测试覆盖
- 配置和固件
- 工厂
- 数据库
- 验证
- 博客
- 运行测试

测试覆盖

为应用写单元测试可以检查代码是否按预期执行。 Flask 提供了测试客户端，可以模拟向应用发送请求并返回响应数据。

应当尽可能多地进行测试。函数中的代码只有在函数被调用的情况下才会运行。分支中的代码，如 if 块中的代码，只有在符合条件的情况下才会运行。测试应当覆盖每个函数和每个分支。

越接近 100% 的测试覆盖，越能够保证修改代码后不会出现意外。但是 100% 测试覆盖不能保证应用没有错误。通常，测试不会覆盖用户如何在浏览器中与应用进行交互。尽管如此，在开发过程中，测试覆盖仍然是非常重要的。

Note

这部分内容在教程中是放在后面介绍的，但是在以后的项目中，应当在开发的时候进行测试。

我们使用 pytest 和 coverage 来进行测试和衡量代码。先安装它们：

1. $ pip install pytest coverage

配置和固件

测试代码位于 tests 文件夹中，该文件夹位于 flaskr 包的旁边，而不是里面。 tests/conftest.py 文件包含名为 fixtures （固件）的配置函数。每个测试都会用到这个函数。测试位于 Python 模块中，以 test 开头，并且模块中的每个测试函数也以 test 开头。

每个测试会创建一个新的临时数据库文件，并产生一些用于测试的数据。写一个SQL 文件来插入数据。

tests/data.sql

1. INSERT INTO user (username, password)
2. VALUES
3. ('test', 'pbkdf2:sha256:50000$TCI4GzcX$0de171a4f4dac32e3364c7ddc7c14f3e2fa61f2d17574483f7ffbb431b4acb2f'),
4. ('other', 'pbkdf2:sha256:50000$kJPKsz6N$d2d4784f1b030a9761f5ccaeeaca413f27f2ecb76d6168407af962ddce849f79');

6. INSERT INTO post (title, body, author_id, created)
7. VALUES
8. ('test title', 'test' || x'0a' || 'body', 1, '2018-01-01 00:00:00');

app 固件会调用工厂并为测试传递 test_config 来配置应用和数据库，而不使用本地的开发配置。

tests/conftest.py

1. import os
2. import tempfile

4. import pytest
5. from flaskr import create_app
6. from flaskr.db import get_db, init_db

8. with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data.sql'), 'rb') as f:
9. _data_sql = f.read().decode('utf8')

12. @pytest.fixture
13. def app():
14. db_fd, db_path = tempfile.mkstemp()

16. app = create_app({
17. 'TESTING': True,
18. 'DATABASE': db_path,
19. })

21. with app.app_context():
22. init_db()
23. get_db().executescript(_data_sql)

25. yield app

27. os.close(db_fd)
28. os.unlink(db_path)

31. @pytest.fixture
32. def client(app):
33. return app.test_client()

36. @pytest.fixture
37. def runner(app):
38. return app.test_cli_runner()

tempfile.mkstemp() 创建并打开一个临时文件，返回该文件对象和路径。DATABASE 路径被重载，这样它会指向临时路径，而不是实例文件夹。设置好路径之后，数据库表被创建，然后插入数据。测试结束后，临时文件会被关闭并删除。

TESTING 告诉 Flask 应用处在测试模式下。 Flask 会改变一些内部行为以方便测试。其他的扩展也可以使用这个标志方便测试。

client 固件调用app.test_client() 由 app 固件创建的应用对象。测试会使用客户端来向应用发送请求，而不用启动服务器。

runner 固件类似于 client 。app.test_cli_runner() 创建一个运行器，可以调用应用注册的 Click 命令。

Pytest 通过匹配固件函数名称和测试函数的参数名称来使用固件。例如下面要写 test_hello 函数有一个 client 参数。 Pytest 会匹配client 固件函数，调用该函数，把返回值传递给测试函数。

工厂

工厂本身没有什么好测试的，其大部分代码会被每个测试用到。因此如果工厂代码有问题，那么在进行其他测试时会被发现。

唯一可以改变的行为是传递测试配置。如果没传递配置，那么会有一些缺省配置可用，否则配置会被重载。

tests/test_factory.py

1. from flaskr import create_app

4. def test_config():
5. assert not create_app().testing
6. assert create_app({'TESTING': True}).testing

9. def test_hello(client):
10. response = client.get('/hello')
11. assert response.data == b'Hello, World!'

