第二种方式,修改python unittest的执行顺序,使用猴子补丁
1、按照测试用例的上下顺序,而不是按方法的名称的字母顺序来执行测试用例。
之前的文章链接
python修改python unittest的运行顺序
之前写的,不是猴子补丁,而是要把Test用例的类名传到run里面去执行,与原生的使用有一点区别。现在修改成,用的时候代码与原生unittest完全一模一样,但运行时候使用与原生不同的逻辑。
import time import unittest from unittest.main import TestProgram from app.utils.utils_ydf import LogManager class CustomTestCase(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.logger = LogManager('unittest用例的日志').get_logger_without_handlers() @classmethod def tearDownClass(cls): time.sleep(1) cls.logger.debug('---------------------------------所有用例完成-----------------------------') time.sleep(200000) def tearDown(self): time.sleep(0.1) def setUp(self): time.sleep(0.1) class CustomLoader(unittest.TestLoader): def getTestCaseNames(self, testCaseClass): """Return a sorted sequence of method names found within testCaseClass """ def isTestMethod(attrname, testCaseClass=testCaseClass, prefix=self.testMethodPrefix): return attrname.startswith(prefix) and \ callable(getattr(testCaseClass, attrname)) testFnNames = list(filter(isTestMethod, dir(testCaseClass))) if self.sortTestMethodsUsing: testFnNames.sort(key=lambda fun_name: getattr(testCaseClass, fun_name).__code__.co_firstlineno) return testFnNames custom_loader = CustomLoader() class CustomTestTestProgram(TestProgram): def __init__(self, *args, testLoader=custom_loader, **kwargs): super().__init__(*args, testLoader=testLoader, **kwargs) def patch_unittest(): unittest.TestCase = CustomTestCase unittest.defaultTestLoader = custom_loader unittest.main = CustomTestTestProgram if __name__ == '__main__': patch_unittest() class _Test(unittest.TestCase): def test_3(self): print(1) def test_2(self): print(2) def test_1(self): print(3) unittest.main()
这次的unitetest测试用例写法还是继承原生的Testcase类,执行生成测试用例也是原生的方法。
可以看到,正常情况下应该打印3 2 1 ,但使用了猴子技术后打印是 1 2 3。
运行结果是:
2、可以把调用patch_unittest函数写在最常用的工具包里面,就不用亲自去调用他了。
之前上篇验证过,python的模块只会导入一次,不管你在不同的文件中不同地方import 几百次,都是只会导入一次的。别的地方import 的unitetest的行为都会发生变化。
反对极端面向过程编程思维方式,喜欢面向对象和设计模式的解读,喜欢对比极端面向过程编程和oop编程消耗代码代码行数的区别和原因。致力于使用oop和36种设计模式写出最高可复用的框架级代码和使用最少的代码行数完成任务,致力于使用oop和设计模式来使部分代码减少90%行,使绝大部分py文件最低减少50%-80%行的写法。