unittest框架用法

### 使用Python `unittest`框架进行单元测试

#### 创建简单的测试用例
为了创建一个基本的单元测试案例，可以定义继承自`unittest.TestCase`的一个类。在这个类里编写以`test_`开头的方法来表示具体的测试函数。

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):
        result = 'foo'.upper()
        expected_result = 'FOO'
        assert result == expected_result, "Expected uppercase string"

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

此代码片段展示了如何验证字符串转换成大写的逻辑是否正确[^1]。

#### 执行特定测试用例
可以通过命令行参数告诉`unittest`只运行某些模块、类或方法：

- 运行整个模块中的所有测试：`python -m unittest test_module`
- 运行单个测试类内的全部测试：`python -m unittest test_module.TestClass`
- 针对某个具体的方法执行测试：`python -m unittest test_module.TestClass.test_method`

对于较新版本的Python（3.x），还可以直接提供测试脚本的位置作为参数传递给`unittest`，例如:`python -m unittest tests/test_something.py`。

#### 构建更复杂的测试场景—使用测试夹具(Fixtures)

当需要设置一些前置条件以便于多次重复利用时，可采用setup/teardown机制。这允许在每次测试前后自动完成初始化工作以及清理资源的操作。

def setUp(self):  # 测试前准备环境
    self.fixture = setup_data()

def tearDown(self):  # 清理测试后的残留数据
    cleanup(self.fixture)

这些方法会在每一个单独的测试之前(`setUp`)和之后(`tearDown`)被调用来确保各个测试之间互不影响。

#### 动态加载测试实例列表

如果希望手动控制哪些测试会被加入到最终要被执行的集合里面，则可以通过构建包含多个已实例化的TestCase对象的方式来实现这一点:

suite = unittest.TestSuite([
    TestMathFunc("test_add"),
    TestMathFunc("test_minus"),
    TestMathFunc("test_divide")
])
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)

这段代码显示了怎样显式地挑选几个不同的加法、减法及除法运算来进行针对性更强的检验[^3]。

#### 利用反射增强灵活性

借助Python强大的内省能力，可以在不知道确切名称的情况下动态获取并调用成员变量或者方法。这对于批量处理相似类型的测试非常有用处。比如遍历当前模块下的所有符合条件(如名字匹配模式)的方法名，并将其注册为待测项目之一[^4]。