### Python `unittest` 框架使用指南 #### 创建测试案例 为了编写单元测试，通常会继承自 `unittest.TestCase` 类来定义一个新的测试类。在这个类里面可以定义多个以 `test_` 开头的方法，每一个这样的方法代表一个独立的测试用例。 ```python import unittest class MyTestCase(unittest.TestCase): def test_something(self): self.assertEqual(True, True) if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` 这段代码展示了如何创建最简单的测试案例[^2]。 #### 运行测试 可以通过多种方式运行这些测试： - **命令行**：如果所有的测试文件都放在名为 `tests` 的目录下，则可以在命令行输入 `python -m unittest discover tests` 来自动发现并执行该目录下的所有测试脚本[^3]。 - **IDE集成**：像 PyCharm 这样的开发工具提供了内置的支持，可以直接点击按钮运行单个测试函数或整个测试类中的所有测试[^1]。 #### 组织测试套件 对于更复杂的项目来说，可能希望将不同的测试组合成一组来进行批量管理。这时就可以利用 `TestSuite` 对象以及其提供的 `addTests()` 方法来构建自己的测试集合[^5]。 ```python def suite(): suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(MyTestCase('test_something')) return suite if __name__ == "__main__": runner = unittest.TextTestRunner() runner.run(suite()) ``` 上述例子说明了怎样手动组装一个包含特定成员的测试集，并指定要使用的报告样式（这里是文本形式）。 #### 控制测试顺序 默认情况下，`unittest` 并不会按照源码中定义的位置先后关系去决定各个测试之间的相对次序；而是基于它们的名字按字母表排序后依次调用。不过，在某些特殊场景下确实存在调整需求——比如当某个前置条件依赖于另一个操作的结果时。此时可考虑采用装饰器机制或者重写父类里的 `_order_tests_by_dependency` 函数来自定义逻辑[^4]。 #### 常见断言方法 最后值得一提的是丰富的内建验证手段，即所谓的 "assertions" 或者说 “断言”。除了前面提到过的 `assertTrue()/assertFalse()` 外还有诸如 `assertEquals()`, `assertRaises()` 等等用于不同场合的选择。