测试函数是用于自动化测试，使用python模块中的unittest中的工具来测试
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附上书中摘抄来的代码：
#coding=utf-8import unittestfrom name_function import get_formatted_nameclass NamesTestCase(unittest.TestCase): def test_first_last_name(self): formatted_name=get_formatted_name('janis','joplin') self.assertEqual(formatted_name,'Janis Joplin') def test_first_last_middle_name(self): formatted_name=get_formatted_name('wolfgang','mozart','amadeus') self.assertEqual(formatted_name,'Wolfgang Amadeus Mozart')#注意下面这行代码，不写会报错哦~~~书中没有这行if __name__=="__main__": unittest.main()
Python: 测试函数是否被调用
# helper class defined elsewhere
class CallLogger(object):
def __init__(self, meth):
self.meth = meth
self.was_called = False
def __call__(self, code=None):
self.meth()
self.was_called = True
然后assert CallLogger的was_called为True就行了。但是这样的Callable不是个函数：
isinstance(object, types.FunctionType) # Callable will be False
对于这种Callable获取参数个数需要用：
inspect.getargspec(fn.__call__)
函数的使用:
(1).函数是具有独立功能的代码块,是一个整体(封装了函数功能的代码), 完成某个功能的小工具
特点: 函数最大的特点是封装
(2).作用: 提高开发效率,实现代码的重用
(3).函数使用步骤:
① 定义函数: 把代码的功能封装成一个整体
② 调用函数: 享受封装的结果
(4).函数调用流程: ☆ ☆ ☆
① 函数定义时 不会执行函数体中代码
② 函数调用时,才会执行函数体中代码
③ 函数调用完成以后,一定要回到函数调用的地方继续向下执行
有关于软件测试的学习知识，可以看黑马程序员软件测试知识，有视频、文章、学习文档等等！
单元测试（Unit Testing）
为程序编写测试——如果做的到位——有助于减少bug的出现，并可以提高我们对程序按预期目标运行的信心。通常，测试并不能保证正确性，因为对大多数程序而言， 可能的输入范围以及可能的计算范围是如此之大，只有其中最小的一部分能被实际地进 行测试。尽管如此，通过仔细地选择测试的方法和目标，可以提高代码的质量。
大量不同类型的测试都可以进行，比如可用性测试、功能测试以及整合测试等。这里, 我们只讲单元测试一对单独的函数、类与方法进行测试，确保其符合预期的行为。
TDD的一个关键点是，当我们想添加一个功能时——比如为类添加一个方法—— 我们首次为其编写一个测试用例。当然，测试将失败，因为我们还没有实际编写该方法。现在，我们编写该方法，一旦方法通过了测试，就可以返回所有测试，确保我们新添加的代码没有任何预期外的副作用。一旦所有测试运行完毕（包括我们为新功能编写的测试），就可以对我们的代码进行检查，并有理有据地相信程序行为符合我们的期望——当然，前提是我们的测试是适当的。
比如，我们编写了一个函数，该函数在特定的索引位置插入一个字符串，可以像下面这样开始我们的TDD：
def insert_at（string, position, insert）:
"""Returns a copy of string with insert inserted at the position
string = "ABCDE"
result =[]
for i in range(-2, len(string) + 2):
... result.append(insert_at(string, i,“-”))
result[:5]
['ABC-DE', 'ABCD-E', '-ABCDE','A-BCDE', 'AB-CDE']
result[5:]
['ABC-DE', 'ABCD-E', 'ABCDE-', 'ABCDE-']
"""
return string
