自动化测试可提升效率与代码质量，python 的 unittest 框架适合入门及中小型项目。一、测试用例以类组织，命名建议 testxxx 格式，方法名以 test_ 开头，使用断言验证结果，保持类间独立。二、setup 和 teardown 用于初始化和清理操作，支持 setupclass 与 teardownclass（需 @classmethod）。三、通过 unittest.main() 或 testloader 与 texttestrunner 实现批量运行测试，支持生成 html 报告。四、注意测试失败可能源于测试条件或断言错误，需处理异常，重视核心逻辑覆盖，及时维护测试用例。掌握以上要点即可实现基础而实用的自动化测试流程。
自动化测试是提升开发效率和保障代码质量的重要手段，Python 的 unittest 框架作为标准库的一部分，简单易用又功能强大，非常适合入门和中小型项目的测试需求。下面我们就来看看怎么用它来实现自动化测试。
一、写好测试用例：组织结构要清晰
在 unittest 中，测试用例是以类的形式组织的，每个测试方法对应一个测试点。建议把测试类命名为类似 TestXXX 的格式，方便识别。
举个例子，如果你有一个加法函数：
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def add(a, b):
return a + b对应的测试类可以这样写：
import unittest
class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
def test_add_positive_numbers(self):
self.assertEqual(add(2, 3), 5)
def test_add_negative_numbers(self):
self.assertEqual(add(-1, -1), -2)几点建议：
- 每个测试方法名必须以
test_开头，否则不会被自动识别。 - 使用
assertEqual、assertTrue等断言方法来验证结果。 - 测试类之间尽量保持独立，避免相互依赖。
二、前置和后置操作：setUp 和 tearDown 的使用
有些测试可能需要一些初始化或清理工作，比如连接数据库、创建临时文件等。这时候就可以用到 setUp() 和 tearDown() 方法。
它们分别在每个测试方法执行前后运行：
class TestDatabaseConnection(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print("准备测试环境，比如连接数据库")
def tearDown(self):
print("清理测试环境，比如断开连接")
def test_query_data(self):
# 这里模拟查询操作
result = True
self.assertTrue(result)注意：
- 如果你希望整个类只执行一次 setup/teardown，可以用
setUpClass和tearDownClass（记得加上@classmethod装饰器）。 - 不要把业务逻辑写进这些方法里，容易造成测试不稳定。
三、批量运行测试：用 TestLoader 和 TextTestRunner
写好多个测试类之后，肯定不想一个个手动跑。可以用 unittest 提供的加载器和运行器来批量执行。
基本方式如下：
if __name__ == '__main__':
unittest.main()这种方式会自动发现当前模块中所有以 Test 开头的类，并运行其中的测试方法。
如果你想更灵活地控制测试范围，比如只运行某个测试类或文件，可以这样写：
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestMathFunctions) runner = unittest.TextTestRunner() runner.run(suite)
还可以把测试输出重定向为 HTML 报告（需要第三方库如 HTMLTestRunner），方便团队查看。
四、常见问题与注意事项
- 测试失败不一定是代码错：有可能是测试条件没准备好，或者断言写错了。
-
不要忽略异常处理：如果被测函数可能抛异常，要用
assertRaises来捕获预期错误。 - 测试覆盖率不是越高越好：覆盖核心逻辑比追求数字更重要。
- 测试代码也要维护：随着功能变化，及时更新测试用例，不然很容易失效。
基本上就这些内容了。掌握这几个关键点，就能用 unittest 实现基础但实用的自动化测试流程。虽然它不像 pytest 那样灵活强大，但胜在无需额外安装，适合快速上手。
