Python基于Hypothesis测试库生成测试数据
Hypothesis是Python的一个高级测试库。它允许编写测试用例时参数化，然后生成使测试失败的简单易懂的测试数据。可以用更少的工作在代码中发现更多的bug。
安装
pipinstallhypothesis
如何设计测试数据
通过介绍也许你还不了解它是干嘛的，没关系！我们举个例子。
首先，我有一个需要测试的函数：
defadd(a,b):
"""实现加法运算"""
returna+b
测试代码是这样的：
importunittest classAddTest(unittest.TestCase): deftest_case1(self): c=add(1,2) self.assertEqual(c,3) deftest_case2(self): c=add(0,2) self.assertEqual(c,2) deftest_case3(self): c=add(-2,2) self.assertEqual(c,0) if__name__=='__main__': unittest.main()
为了更全面的验证的add()函数，我必须设计足够多的测试数据，同样也需要很多条用例！
当然，为了测试足够多的数据，我们也可以将代码改称这样。
importunittest
fromrandomimportrandint
classAddTest(unittest.TestCase):
deftest_case(self):
foriinrange(10):
a=randint(-32768,32767)
b=randint(-32768,32767)
print("a->",a)
print("b->",b)
c1=a+b
c2=add(a,b)
self.assertEqual(c1,c2)
if__name__=='__main__':
unittest.main()
通过调用randint()函数生成随机数。循环10次（也可以是100次，1000次），用更少的代码做更多的测试，测试的数据越多，发现bug的可能性越大。
测试结果如下：
>pythontest_hypothesis_demo.py
a->11503
b->-784
a->-31548
b->13057
a->22033
b->3618
a->-32249
b->28025
a->-15429
b->31055
a->16095
b->13445
a->-31536
b->14606
a->18655
b->-18039
a->17923
b->-12079
a->-9256
b->-26440
.
------------------------
Ran1testin0.002s
OK
用hypothesis生成测试数据
上面的测试数据很难随机到边界值，除非我手动设计数据，而且用for循环也不是太好的设计。是时候让hypothesis登场了。
importunittest
fromhypothesisimportgiven,settings
importhypothesis.strategiesasst
classAddTest(unittest.TestCase):
@settings(max_examples=10)
@given(a=st.integers(),b=st.integers())
deftest_case(self,a,b):
print("a->",a)
print("b->",b)
c1=a+b
c2=add(a,b)
self.assertEqual(c1,c2)
if__name__=='__main__':
unittest.main()
通过@given()装饰测试用例，调用strategies模块下面的integers()方法生成随机的测试数。在@setting()装饰器中通过max_examples用来控制随机数的个数。
运行结果如下：
>pythontest_hypothesis_demo.py
a->0
b->0
a->5980
b->-3607224505277606703
a->324106882
b->23975
a->23272
b->4917
a->107
b->-155
a->-4500
b->-8303
a->2683
b->4384
a->27
b->-81
a->-122472823694675410551869872440384533757
b->-89
a->19075
b->4362
.
-------------------------------------------------
Ran1testin0.032s
hypothesis生成的数据会更具有测试价值，对吧？hypothesis还可以生成更多类型的测试数据。例如email格式和text格式。
email->0@A.com
text->
email->^H@R70-s0Xke.Sb-UBn08.VzT--dz000I0o00r00s--EJY.e.Ov.aRaMcOtext->-
email->6a#@T.HKt
text->↕
email->'/YAw/jnIZ!0fS+A@E7UJ.expErt
text->+�
email->*xh*-#t5$0-L8O&r10XnXU-**+e%0xy-@k.O.e.lEase
text->#�����/���+
�)�▲�
email->2U!N0+|*%~@T.q-NX-0-0gWl.x.Lv
text->
email->&i/o!F*@xuW--03.p00-t0Y-0Z0.MW.K-000-n-sB0rR-0L.Y.y2u.NXptL0bgG-0U.XN--FLw351E
text->�0▲-���
email->oK*-@p.ZiP
text->☺
email->/@mOL.Y-Q.j.p.d-3Mzi.i.Utv-M.yachts
text->(
email->4ql$y2%N4h@c.veRSIcheruNG
text->
这些数据看上去就具有很高的测试价值。好吧！测试一定明白我在说什么。
问题来了，我们可以将hypothesis生成的数据应用到Web或接口自动化测试中么？
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。