在本教程开头的部分添加了一个 hello 路由作为示例。它返回“Hello, World!” ，因此测试响应数据是否匹配。

数据库

在一个应用环境中，每次调用 get_db 都应当返回相同的连接。退出环境后，连接应当已关闭。

tests/test_db.py

1. import sqlite3

3. import pytest
4. from flaskr.db import get_db

7. def test_get_close_db(app):
8. with app.app_context():
9. db = get_db()
10. assert db is get_db()

12. with pytest.raises(sqlite3.ProgrammingError) as e:
13. db.execute('SELECT 1')

15. assert 'closed' in str(e.value)

init-db 命令应当调用 init_db 函数并输出一个信息。

tests/test_db.py

1. def test_init_db_command(runner, monkeypatch):
2. class Recorder(object):
3. called = False

5. def fake_init_db():
6. Recorder.called = True

8. monkeypatch.setattr('flaskr.db.init_db', fake_init_db)
9. result = runner.invoke(args=['init-db'])
10. assert 'Initialized' in result.output
11. assert Recorder.called

这个测试使用 Pytest’s monkeypatch 固件来替换 init_db 函数。前文写的 runner 固件用于通过名称调用 init-db 命令。

验证

对于大多数视图，用户需要登录。在测试中最方便的方法是使用客户端制作一个POST 请求发送给 login 视图。与其每次都写一遍，不如写一个类，用类的方法来做这件事，并使用一个固件把它传递给每个测试的客户端。

tests/conftest.py

1. class AuthActions(object):
2. def __init__(self, client):
3. self._client = client

5. def login(self, username='test', password='test'):
6. return self._client.post(
7. '/auth/login',
8. data={'username': username, 'password': password}
9. )

11. def logout(self):
12. return self._client.get('/auth/logout')

15. @pytest.fixture
16. def auth(client):
17. return AuthActions(client)

通过 auth 固件，可以在调试中调用 auth.login() 登录为test 用户。这个用户的数据已经在 app 固件中写入了数据。

register 视图应当在 GET 请求时渲染成功。在 POST 请求中，表单数据合法时，该视图应当重定向到登录 URL ，并且用户的数据已在数据库中保存好。数据非法时，应当显示出错信息。

tests/test_auth.py

1. import pytest
2. from flask import g, session
3. from flaskr.db import get_db

6. def test_register(client, app):
7. assert client.get('/auth/register').status_code == 200
8. response = client.post(
9. '/auth/register', data={'username': 'a', 'password': 'a'}
10. )
11. assert 'http://localhost/auth/login' == response.headers['Location']

13. with app.app_context():
14. assert get_db().execute(
15. "select * from user where username = 'a'",
16. ).fetchone() is not None

19. @pytest.mark.parametrize(('username', 'password', 'message'), (
20. ('', '', b'Username is required.'),
21. ('a', '', b'Password is required.'),
22. ('test', 'test', b'already registered'),
23. ))
24. def test_register_validate_input(client, username, password, message):
25. response = client.post(
26. '/auth/register',
27. data={'username': username, 'password': password}
28. )
29. assert message in response.data

client.get() 制作一个 GET 请求并由 Flask 返回 Response 对象。类似的client.post() 制作一个 POST 请求，转换 data 字典为表单数据。

为了测试页面是否渲染成功，制作一个简单的请求，并检查是否返回一个 200 OK status_code 。如果渲染失败，Flask 会返回一个 500 Internal Server Error 代码。

当注册视图重定向到登录视图时， headers 会有一个包含登录URL 的 Location 头部。

data 以字节方式包含响应的身体。如果想要检测渲染页面中的某个值，请 data 中检测。字节值只能与字节值作比较，如果想比较 Unicode文本，请使用get_data(as_text=True)

pytest.mark.parametrize 告诉 Pytest 以不同的参数运行同一个测试。这里用于测试不同的非法输入和出错信息，避免重复写三次相同的代码。

login 视图的测试与 register 的非常相似。后者是测试数据库中的数据，前者是测试登录之后 session 应当包含 user_id 。

tests/test_auth.py

1. def test_login(client, auth):
2. assert client.get('/auth/login').status_code == 200
3. response = auth.login()
4. assert response.headers['Location'] == 'http://localhost/'

6. with client:
7. client.get('/')
8. assert session['user_id'] == 1
9. assert g.user['username'] == 'test'