对不返回任何参数的函数或方法（通常返回None）,我们通常赋予其由pass构成的一个suite,对那些返回值被试用的，我们或者返回一个常数（比如0）,或者某个不变的参数——这也是我们这里所做的。（在更复杂的情况下，返回fake对象可能更有用一一对这样的类，提供mock对象的第三方模块是可用的。）
运行doctest时会失败，并列出每个预期内的字符串（'ABCD-EF'、'ABCDE-F' 等），及其实际获取的字符串（所有的都是'ABCD-EF'）。一旦确定doctest是充分的和正确的，就可以编写该函数的主体部分，在本例中只是简单的return string[:position] + insert+string[position:]。（如果我们编写的是 return string[:position] + insert,之后复制 string [:position]并将其粘贴在末尾以便减少一些输入操作，那么doctest会立即提示错误。）
Python的标准库提供了两个单元测试模块，一个是doctest,这里和前面都简单地提到过，另一个是unittest。此外，还有一些可用于Python的第三方测试工具。其中最著名的两个是nose (code.google.com/p/python-nose)与py.test (codespeak.net/py/dist/test/test.html), nose 致力于提供比标准的unittest 模块更广泛的功能，同时保持与该模块的兼容性，py.test则采用了与unittest有些不同的方法，试图尽可能消除样板测试代码。这两个第三方模块都支持测试发现，因此没必要写一个总体的测试程序——因为模块将自己搜索测试程序。这使得测试整个代码树或某一部分 (比如那些已经起作用的模块)变得很容易。那些对测试严重关切的人，在决定使用哪个测试工具之前，对这两个(以及任何其他有吸引力的)第三方模块进行研究都是值 得的。
创建doctest是直截了当的：我们在模块中编写测试、函数、类与方法的docstrings。 对于模块，我们简单地在末尾添加了 3行：
if __name__ =="__main__":
import doctest
doctest.testmod()
在程序内部使用doctest也是可能的。比如，blocks.py程序(其模块在后面)有自己函数的doctest，但以如下代码结尾：
if __name__== "__main__":
main()
这里简单地调用了程序的main()函数，并且没有执行程序的doctest。要实验程序的 doctest,有两种方法。一种是导入doctest模块，之后运行程序---比如，在控制台中输 入 python3 -m doctest blocks.py (在 Wndows 平台上，使用类似于 C:Python3 lpython.exe 这样的形式替代python3)。如果所有测试运行良好，就没有输出，因此，我们可能宁愿执行python3-m doctest blocks.py-v,因为这会列出每个执行的doctest,并在最后给出结果摘要。
另一种执行doctest的方法是使用unittest模块创建单独的测试程序。在概念上， unittest模块是根据Java的JUnit单元测试库进行建模的，并用于创建包含测试用例的测试套件。unittest模块可以基于doctests创建测试用例，而不需要知道程序或模块包含的任何事物——只要知道其包含doctest即可。因此，为给blocks.py程序制作一个测试套件，我们可以创建如下的简单程序(将其称为test_blocks.py)：
import doctest
import unittest
import blocks
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(doctest.DocTestSuite(blocks))
runner = unittest.TextTestRunner()
print(runner.run(suite))
注意，如果釆用这种方法，程序的名称上会有一个隐含的约束：程序名必须是有效的模块名。因此，名为convert-incidents.py的程序的测试不能写成这样。因为import convert-incidents不是有效的，在Python标识符中，连接符是无效的（避开这一约束是可能的，但最简单的解决方案是使用总是有效模块名的程序文件名，比如，使用下划线替换连接符）。这里展示的结构（创建一个测试套件，添加一个或多个测试用例或测试套件，运行总体的测试套件，输出结果）是典型的机遇unittest的测试。运行时，这一特定实例产生如下结果：
...
.............................................................................................................
