
单元测试(unit testing),是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。至于“单元”的大小或范围,并没有一个明确的标准,“单元”可以是一个函数、方法、类、功能模块或者子系统。
单元测试通常和白盒测试联系到一起,如果单从概念上来讲两者是有区别的,不过我们通常所说的“单元测试”和“白盒测试”都认为是和代码有关系的,所以在某些语境下也通常认为这两者是同一个东西。还有一种理解方式,单元测试和白盒测试就是对开发人员所编写的代码进行测试。
提示:概念这个东西大概理解是什么意思即可~

想一想:前面我们介绍了,单元测试简单理解就是对开发人员所编写的代码进行测试,既然和代码相关我们第一感觉那应该是“开发人员来做”;再一看单元测试包含“测试”两个字,那么“测试人员来做”也应该是合理的吧。
单元测试一般是有开发人员或测试人员来做。谁来做并没有一个绝对的标准,要根据公司的实际情况来决定。接下来我们分析一下开发人员或测试人员做单元测试的优缺点:
优点:开发人员对代码最熟悉,而且开发人员编程技能相对比较强,所以开发人员自己写单元测试效率上和覆盖率上都比较高
缺点:开发人员平时写业务代码就要花费很多时间,有时候确实没有时间写单元测试;而且大部分开发人员没有太好的测试思想,单元测试可能只是写个最简单的用例就完了;自己写的代码自己测,往往都是不靠谱!
优点:测试人员有比较系统的测试思想,可以更好地保证用例的覆盖。而且通过写单测测试能更好地了解具体代码结构、流程,对于后续的业务测试也非常有利。
缺点:测试人员的编程技能相对比较弱,如果不同编程是无法开展单元测试的。并且测试人员对代码没有开发人员熟悉,效率会比较低。

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单元测试的实现方式包括:人工静态检查、动态执行跟踪
人工静态检查:就是通常所说的“代码走读”,主要是保证代码逻辑的正确性
动态执行跟踪:就是把程序代码运行起来,检查实际的运行结果和预期结果是否一致
人工静态检查包含的主要内容:
检查算法的逻辑正确性
模块接口的正确性检查
输入参数有没有作正确性检查
调用其他方法接口的正确性
异常错误处理
保证表达式、SQL语句的正确性
检查常量或全局变量使用的正确性
程序风格的一致性、规范性
检查代码注释是否完整
动态执行跟踪需要编写测试脚本调用业务代码进行测试,为了更好的管理维护测试脚本,一般会采用单元测试框架来管理,不同的语言有不同的单元测试框架:
Java:JUnit、TestNG
Python:UintTest、pyTest
单元测试的一个重要的衡量标准就是代码覆盖率,尽量做到代码的全覆盖。常见单元测试覆盖标准:
语句覆盖
分支覆盖
条件覆盖
分支-条件覆盖
条件组合覆盖
路径覆盖
入门示例:针对开发人员编写的实现计算操作的方法进行单元测试
# 开发人员编写的业务代码class CalUtil: """计算器"""
@staticmethod def add(x, y): """加法""" return x + y
@staticmethod def sub(x, y): """减法""" return x - y
@staticmethod def mul(x, y): """乘法""" return x * y
@staticmethod def div(x, y): """除法""" return x / y
# 单元测试脚本import unittestfrom test_ut.cal import CalUtil
class TestCal(unittest.TestCase): def test_add_01(self): # 测试数据 x = 1 y = 2 expect = 3
# 调用被测方法 result = CalUtil.add(x, y) print(f"result={result}")
# 断言 self.assertEqual(expect, result)
def test_add_02(self): # 测试数据 x = 1 y = -1 expect = 0
# 调用被测方法 result = CalUtil.add(x, y) print(f"result={result}")
# 断言 self.assertEqual(expect, result)
# ...
单元测试基本等同于白盒测试,所以若想对于单元测试有更深入的了解!还的多学习
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