输出
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.002s
OK
这段代码中，我们定义了一个类的三个方法 m1()、m2()、m3()。我们需要对 m1() 进行单元测试，但是 m1() 取决于 m2() 和 m3()。如果 m2() 和 m3() 的内部比较复杂, 你就不能只是简单地调用 m1() 函数来进行测试，可能需要解决很多依赖项的问题。
这一听就让人头大了吧？但是，有了 mock 其实就很好办了。我们可以把 m2() 替换为一个返回具体数值的 value，把 m3() 替换为另一个 mock（空函数）。这样，测试 m1() 就很容易了，我们可以测试 m1() 调用 m2()，并且用 m2() 的返回值调用 m3()。
可能你会疑惑，这样测试 m1() 不是基本上毫无意义吗？看起来只是象征性地测了一下逻辑呀？
其实不然，真正工业化的代码，都是很多层模块相互逻辑调用的一个树形结构。单元测试需要测的是某个节点的逻辑功能，mock 掉相关的依赖项是非常重要的。这也是为什么会被叫做单元测试 unit test，而不是其他的 integration test、end to end test 这类。
Mock Side Effect
第二个我们来看 Mock Side Effect，这个概念很好理解，就是 mock 的函数，属性是可以根据不同的输入，返回不同的数值，而不只是一个 return_value。
比如下面这个示例，例子很简单，测试的是输入参数是否为负数，输入小于 0 则输出为 1 ，否则输出为 2。代码很简短，你一定可以看懂，这便是 Mock Side Effect 的用法。
from unittest.mock import MagicMock
def side_effect(arg):
if arg < 0:
return 1
else:
return 2
mock = MagicMock()
mock.side_effect = side_effect
mock(-1)
1
mock(1)
2
patch
至于 patch，给开发者提供了非常便利的函数 mock 方法。它可以应用 Python 的 decoration 模式或是 context manager 概念，快速自然地 mock 所需的函数。它的用法也不难，我们来看代码：
from unittest.mock import patch
@patch('sort')
def test_sort(self, mock_sort):
...
...
在这个 test 里面，mock_sort 替代 sort 函数本身的存在，所以，我们可以像开始提到的 mock object 一样，设置 return_value 和 side_effect。
另一种 patch 的常见用法，是 mock 类的成员函数，这个技巧我们在工作中也经常会用到，比如说一个类的构造函数非常复杂，而测试其中一个成员函数并不依赖所有初始化的 object。它的用法如下：
with patch.object(A, '__init__', lambda x: None):
…
代码应该也比较好懂。在 with 语句里面，我们通过 patch，将 A 类的构造函数 mock 为一个 lambda 函数，这样就可以很方便地避免一些复杂的初始化（initialization）。
其实，综合前面讲的这几点来看，你应该感受到了，单元测试的核心还是 mock，mock 掉依赖项，测试相应的逻辑或算法的准确性。在我看来，虽然 Python unittest 库还有很多层出不穷的方法，但只要你能掌握了 MagicMock 和 patch，编写绝大部分工作场景的单元测试就不成问题了。
高质量单元测试的关键
这节课的最后，我想谈一谈高质量的单元测试。我很理解，单元测试这个东西，哪怕是正在使用的人也是“百般讨厌”的，不少人很多时候只是敷衍了事。我也嫌麻烦，但从来不敢松懈，因为在大公司里，如果你写一个很重要的模块功能，不写单元测试是无法通过代码评审的。
低质量的单元测试，可能真的就是摆设，根本不能帮我们验证代码的正确性，还浪费时间。那么，既然要做单元测试，与其浪费时间糊弄自己，不如追求高质量的单元测试，切实提高代码品质。
那该怎么做呢？结合工作经验，我认为一个高质量的单元测试，应该特别关注下面两点。
Test Coverage
首先我们要关注 Test Coverage，它是衡量代码中语句被 cover 的百分比。可以说，提高代码模块的 Test Coverage，基本等同于提高代码的正确性。
为什么呢？
要知道，大多数公司代码库的模块都非常复杂。尽管它们遵从模块化设计的理念，但因为有复杂的业务逻辑在，还是会产生逻辑越来越复杂的模块。所以，编写高质量的单元测试，需要我们 cover 模块的每条语句，提高 Test Coverage。
我们可以用 Python 的 coverage tool 来衡量 Test Coverage，并且显示每个模块为被 coverage 的语句。如果你想了解更多更详细的使用，可以点击这个链接来学习：https://coverage.readthedocs.io/en/v4.5.x/ 。
模块化
高质量单元测试，不仅要求我们提高 Test Coverage，尽量让所写的测试能够 cover 每个模块中的每条语句；还要求我们从测试的角度审视 codebase，去思考怎么模块化代码，以便写出高质量的单元测试。
光讲这段话可能有些抽象，我们来看这样的场景。比如，我写了一个下面这个函数，对一个数组进行处理，并返回新的数组：
def work(arr):
# pre process
...
...
# sort
l = len(arr)
for i in range(0, l):
for j in range(i + 1, j):
if arr[i] >= arr[j]:
tmp = arr[i]
arr[i] = arr[j]
arr[j] = tmp
# post process
...
...
Return arr
这段代码的大概意思是，先有个预处理，再排序，最后再处理一下然后返回。如果现在要求你，给这个函数写个单元测试，你是不是会一筹莫展呢？
毕竟，这个函数确实有点儿复杂，以至于你都不知道应该是怎样的输入，并要期望怎样的输出。这种代码写单元测试是非常痛苦的，更别谈 cover 每条语句的要求了。
所以，正确的测试方法，应该是先模块化代码，写成下面的形式：
def preprocess(arr):
...
return arr
def sort(arr):
...
return arr
def postprocess(arr):
...
return arr
def work(self):
arr = preprocess(arr)
arr = sort(arr)
arr = postprocess(arr)
return arr
接着再进行相应的测试，测试三个子函数的功能正确性；然后通过 mock 子函数，调用 work() 函数，来验证三个子函数被 call 过。
from unittest.mock import patch
def test_preprocess(self):
...
def test_sort(self):
...
def test_postprocess(self):
...
@patch('%s.preprocess')
@patch('%s.sort')
@patch('%s.postprocess')
def test_work(self,mock_post_process, mock_sort, mock_preprocess):
work()
self.assertTrue(mock_post_process.called)
self.assertTrue(mock_sort.called)
self.assertTrue(mock_preprocess.called)
你看，这样一来，通过重构代码就可以使单元测试更加全面、精确，并且让整体架构、函数设计都美观了不少。
总结
回顾下这节课，整体来看，单元测试的理念是先模块化代码设计，然后针对每个作用单元，编写单独的测试去验证其准确性。更好的模块化设计和更多的 Test Coverage，是提高代码质量的核心。而单元测试的本质就是通过 mock，去除掉不影响测试的依赖项，把重点放在需要测试的代码核心逻辑上。
讲了这么多，还是想告诉你，单元测试是个非常非常重要的技能，在实际工作中是保证代码质量和准确性必不可少的一环。同时，单元测试的设计技能，不只是适用于 Python，而是适用于任何语言。所以，单元测试必不可少。