Ran 3 tests in 0.244s
OK
每次执行一个测试用例时，都会输出一个句点（因此上面的输出最前面有3个句点），之后是一行连接符，再之后是测试摘要（如果有任何一个测试失败，就会有更多的输出信息）。
如果我们尝试将测试分离开（典型情况下是要测试的每个程序和模块都有一个测试用例），就不要再使用doctests,而是直接使用unittest模块的功能——尤其是我们习惯于使用JUnit方法进行测试时ounittest模块会将测试分离于代码——对大型项目（测试编写人员与开发人员可能不一致）而言，这种方法特别有用。此外，unittest单元测试编写为独立的Python模块，因此，不会像在docstring内部编写测试用例时受到兼容性和明智性的限制。
unittest模块定义了 4个关键概念。测试夹具是一个用于描述创建测试（以及用完之后将其清理）所必需的代码的术语，典型实例是创建测试所用的一个输入文件，最后删除输入文件与结果输出文件。测试套件是一组测试用例的组合。测试用例是测试的基本单元—我们很快就会看到实例。测试运行者是执行一个或多个测试套件的对象。
典型情况下，测试套件是通过创建unittest.TestCase的子类实现的，其中每个名称 以“test”开头的方法都是一个测试用例。如果我们需要完成任何创建操作，就可以在一个名为setUp()的方法中实现；类似地，对任何清理操作，也可以实现一个名为 tearDown()的方法。在测试内部，有大量可供我们使用的unittest.TestCase方法，包括 assertTrue()、assertEqual()、assertAlmostEqual()（对于测试浮点数很有用）、assertRaises() 以及更多，还包括很多对应的逆方法，比如assertFalse()、assertNotEqual()、failIfEqual()、 failUnlessEqual ()等。
unittest模块进行了很好的归档，并且提供了大量功能，但在这里我们只是通过一 个非常简单的测试套件来感受一下该模块的使用。这里将要使用的实例,该练习要求创建一个Atomic模块，该模块可以用作一 个上下文管理器，以确保或者所有改变都应用于某个列表、集合或字典，或者所有改变都不应用。作为解决方案提供的Atomic.py模块使用30行代码来实现Atomic类， 并提供了 100行左右的模块doctest。这里，我们将创建test_Atomic.py模块，并使用 unittest测试替换doctest,以便可以删除doctest。
在编写测试模块之前，我们需要思考都需要哪些测试。我们需要测试3种不同的数据类型：列表、集合与字典。对于列表，需要测试的是插入项、删除项或修改项的值。对于集合，我们必须测试向其中添加或删除一个项。对于字典，我们必须测试的是插入一个项、修改一个项的值、删除一个项。此外，还必须要测试的是在失败的情况下，不会有任何改变实际生效。
结构上看，测试不同数据类型实质上是一样的，因此，我们将只为测试列表编写测试用例，而将其他的留作练习。test_Atomic.py模块必须导入unittest模块与要进行测试的Atomic模块。
创建unittest文件时，我们通常创建的是模块而非程序。在每个模块内部，我们定义一个或多个unittest.TestCase子类。比如，test_Atomic.py模块中仅一个单独的 unittest-TestCase子类，也就是TestAtomic (稍后将对其进行讲解)，并以如下两行结束:
if name == "__main__":
unittest.main()
这两行使得该模块可以单独运行。当然，该模块也可以被导入并从其他测试程序中运行——如果这只是多个测试套件中的一个，这一点是有意义的。
如果想要从其他测试程序中运行test_Atomic.py模块，那么可以编写一个与此类似的程序。我们习惯于使用unittest模块执行doctests,比如：
import unittest
import test_Atomic
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(test_Atomic.TestAtomic)
runner = unittest.TextTestRunner()
pnnt(runner.run(suite))
这里，我们已经创建了一个单独的套件，这是通过让unittest模块读取test_Atomic 模块实现的，并且使用其每一个test*()方法(本实例中是test_list_success()、test_list_fail()，稍后很快就会看到)作为测试用例。
我们现在将查看TestAtomic类的实现。对通常的子类(不包括unittest.TestCase 子类)，不怎么常见的是，没有必要实现初始化程序。在这一案例中，我们将需要建立 一个方法，但不需要清理方法，并且我们将实现两个测试用例。
def setUp(self)：
self.original_list = list(range(10))
我们已经使用了 unittest.TestCase.setUp()方法来创建单独的测试数据片段。
def test_list_succeed(self):
items = self.original_list[:]
with Atomic.Atomic(items) as atomic:
atomic.append(1999)
atomic.insert(2, -915)
del atomic[5]
atomic[4]= -782
atomic.insert(0, -9)
self.assertEqual(items,
