单元测试实现 Python 属性

Question

我有一个具有以下属性的课程clusters：

import numpy as np

class ClustererKmeans(object):

    def __init__(self):
        self.clustering = np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])

    @property
    def clusters(self):
        assert self.clustering is not None, 'A clustering shall be set before obtaining clusters'
        return np.unique(self.clustering)

我现在想为这个简单的属性编写一个单元测试。我开始：

from unittest import TestCase, main
from unittest.mock import Mock

class Test_clusters(TestCase):

    def test_gw_01(self):
        sut = Mock()
        sut.clustering = np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])
        r = ClustererKmeans.clusters(sut)
        e = np.array([0, 1, 3, 4, 5])
        # The following line checks to see if the two numpy arrays r and e are equal,
        # and gives a detailed error message if they are not. 
        TestUtils.equal_np_matrix(self, r, e, 'clusters')

if __name__ == "__main__":
    main()

但是，这并没有运行。

TypeError: 'property' object is not callable

接下来我将r = ClustererKmeans.clusters(sut) 行更改为以下内容：

r = sut.clusters

但我又遇到了一个意外错误。

AssertionError: False is not true : r shall be a <class 'numpy.ndarray'> (is now a <class 'unittest.mock.Mock'>)

有没有一种简单的方法可以使用 unittest 框架在 Python 中测试属性的实现？

Answer 1

直接到call property，您可以将原始代码中的ClustererKmeans.clusters(sut)替换为ClustererKmeans.clusters.__get__(sut)。

即使我是一个嘲弄热情的恕我直言，这个案例也不是应用它的好例子。模拟对于从类和资源中删除依赖关系很有用。在您的情况下，ClustererKmeans 有一个空的构造函数，并且没有任何依赖关系可以打破。你可以这样做：

class Test_clusters(TestCase):
    def test_gw_01(self):
        sut = ClustererKmeans()
        sut.clustering = np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])
        np.testing.assert_array_equal(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),sut.clusters)

如果您要使用模拟，您可以使用 unittest.mock.patch.object 修补 ClustererKmeans() 对象：

def test_gw_01(self):
    sut = ClustererKmeans()
    with patch.object(sut,"clustering",new=np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])):
        e = np.array([0, 1, 3, 4, 5])
        np.testing.assert_array_equal(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),sut.clusters)

...但是当python给你一个简单直接的方法时，为什么要使用patch呢？

另一种使用模拟框架的方法应该是信任numpy.unique 并检查属性是否正确 正确的工作：

@patch("numpy.unique")
def test_gw_01(self, mock_unique):
    sut = ClustererKmeans()
    sut.clustering = Mock()
    v = sut.clusters
    #Check is called ....
    mock_unique.assert_called_with(sut.clustering)
    #.... and return
    self.assertIs(v, mock_unique.return_value)

    #Moreover we can test the exception
    sut.clustering = None
    self.assertRaises(Exception, lambda s:s.clusters, sut)

我为一些错误道歉，但我不测试代码。如果您通知我，我会尽快解决所有问题。