Python |单元测试中的异常条件测试
本文旨在编写一个单元测试，干净利落地测试是否出现异常。为了测试异常，使用assertrails()方法。
代码#1:测试某个函数引发了值错误异常
import unittest
# A simple function to illustrate
def parse_int(s):
return int(s)
class TestConversion(unittest.TestCase):
def test_bad_int(self):
self.assertRaises(ValueError, parse_int, 'N/A')
代码#2:需要用不同的方法测试异常的值
import errno
class TestIO(unittest.TestCase):
def test_file_not_found(self):
try:
f = open('/file/not/found')
except IOError as e:
self.assertEqual(e.errno, errno.ENOENT)
else:
self.fail('IOError not raised')
assertRaises() 方法为测试异常的存在提供了一种方便的方法。一个常见的陷阱是编写测试，手动尝试自行处理异常。
代码#3:示例
class TestConversion(unittest.TestCase):
def test_bad_int(self):
try:
r = parse_int('N/A')
except ValueError as e:
self.assertEqual(type(e), ValueError)
这种方法的问题是很容易忘记角落案例，比如根本没有提出任何异常的案例。为此，需要为这种情况添加额外的检查，如下面的代码所示。
代码#4 :
class TestConversion(unittest.TestCase):
def test_bad_int(self):
try:
r = parse_int('N/A')
except ValueError as e:
self.assertEqual(type(e), ValueError)
else:
self.fail('ValueError not raised')
assertRaises()方法简单照顾到了这些细节，所以优先使用。assertRaises()的一个限制是它没有提供一种方法来测试创建的异常对象的值。
要做到这一点，必须手动测试。在这两个极端之间的某个地方，可以使用assertraisseregex()方法，它允许测试异常并同时对异常的字符串表示执行正则表达式匹配。
代码#5 :
class TestConversion(unittest.TestCase):
def test_bad_int(self):
self.assertRaisesRegex(
ValueError, 'invalid literal .*',
parse_int, 'N/A')
关于assertRaises()和assertRaisesRegex()一个鲜为人知的事实是，它们也可以用作上下文管理器。
代码#6 :
class TestConversion(unittest.TestCase):
def test_bad_int(self):
with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'invalid literal .*'):
r = parse_int('N/A')
如果除了简单地执行可调用之外，测试还涉及多个步骤(例如，设置)，那么这种形式会很有用。
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