[-9, 0, 1, -915, 2, -782, 5, 6, 7, 8, 9, 1999])
def test_list_fail(self):
items = self.original_list[:]
with self.assertRaises(AttributeError):
with Atomic.Atomic(items) as atomic:
atomic.append(1999)
atomic.insert(2, -915)
del atomic[5]
atomic[4] = -782
atomic.poop() # Typo
self.assertListEqual(items, self.original_list)
这里，我们直接在测试方法中编写了测试代码，而不需要一个内部函数，也不再使用unittest.TestCase.assertRaised()作为上下文管理器(期望代码产生AttributeError)。 最后我们也使用了 Python 3.1 的 unittest.TestCase.assertListEqual()方法。
正如我们已经看到的，Python的测试模块易于使用，并且极为有用，在我们使用 TDD的情况下更是如此。它们还有比这里展示的要多得多的大量功能与特征——比如，跳过测试的能力，这有助于理解平台差别——并且这些都有很好的文档支持。缺失的一个功能——但nose与py.test提供了——是测试发现，尽管这一特征被期望在后续的Python版本(或许与Python 3.2—起)中出现。
性能剖析（Profiling）
如果程序运行很慢，或者消耗了比预期内要多得多的内存，那么问题通常是选择的算法或数据结构不合适，或者是以低效的方式进行实现。不管问题的原因是什么， 最好的方法都是准确地找到问题发生的地方,而不只是检査代码并试图对其进行优化。 随机优化会导致引入bug,或者对程序中本来对程序整体性能并没有实际影响的部分进行提速，而这并非解释器耗费大部分时间的地方。
在深入讨论profiling之前，注意一些易于学习和使用的Python程序设计习惯是有意义的，并且对提高程序性能不无裨益。这些技术都不是特定于某个Python版本的， 而是合理的Python程序设计风格。第一，在需要只读序列时，最好使用元组而非列表； 第二，使用生成器，而不是创建大的元组和列表并在其上进行迭代处理；第三，尽量使用Python内置的数据结构 dicts、lists、tuples 而不实现自己的自定义结构，因为内置的数据结构都是经过了高度优化的；第四，从小字符串中产生大字符串时， 不要对小字符串进行连接，而是在列表中累积，最后将字符串列表结合成为一个单独的字符串；第五，也是最后一点，如果某个对象(包括函数或方法)需要多次使用属性进行访问(比如访问模块中的某个函数)，或从某个数据结构中进行访问，那么较好的做法是创建并使用一个局部变量来访问该对象，以便提供更快的访问速度。
Python标准库提供了两个特别有用的模块，可以辅助调査代码的性能问题。一个是timeit模块——该模块可用于对一小段Python代码进行计时，并可用于诸如对两个或多个特定函数或方法的性能进行比较等场合。另一个是cProfile模块，可用于profile 程序的性能——该模块对调用计数与次数进行了详细分解，以便发现性能瓶颈所在。
为了解timeit模块，我们将查看一些小实例。假定有3个函数function_a()、 function_b()、function_c(), 3个函数执行同样的计算，但分别使用不同的算法。如果将这些函数放于同一个模块中(或分别导入)，就可以使用timeit模块对其进行运行和比较。下面给出的是模块最后使用的代码：
if __name__ == "__main__":
repeats = 1000
for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):
t = timeit.Timer("{0}(X, Y)".format(function),"from __main__ import {0}, X, Y".format(function))
sec = t.timeit(repeats) / repeats
print("{function}() {sec:.6f} sec".format(**locals()))
赋予timeit.Timer()构造子的第一个参数是我们想要执行并计时的代码，其形式是字符串。这里，该字符串是“function_a(X,Y)”；第二个参数是可选的，还是一个待执行的字符串，这一次是在待计时的代码之前，以便提供一些建立工作。这里，我们从 __main__ (即this)模块导入了待测试的函数，还有两个作为输入数据传入的变量(X 与Y),这两个变量在该模块中是作为全局变量提供的。我们也可以很轻易地像从其他模块中导入数据一样来进行导入操作。
调用timeit.Timer对象的timeit()方法时，首先将执行构造子的第二个参数(如果有)， 之后执行构造子的第一个参数并对其执行时间进行计时。timeit.Timer.timeit()方法的返回值是以秒计数的时间，类型是float。默认情况下，timeit()方法重复100万次，并返回所 有这些执行的总秒数，但在这一特定案例中，只需要1000次反复就可以给出有用的结果, 因此对重复计数次数进行了显式指定。在对每个函数进行计时后，使用重复次数对总数进行除法操作，就得到了平均执行时间，并在控制台中打印出函数名与执行时间。
function_a() 0.001618 sec
function_b() 0.012786 sec
function_c() 0.003248 sec
