unitest如何让一个case跑概率？

在Python的unittest框架中，通常我们并不会直接让一个测试用例按概率运行。然而，如果你想要在某些场景下随机选择一部分测试用例执行，可以借助第三方库如`pytest`，它提供了插件支持以及更丰富的随机化功能。

`pytest-randomly`是一个插件，可以帮助你在pytest中设置每个测试用例的执行概率。安装这个插件后，你可以通过装饰器`@pytest.mark.randomly`来指定该测试用例的执行概率。例如：

import pytest
from _pytest.mark import ParameterSet
from pytest_randomly.plugin import mark_randomly

@mark_randomly(0.5)  # 设置50%的概率
def test_case_1():
    # 测试代码...

@pytest.mark.parametrize("input_data", [ParameterSet(value=1), ParameterSet(value=2)])
@mark_randomly(0.25)
def test_case_2(input_data):
    # 测试代码...

在这个例子中，`test_case_1`有50%的概率被执行，而`test_case_2`有两个输入数据版本，每个版本都有25%的概率执行。注意，这只是对单次运行而言，如果多次运行，总体上所有标记了`mark_randomly`的测试用例会被平均分摊执行次数。

相关问题

unitest如何让一个case重复执行100次？

在Python的unittest模块中，如果你想要一个测试用例重复执行特定次数，通常不会直接提供这样的功能，因为unittest设计上更倾向于单次运行每个测试。然而，你可以通过一些技巧来模拟这个需求：

1. 使用循环：在测试函数内部嵌套一个for循环，控制循环次数。例如：

import unittest

class TestYourClass(unittest.TestCase):
    def test_repeat_100_times(self):
        for _ in range(100):
            # 执行你的测试代码
            self.assertEqual(your_method(), expected_result)

2. 利用setUp和tearDown方法：如果测试需要预设环境或清理工作，可以在setUp和tearDown方法里设置和清除资源，然后在test方法中只调用实际测试部分。

不过，通常来说，如果一个测试用例需要重复执行多次，可能是因为测试的设计有问题，应尽量使其独立并避免不必要的重复。如果确实有这种需求，可能是为了性能测试或者统计分析，这时可以考虑使用专门的性能测试工具如`pytest-repeat`。

unitest 让一个用例不执行teardown

在 `unittest` 中，要让一个测试用例不执行 `tearDown` 方法，可以使用 `addCleanup` 方法来实现。`addCleanup` 方法用于注册一个清理方法，在测试用例执行完毕后自动调用。

以下是一个示例代码，演示如何在某个特定的测试用例中跳过 `tearDown` 方法的执行：

import unittest

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # 设置测试环境

    def tearDown(self):
        # 清理测试环境

    def test_something(self):
        # 测试用例的代码

    def test_skip_teardown(self):
        # 测试用例的代码
        self.addCleanup(lambda: None)  # 注册一个空的清理方法，不执行 tearDown

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

在上述示例中，`test_skip_teardown` 方法通过调用 `addCleanup` 方法注册了一个空的清理方法，这样在测试用例执行完毕后，就不会执行 `tearDown` 方法。

注意：这种方式只会对特定的测试用例生效，其他测试用例仍然会执行 `tearDown` 方法。如果多个测试用例需要跳过 `tearDown` 方法的执行，可以在每个测试用例中都添加相应的 `addCleanup` 调用。