Как настроить тестовые данные и тестовые случаи в одном скрипте Python

Question

Я пишу модульный тест и пытаюсь настроить тестовые данные для использования для тестовых случаев в том же скрипте Python.

Однако, когда я запускаю скрипт, он создает тестовые данные,но печатает сообщение об ошибке, что данные не существуют, что приводит к провалу теста.Только когда я снова запускаю скрипт, тест завершается успешно.

Ниже приведен упрощенный скрипт, который я написал, чтобы выяснить, что происходит.

import unittest
from ddt import ddt, file_data
import pandas

@ddt
class TestWhatever(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.setup_test_data()
        print("setUpClass is running")

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        print("tearDownClass is running")

    @classmethod
    def setup_test_data(cls):
        data = pandas.DataFrame({'msg':["testing"]})
        data = data.transpose()
        with open("practice_test.json", "w") as file:
           file.write(data.to_json())
        print("setup_test_data is running")

    @file_data("practice_test.json")
    def test_whatever_possible(self, msg):
        print("test_whatever_possible is running :", msg)
        self.assertEqual('q', 'q')

    def test_whatever_impossible(self):
        print("test_whatever_impossible is running")
        self.assertEqual('n', 'n')

Когда я запускаю скрипт выше,он печатает:

setup_test_data is running
setUpClass is running
test_whatever_impossible is running
.EtearDownClass is running

======================================================================
ERROR: test_whatever_possible_00001_error (main.TestWhatever)
Error!
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "C:\ddt.py", line 145, in wrapper
    return func(self, *args, **kwargs)
  File "C:\ddt.py", line 187, in func
    raise ValueError(message % file_attr)
ValueError: practice_test.json does not exist

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.006s

FAILED (errors=1)

Затем при втором запуске:

setup_test_data is running
setUpClass is running
test_whatever_impossible is running
.test_whatever_possible is running : testing
.tearDownClass is running

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.005s

OK

В этот момент я в значительной степени растерялся ... У кого-нибудь есть подсказка по этому поводу?

Answer 1

В качестве обходного пути вы можете написать собственный декоратор для создания файла данных, например,

def create_data(name):
    def decorator(fn):
        def decorated(*args, **kwargs):
            data = pandas.DataFrame({"msg": ["testing"]})
            data = data.transpose()
            with open(name, "w") as file:
                file.write(data.to_json())
            res = fn(*args, **kwargs)
            os.unlink(name)
            return res
        return decorated
    return decorator

, а затем сложить его для своего теста (и удалить шаг setup_test_data):

@ddt
class TestWhatever(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        print("setUpClass is running")

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        print("tearDownClass is running")

    @create_data("practice_test.json")
    @file_data("practice_test.json")
    def test_whatever_possible(self):
        print("test_whatever_possible is running :")
        self.assertEqual("q", "q")

Обновление: 31 января

В следующем примере сохраняется поведение ddt при передаче значения параметра в тестовую функцию:

import json
import unittest
from ddt import ddt, FILE_ATTR


def create_file_data(value, data):
    def wrapper(func):
        with open(value, "w") as file:
            file.write(json.dumps(data))
        # this is what the file_data decorator does
        setattr(func, FILE_ATTR, value)
        return func

    return wrapper


@ddt
class TestWhatever(unittest.TestCase):
    @create_file_data("practice_test.json", {"msg": ["testing"]})
    def test_file_data(self, msg):
        print("test_file_data msg:", msg)


unittest.main()

При запуске выдается:

test_file_data msg: ['testing']
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s

Используя два приведенных выше примера, вы сможете найти подходящее решение для вашей проблемы.

Answer 2

Весь код Python является исполняемым.Когда тело класса загружается, операторы в нем выполняются.Декорированная функция создает функцию с кофе внутри def, присваивает ее имени (например, test_whatever_possible) во временном пространстве имен класса, а затем заменяет ее результатом вызова декоратора.

Это важно по той причине, что декоратор вызывается при загрузке класса, а не при запуске тестов.Декоратор file_data проверяет, существует ли файл прямо там и тогда (косвенно), поскольку он должен заменить вашу тестовую функцию на функцию, которая вызывает ваш тест со значениями в файле.

Ваш второй запуск пройден, потому что при первом запуске был создан тестовый файл.Я бы порекомендовал заполнить вопрос на GitHub.Либо file_data необходимо отложить открытие файла, либо непредвиденное поведение должно быть где-то четко задокументировано.

Вы можете точно увидеть, где происходит это волшебство, в исходном коде . file_data просто помечает вашу тестовую функцию для дальнейшей обработки.process_file_data затем проверяет, можно ли использовать файл для расширения реальных тестов, или создает замену, которая просто вызывает ошибку, которую вы видите.