在这一实例中，function_a()显然是最快的——至少对于这里使用的输入数据而言。 在有些情况下一一比如输入数据不同会对性能产生巨大影响——可能需要使用多组输入数据对每个函数进行测试，以便覆盖有代表性的测试用例，并对总执行时间或平均执行时间进行比较。
有时监控自己的代码进行计时并不是很方便，因此timeit模块提供了一种在命令行中对代码执行时间进行计时的途径。比如，要对MyModule.py模块中的函数function_a()进行计时，可以在控制台中输入如下命令：python3 -m timeit -n 1000 -s "from MyModule import function_a, X, Y" "function_a(X, Y)"(与通常所做的一样，对 Windows 环境，我们必须使用类似于C:Python3lpython.exe这样的内容来替换python3)。-m选项用于Python 解释器，使其可以加载指定的模块(这里是timeit),其他选项则由timeit模块进行处理。 -n选项指定了循环计数次数，-s选项指定了要建立，最后一个参数是要执行和计时的代码。命令完成后，会向控制台中打印运行结果，比如：
1000 loops, best of 3: 1.41 msec per loop
之后我们可以轻易地对其他两个函数进行计时，以便对其进行整体的比较。
cProfile模块(或者profile模块，这里统称为cProfile模块)也可以用于比较函数 与方法的性能。与只是提供原始计时的timeit模块不同的是，cProfile模块精确地展示 了有什么被调用以及每个调用耗费了多少时间。下面是用于比较与前面一样的3个函数的代码：
if __name__ == "__main__":
for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):
cProfile.run("for i in ranged 1000): {0}(X, Y)".format(function))
我们必须将重复的次数放置在要传递给cProfile.run()函数的代码内部，但不需要做任何创建，因为模块函数会使用内省来寻找需要使用的函数与变量。这里没有使用显式的print()语句，因为默认情况下，cProfile.run()函数会在控制台中打印其输出。下面给出的是所有函数的相关结果(有些无关行被省略，格式也进行了稍许调整，以便与页面适应)：
1003 function calls in 1.661 CPU seconds
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.003 0.003 1.661 1.661 :1 ( )
1000 1.658 0.002 1.658 0.002 MyModule.py:21 (function_a)
1 0.000 0.000 1.661 1.661 {built-in method exec}
5132003 function calls in 22.700 CPU seconds
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.487 0.487 22.700 22.700 : 1 ( )
1000 0.011 0.000 22.213 0.022 MyModule.py:28(function_b)
5128000 7.048 0.000 7.048 0.000 MyModule.py:29( )
1000 0.00 50.000 0.005 0.000 {built-in method bisectjeft}
1 0.000 0.000 22.700 22.700 {built-in method exec}
1000 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in method len}
1000 15.149 0.015 22.196 0.022 {built-in method sorted}
5129003 function calls in 12.987 CPU seconds
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.205 0.205 12.987 12.987 :l ( )
1000 6.472 0.006 12.782 0.013 MyModule.py:36(function_c)
5128000 6.311 0.000 6.311 0.000 MyModule.py:37( )
1 0.000 0.000 12.987 12.987 {built-in method exec}
ncalls ("调用的次数")列列出了对指定函数(在filename:lineno(function)中列出) 的调用次数。回想一下我们重复了 1000次调用，因此必须将这个次数记住。tottime (“总的时间”)列列出了某个函数中耗费的总时间，但是排除了函数调用的其他函数内部花费的时间。第一个percall列列出了对函数的每次调用的平均时间(tottime // ncalls)。 cumtime ("累积时间")列出了在函数中耗费的时间，并且包含了函数调用的其他函数内部花费的时间。第二个percall列列出了对函数的每次调用的平均时间，包括其调用的函数耗费的时间。
