1、Unittest

　　Unittest是Python标准库中自带的单元测试框架。有时候也被称为PyUnit。就像JUnit是Java语言的标准单元测试框架一样，Unittest(PyUnit)则是Python语言的标准单元测试框架，官方维护。支持自动化测试，测试用例的初始化和关闭，测试用例的聚合等功能。

　　Unittest中最核心的四个概念是：testcase（测试用例）, testsuite（测试用例集）,testrunner（测试执行）,testfixture（测试装置）。

　　Testcase测试用例，每个测试方法以 test 开头，自动被Unittest识别的。

　　TestSuite测试用例集，通过类(class)的方式，将测试用例组织在一起。

　　Testloader用来加载TestCase到TestSuite中，loadTestsFrom__()方法，寻找TestCase，创建它们的实例，然后add到TestSuite中，再进行返回。

　　TextTestRunner执行测试用例，run(test)会执行TestSuite/TestCase中的run(result)方法，测试的结果会保存到TextTestResult实例中，包括运行了多少测试用例，成功了多少，失败了多少等信息。

　　fixture测试用例环境的搭建和销毁。setUp()和tearDown()两个方法，在每个测试方法执行前以及执行后执行一次，setUp用来为测试准备环境，tearDown用来清理环境，以备之后的测试。

　　Unittest使用流程：定义一个TestCase，然后由TestLoader加载TestCase到TestSuite，然后由TextTestRunner来运行TestSuite，运行的结果保存在TextTestResult中，我们通过命令行或者unittest.main()执行时，main会调用TextTestRunner中的run来执行，或者我们可以直接通过TextTestRunner来执行用例。

　　参数：verbosity参数可以控制执行结果的输出，0是简单报告、1是一般报告、2是详细报告。可以通过addTest和addTests向suite中添加case或suite，也可以用TestLoader的loadTestsFrom__()方法。使用setUp()、tearDown()、setUpClass()以及tearDownClass()可以在用例执行前布置环境，以及在用例执行后清理环境。可以通过skip，skipIf，skipUnless装饰器跳过某个case，或者用TestCase.skipTest方法。参数中加stream，可以将报告输出到文件：可以用TextTestRunner输出txt报告，以及可以用HTMLTestRunner输出html报告。可以结合代码覆盖率工具coverage，进行代码覆盖率统计。

　　可以统计行和分支覆盖率（coverage run --branch test.py）。

　　2、Autotest

　　Autotest是Google、Redhat、IBM公司联合开发的分布式自动化测试框架，兼顾软硬件测试。基于Python，用于操作系统内核冒烟测试、服务器硬件验证等。使用Autotest有两个前提：被测机上需安装Python；测试发起机器与被测机间要建立无密码SSH信任关系。

　　3、Testoob

　　testoob是一个针对python的高级单元测试框架。它集成了现有的PyUnit（模块“UNITTEST”）测试套件，便于使用和进行扩展。目前使用人数和社区生态均较少。

　　4、Doctest

　　Doctest是一个Python发行版自带的标准模块，利用文档的形式模拟代码的执行操作。采用交互式会话的Python代码片段，测试执行并验证结果，代码和测试用例没有进行分离。

　　5、The Haskell Test Framework

　　允许一种简单方便的方式进行黑匣子测试，自动收集测试定义的自定义预处理器。预处理器允许用准确的文件名和行号信息报告失败的测试用例。可以为失败的测试生成高度可读的输出，目前用于单元测试使用人数较少。

　　6、Twisted Trial

　　对PyUnit的扩展，trial是Twisted的测试脚本程序，针对Linux的，编译好的trial在Windows下无法直接运行，目前用于单元测试使用人数较少。

　　7、ShouldDSL

　　分布式测试工具，应用较少。

　　8、Green

　　Python测试运行程序，应用于单元测试人数较少。

　　9、Mock

　　Python用于支持单元测试的库，它的主要功能是使用mock对象替代掉指定的Python对象，以达到模拟对象的行为，然后验证后续的执行是否正确。在进行单元测试的时候，可以指定任何对象的返回值，便于测试对外部接口有依赖的代码(导入型代码)。从Python 3.3开始，mock模块已经被合并到标准库中，被命名为unittest.mock，可以直接进行使用。

　　10、MOX

　　Python的基于mock的单元测试框架。应用案例和使用人数相对较少。

　　11、Tox

　　通用的虚拟环境管理和测试命令行工具。tox能够让我们在同一个Host上自定义出多套相互独立且隔离的python环境。用于运行静态代码分析、测试工具和自动化程序包构建，但应用单元测试较少。

　　12、Pytest

　　Pytest是根据MIT许可的条款发行的免费和开源软件。

　　Pytest是Python另一个第三方单元测试库。它的目的是让单元测试变得更容易，并且也能扩展到支持应用层面复杂的功能测试。pytest兼容unittest框架的代码，可以用来运行Unittest测试用例。

