Python中Pytest和Unittest的区别介绍

曾经终败给现在 2024-03-23 20:44 29阅读 0赞

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Pytest 和 Unittest是Python中属于最常用的两个测试框架。那么他们有些什么区别呢？ Playwright 为什么只给了Pytest的深度支持，而不是Unittest呢？本文就来和大家详细聊聊

昨天在群里面，有两个新手的小伙伴提问：Pytest 和 Unittest是Python中属于最常用的两个测试框架。那么他们有些什么区别呢？ Playwright 为什么只给了Pytest的深度支持，而不是Unittest呢？

这是个好问题， 田辛老师这里做一个简要的梳理。 下次有测试的小伙伴吹牛的时候可以显得很懂的样纸~

### 1.安装和使用 ###

在安装方面， Unittest肯定更好， 因为不用安装。 Unittest属于Python标准库， 装Python的时候就安装了。 而Pytest的安装需要通过pip安装即可，也不算复杂。 以上是安装，那么使用呢？

在使用上Pytest更加灵活，可以在命令行中使用各种选项来执行测试，而Unittest则需要在脚本中编写测试用例并使用Unittest模块来运行测试。这一点上Pytest加分较多。

### 2.编写测试用例 ###

Pytest和Unittest在编写测试用例方面也有一些区别。相对于Unittest而言，Pytest的测试用例编写更加简洁。Pytest使用Python的assert关键字来断言测试结果，而Unittest则需要使用assertEqual、assertTrue等方法来进行断言。

下面是一个使用Pytest编写的测试用例示例，测试用例的目的是测试下面的类：

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 </td> 
 <td> <code>class</code> <code>Calculator:&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>def</code> <code>add(</code><code>self</code><code>, a, b):&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>return</code> <code>a </code><code>+</code> <code>b&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>def</code> <code>subtract(</code><code>self</code><code>, a, b):&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>return</code> <code>a </code><code>-</code> <code>b</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

如果用Pytest编写

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 </td> 
 <td> <code>import</code> <code>pytest&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>from</code> <code>Calc </code><code>import</code> <code>Calculator&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>@pytest</code><code>.mark.parametrize(</code><code>"a, b, expected"</code><code>, [&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>(</code><code>2</code><code>, </code><code>3</code><code>, </code><code>5</code><code>),&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>(</code><code>0</code><code>, </code><code>0</code><code>, </code><code>0</code><code>),&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>(</code><code>-</code><code>1</code><code>, </code><code>1</code><code>, </code><code>0</code><code>),&nbsp; </code> <code>])&nbsp; </code> <code>def</code> <code>test_calculator_add(a, b, expected):&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>calculator </code><code>=</code> <code>Calculator()&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>assert</code> <code>calculator.add(a, b) </code><code>=</code><code>=</code> <code>expected</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

而使用Unittest编写的相同测试用例则为：

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 </td> 
 <td> <code>import</code> <code>unittest&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>from</code> <code>Calc </code><code>import</code> <code>Calculator&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>class</code> <code>TestCalculator(unittest.TestCase):&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>def</code> <code>test_calculator_add(</code><code>self</code><code>):&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>calculator </code><code>=</code> <code>Calculator()&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>self</code><code>.assertEqual(calculator.add(</code><code>2</code><code>, </code><code>3</code><code>), </code><code>5</code><code>)&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>self</code><code>.assertEqual(calculator.add(</code><code>0</code><code>, </code><code>0</code><code>), </code><code>0</code><code>)&nbsp; </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>self</code><code>.assertEqual(calculator.add(</code><code>-</code><code>1</code><code>, </code><code>1</code><code>), </code><code>0</code><code>)</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

Unittest必须创建测试类， 所以绝大多数场景下，讨论代码简洁性Pytest要更加的加分。 而且我们可以对比一下输出：

下面是Pytest的输出结果

> ============================= test session starts =============================  
> collecting ... collected 3 items  
>   
> test\_calc.py::test\_calculator\_add\[2-3-5\] PASSED \[ 33%\]  
> test\_calc.py::test\_calculator\_add\[0-0-0\] PASSED \[ 66%\]  
> test\_calc.py::test\_calculator\_add\[-1-1-0\] PASSED \[100%\]  
>   
> ============================== 3 passed in 0.01s ==============================

下面是Unittest的输出结果

> ============================= test session starts =============================  
> collecting ... collected 1 item  
>   
> u.py::TestCalculator::test\_calculator\_add PASSED \[100%\]  
>   
> ============================== 1 passed in 0.01s ==============================

对比发现，pytest会输出详细的结果， 而unittest给出的是整体的判断。 所以，从友好性上来说也是Pytest更胜一筹。

### 3.自动发现测试用例 ###

Pytest能够自动发现测试用例，这意味着我们不需要手动编写代码来标识哪些测试用例应该被执行。而Unittest则需要在脚本中手动指定测试用例的执行顺序和执行方式。

### 4.插件和扩展 ###

Pytest具有丰富的插件和扩展，可以用于增强测试框架的功能。而Unittest则相对简单，没有Pytest那样多的扩展。

### 5.运行速度 ###

在运行速度方面，Pytest比Unittest更快。这是因为Pytest能够并行执行测试用例，而Unittest则只能按照顺序依次执行测试用例。

### 6.报告 ###

Pytest和Unittest都能够生成测试报告，但是Pytest的测试报告更加友好和易读。Pytest的测试报告包含了测试用例的执行结果、时间、失败信息等，而Unittest的测试报告则相对简单。

### 7.社区支持 ###

Pytest拥有一个庞大的社区支持，因此在使用Pytest时，可以轻松地找到相关的文档和解决方案。相比之下，Unittest的社区支持相对较小。

总的来说，Pytest比Unittest更加灵活、简单，并且具有更多的扩展。如果你想要快速编写测试用例并且需要更多的扩展功能，那么Pytest会是更好的选择。但是如果你需要更多的控制和精细化的测试，那么Unittest可能更加适合你。

转自：[微点阅读][Link 1] [https://www.weidianyuedu.com][Link 1]

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