这种输出信息要比timeit模块的原始计时信息富有启发意义的多。我们立即可以发现，function_b()与function_c()使用了被调用5000次以上的生成器，使得它们的速度至少要比function_a()慢10倍以上。并且，function_b()调用了更多通常意义上的函数，包括调用内置的sorted()函数，这使得其几乎比function_c()还要慢两倍。当然,timeit() 模块提供了足够的信息来查看计时上存在的这些差别，但cProfile模块允许我们了解为什么会存在这些差别。正如timeit模块允许对代码进行计时而又不需要对其监控一样，cProfile模块也可以做到这一点。然而，从命令行使用cProfile模块时，我们不能精确地指定要执行的 是什么——而只是执行给定的程序或模块，并报告所有这些的计时结果。需要使用的 命令行是python3 -m cProfile programOrModule.py,产生的输出信息与前面看到的一 样，下面给出的是输出信息样例，格式上进行了一些调整，并忽略了大多数行：
10272458 function calls (10272457 primitive calls) in 37.718 CPU secs
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
10.000 0.000 37.718 37.718 :1 ( )
10.719 0.719 37.717 37.717 :12( )
1000 1.569 0.002 1.569 0.002 :20(function_a)
1000 0.011 0.000 22.560 0.023 :27(function_b)
5128000 7.078 0.000 7.078 0.000 :28( )
1000 6.510 0.007 12.825 0.013 :35(function_c)
5128000 6.316 0.000 6.316 0.000 :36( )
在cProfile术语学中，原始调用指的就是非递归的函数调用。
以这种方式使用cProfile模块对于识别值得进一步研究的区域是有用的。比如，这里 我们可以清晰地看到function_b()需要耗费更长的时间，但是我们怎样获取进一步的详细资料？我们可以使用cProfile.run("function_b()")来替换对function_b()的调用。或者可以保存完全的profile数据并使用pstats模块对其进行分析。要保存profile,就必须对命令行进行稍许修改:python3 -m cProfile -o profileDataFile programOrModule.py。 之后可以对 profile 数据进行分析，比如启动IDLE,导入pstats模块，赋予其已保存的profileDataFile,或者也可以在控制台中交互式地使用pstats。
下面给出的是一个非常短的控制台会话实例，为使其适合页面展示，进行了适当调整，我们自己的输入则以粗体展示：
$ python3 -m cProfile -o profile.dat MyModule.py
$ python3 -m pstats
Welcome to the profile statistics browser.
% read profile.dat
profile.dat% callers function_b
Random listing order was used
List reduced from 44 to 1 due to restriction
Function was called by...
ncalls tottime cumtime
:27(function_b) - 1000 0.011 22.251 :12( )
profile.dat% callees function_b
Random listing order was used
List reduced from 44 to 1 due to restriction
Function called...
ncalls tottime cumtime
:27(function_b)-
1000 0.005 0.005 built-in method bisectJeft
1000 0.001 0.001 built-in method len
1000 1 5.297 22.234 built-in method sorted
profile.dat% quit
输入help可以获取命令列表，help后面跟随命令名可以获取该命令的更多信息。比如, help stats将列出可以赋予stats命令的参数。还有其他一些可用的工具，可以提供profile数据的图形化展示形式，比如 RunSnakeRun (), 该工具需要依赖于wxPython GUI库。
使用timeit与cProfile模块，我们可以识别出我们自己代码中哪些区域会耗费超过预期的时间；使用cProfile模块，还可以准确算岀时间消耗在哪里。
以上内容部分摘自视频课程 05后端编程Python-19调试、测试和性能调优(下) ，更多实操示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程，学习更轻松，不花钱还能学习真本领。
像这样反回序例就是多个值 def get_gitpath(): gitpaths=[] gitpath= request.args.get('c', 0, type=str) f = open(sys.path[0]+"\\gitpath.txt","r") lines = f.readlines() for line in lines : line=line.strip('\n') gitpaths.append(line)...