　　Pytest的特性有：

　　1）支持用简单的assert语句实现丰富的断言，无需复杂的self.assert*函数。

　　2）自动识别测试模块和测试函数。

　　3）兼容unittest和nose测试集。

　　4）支持Python3和PyPy3。

　　5）丰富的插件生态，已有300多个各式各样的插件，和活跃的社区。

　　用例编写：pytest支持函数、测试类形式的测试用例。并且可以方便地使用 assert语句进行断言，不用担心在 nose 或 unittest 中产生的缺失详细上下文信息的问题。

　　用例发现和执行：unittest 和 nose 所支持的用例发现和执行能力，pytest 均支持。pytest 支持用例自动（递归）发现：

　　默认发现当前目录下所有符合 test_*.py 或 *_test.py 的测试用例文件中，以 test 开头的测试函数或以 Test 开头的测试类中的以 test 开头的测试方法。执行指定用例：指定测试文件路径（pytest /path/to/test/file.py）、

　　指定测试类（pytest /path/to/test/file.py:TestCase）、指定测试方法（pytest another.test::TestClass::test_method）、指定测试函数（pytest /path/to/test/file.py:test_function）。

　　测试装置（Fixtures）：它不但能实现setUp和tearDown这种测试前置和清理逻辑，还其他非常多强大的功能。

　　1）pytest支持依赖注入机制，你无需通过from xx import xx的形式显示导入，只需要在测试函数的参数中指定同名参数即可。

　　2）共享：在 pytest 中，同一个测试夹具可被多个测试文件中的多个测试用例共享。只需在包（Package）中定义 conftest.py 文件，并把测试夹具的定义写在该文件中，则该包内所有模块（Module）的所有测试用例均可使用 conftest.py 中所定义的测试夹具。

　　3）nittest 和 nose 均支持测试前置和清理的生效级别：测试方法、测试类和测试模块。pytest 的测试夹具同样支持各类生效级别，且更加丰富。通过在 pytest.fixture中指定scope参数来设置：function——函数级，即调用每个测试函数前，均会重新生成 fixture；class——类级，调用每个测试类前，均会重新生成 fixture；module——模块级，载入每个测试模块前，均会重新生成 fixture；package——包级，载入每个包前，均会重新生成 fixture；session ——会话级，运行所有用例前，只生成一次 fixture，通常用于全局系统初始化。

　　4）测试前置和清理:pytest 的测试夹具也能够实现测试前置和清理，通过 yield 语句来拆分这两个逻辑。yield smtp_connection 及前面的语句相当于测试前置，通过 yield 返回准备好的测试资源 smtp_connection; 而后面的语句则会在用例执行结束（确切的说是测试夹具的生效级别的声明周期结束时）后执行，相当于测试清理。

　　5）跳过测试和预计失败：pytest 除了支持unittest和nosetest的跳过测试和预计失败的方式外，还在 pytest.mark 中提供对应方法：通过skip装饰器或 pytest.skip函数直接跳过测试；通过skipif按条件跳过测试；通过 xfail预计测试失败。

　　6）子测试参数化测试：pytest除了支持unittest中的 TestCase.subTest，还支持一种更为灵活的子测试编写方式，也就是参数化测试，通过 pytest.mark.parametrize 装饰器实现。在下面的示例中，定义一个test_eval 测试函数，通过 pytest.mark.parametrize 装饰器指定 3 组参数，则将生成 3 个子测试。

　　用例执行结果：不需要main函数，pytest自动识别test_开头的测试方法(用例)。使用 pytest 去执行用例时，它会输出详细的（且是多种颜色）上下文信息，既输出了测试代码上下文，也输出了被测变量值的信息。通过或不通过会用不同的颜色进行区分，测试结果输出布局更加友好易读。相比于 nose 和 unittest，pytest 允许用户使用更简单的方式编写测试用例。

　　13、Nose/nose2

　　nose是Python的一个第三方单元测试框架，完全兼容 unittest。python自带框架unttest的扩展，使测试更简单高效，也是一个开源的项目。

　　nose已经进入维护模式，继承nose的是nose2，但要注意的是，nose2并不支持nose的全部功能，nose2的主要目的是扩展Python的标准单元测试库unittest，因此它的定位是“带插件的unittest”。nose2提供的插件，例如测试用例加载器，覆盖度报告生成器，并行测试等内置插件和第三方插件，让单元测试变得更加完善。

　　nose 相较于 unittest 一个最大的优势就是插件体系，自带了很多有用的插件，也有丰富的第三方插件，当 nose 本身不能够完全满足我们的测试需求时，可以通过安装插件，并在 nosetests 命令行指定该插件所提供的特定参数即可非常容易的使用插件。

表1 单元测试工具对比（来源：GitHub）

作者：郎显磊 曹睿   

来源：51Testing软件测试网原创