Python中不尽如人意的断言Assertion

python基础

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2019-2-9

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Python Assert 为何不尽如人意

Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果断言失败则会抛出异常。

>>> assert 1 + 1 == 2
>>> assert isinstance('Hello', str)
>>> assert isinstance('Hello', int)

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AssertionError

其实assert看上去不错,然而用起来并不爽。就比如有人告诉你程序错了,但是不告诉哪里错了。很多时候这样的assert还不如不写,写了我就想骂娘。直接抛一个异常来得更痛快一些。

改进方案 #1

一个稍微改进一丢丢的方案就是把必要的信息也放到assert语句后面,比如这样。

>>> s = "nothin is impossible."
>>> key = "nothing"
>>> assert key in s, "Key: '{}' is not in Target: '{}'".format(key, s)

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AssertionError: Key: 'nothing' is not in Target: 'nothin is impossible.'

看上去还行吧,但是其实写的很蛋疼。假如你是一名测试汪,有成千上万的测试案例需要做断言做验证,相信你面对以上做法,心中一定有千万只那种马奔腾而过。

改进方案 #2

不管你是你是搞测试还是开发的,想必听过不少测试框架。你猜到我要说什么了吧?对,不用测试框架里的断言机制,你是不是洒。

py.test

py.test 是一个轻量级的测试框架,所以它压根就没写自己的断言系统,但是它对Python自带的断言做了强化处理,如果断言失败,那么框架本身会尽可能多地提供断言失败的原因。那么也就意味着,用py.test实现测试,你一行代码都不用改。

import pytest

def test_case():
    expected = "Hello"
    actual = "hello"
    assert expected == actual

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

"""
================================== FAILURES ===================================
__________________________________ test_case __________________________________

    def test_case():
        expected = "Hello"
        actual = "hello"
>       assert expected == actual
E       assert 'Hello' == 'hello'
E         - Hello
E         ? ^
E         + hello
E         ? ^

assertion_in_python.py:7: AssertionError
========================== 1 failed in 0.05 seconds ===========================
""""

unittest

Python自带的unittest单元测试框架就有了自己的断言方法self.assertXXX(),而且不推荐使用assert XXX语句。

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FoO')

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
    
"""
Failure
Expected :'FOO'
Actual   :'FoO'

Traceback (most recent call last):
  File "assertion_in_python.py", line 6, in test_upper
    self.assertEqual('foo'.upper(), 'FoO')
AssertionError: 'FOO' != 'FoO'
"""

ptest

我非常喜欢ptest,感谢Karl大神写了这么一个测试框架。ptest中的断言可读性很好,而且智能提示也很方便你通过IDE轻松完成各种断言语句。

from ptest.decorator import *
from ptest.assertion import *

@TestClass()
class TestCases:
    @Test()
    def test1(self):
        actual = 'foo'
        expected = 'bar'
        assert_that(expected).is_equal_to(actual)

"""
Start to run following 1 tests:
------------------------------
...
[demo.assertion_in_python.TestCases.test1@Test] Failed with following message:
...
AssertionError: Unexpectedly that the str <bar> is not equal to str <foo>.
"""

改进方案 #3

不仅仅是你和我对Python中的断言表示不满足,所以大家都争相发明自己的assert包。在这里我强烈推荐assertpy 这个包,它异常强大而且好评如潮。

pip install assertpy

看例子:

from assertpy import assert_that

def test_something():
    assert_that(1 + 2).is_equal_to(3)
    assert_that('foobar')\
        .is_length(6)\
        .starts_with('foo')\
        .ends_with('bar')
    assert_that(['a', 'b', 'c'])\
        .contains('a')\
        .does_not_contain('x')

从它的github 主页 文档上你会发现它支持了几乎你能想到的所有测试场景,包括但不限于以下列表。

  • Strings

  • Numbers

  • Lists

  • Tuples

  • Dicts

  • Sets

  • Booleans

  • Dates

  • Files

  • Objects

而且它的断言信息简洁明了,不多不少。

Expected <foo> to be of length <4>, but was <3>.
Expected <foo> to be empty string, but was not.
Expected <False>, but was not.
Expected <foo> to contain only digits, but did not.
Expected <123> to contain only alphabetic chars, but did not.
Expected <foo> to contain only uppercase chars, but did not.
Expected <FOO> to contain only lowercase chars, but did not.
Expected <foo> to be equal to <bar>, but was not.
Expected <foo> to be not equal to <foo>, but was.
Expected <foo> to be case-insensitive equal to <BAR>, but was not.

在发现assertpy之前我也想写一个类似的包,尽可能通用一些。但是现在,我为毛要重新去造轮子?完全没必要!

总结

断言在软件系统中有非常重要的作用,写的好可以让你的系统更稳定,也可以让你有更多真正面对对象的时间,而不是在调试代码。

Python中默认的断言语句其实还有一个作用,如果你写了一个类型相关的断言,IDE会把这个对象当成这种类型,这时候智能提示就有如神助。

要不要把内置的断言语句换成可读性更好功能更强大的第三方断言,完全取决于实际情况。比如你真的需要验证某个东西并且很关心验证结果,那么必须不能用简单的assert;如果你只是担心某个点可能有坑或者让IDE认识某个对象,用内置的assert既简单又方便。

所以说,项目经验还是蛮重要的。

关于作者:Python技术爱好者,目前从事测试开发相关工作,转载请注明原文出处。
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原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000007248161

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