12. @pytest.mark.parametrize(('username', 'password', 'message'), (
13. ('a', 'test', b'Incorrect username.'),
14. ('test', 'a', b'Incorrect password.'),
15. ))
16. def test_login_validate_input(auth, username, password, message):
17. response = auth.login(username, password)
18. assert message in response.data

在 with 块中使用 client ，可以在响应返回之后操作环境变量，比如session 。通常，在请求之外操作 session 会引发一个异常。

logout 测试与 login 相反。注销之后， session 应当不包含user_id 。

tests/test_auth.py

1. def test_logout(client, auth):
2. auth.login()

4. with client:
5. auth.logout()
6. assert 'user_id' not in session

博客

所有博客视图使用之前所写的 auth 固件。调用auth.login() ，并且客户端的后继请求会登录为test 用户。

index 索引视图应当显示已添加的测试帖子数据。作为作者登录之后，应当有编辑博客的连接。

当测试 index 视图时，还可以测试更多验证行为。当没有登录时，每个页面显示登录或注册连接。当登录之后，应当有一个注销连接。

tests/test_blog.py

1. import pytest
2. from flaskr.db import get_db

5. def test_index(client, auth):
6. response = client.get('/')
7. assert b"Log In" in response.data
8. assert b"Register" in response.data

10. auth.login()
11. response = client.get('/')
12. assert b'Log Out' in response.data
13. assert b'test title' in response.data
14. assert b'by test on 2018-01-01' in response.data
15. assert b'test\nbody' in response.data
16. assert b'href="/1/update"' in response.data

用户必须登录后才能访问 create 、 update 和 delete 视图。帖子作者才能访问 update 和 delete 。否则返回一个 403 Forbidden状态码。如果要访问 post 的 id 不存在，那么 update 和 delete应当返回 404 Not Found 。

tests/test_blog.py

1. @pytest.mark.parametrize('path', (
2. '/create',
3. '/1/update',
4. '/1/delete',
5. ))
6. def test_login_required(client, path):
7. response = client.post(path)
8. assert response.headers['Location'] == 'http://localhost/auth/login'

11. def test_author_required(app, client, auth):
12. # change the post author to another user
13. with app.app_context():
14. db = get_db()
15. db.execute('UPDATE post SET author_id = 2 WHERE id = 1')
16. db.commit()

18. auth.login()
19. # current user can't modify other user's post
20. assert client.post('/1/update').status_code == 403
21. assert client.post('/1/delete').status_code == 403
22. # current user doesn't see edit link
23. assert b'href="/1/update"' not in client.get('/').data

26. @pytest.mark.parametrize('path', (
27. '/2/update',
28. '/2/delete',
29. ))
30. def test_exists_required(client, auth, path):
31. auth.login()
32. assert client.post(path).status_code == 404

对于 GET 请求， create 和 update 视图应当渲染和返回一个200 OK 状态码。当 POST 请求发送了合法数据后， create 应当在数据库中插入新的帖子数据， update 应当修改数据库中现存的数据。当数据非法时，两者都应当显示一个出错信息。

tests/test_blog.py

1. def test_create(client, auth, app):
2. auth.login()
3. assert client.get('/create').status_code == 200
4. client.post('/create', data={'title': 'created', 'body': ''})

6. with app.app_context():
7. db = get_db()
8. count = db.execute('SELECT COUNT(id) FROM post').fetchone()[0]
9. assert count == 2

12. def test_update(client, auth, app):
13. auth.login()
14. assert client.get('/1/update').status_code == 200
15. client.post('/1/update', data={'title': 'updated', 'body': ''})

17. with app.app_context():
18. db = get_db()
19. post = db.execute('SELECT * FROM post WHERE id = 1').fetchone()
20. assert post['title'] == 'updated'

23. @pytest.mark.parametrize('path', (
24. '/create',
25. '/1/update',
26. ))
27. def test_create_update_validate(client, auth, path):
28. auth.login()
29. response = client.post(path, data={'title': '', 'body': ''})
30. assert b'Title is required.' in response.data

delete 视图应当重定向到索引 URL ，并且帖子应当从数据库中删除。

tests/test_blog.py

1. def test_delete(client, auth, app):
2. auth.login()
3. response = client.post('/1/delete')
4. assert response.headers['Location'] == 'http://localhost/'

6. with app.app_context():
7. db = get_db()
8. post = db.execute('SELECT * FROM post WHERE id = 1').fetchone()
9. assert post is None

运行测试

额外的配置可以添加到项目的 setup.cfg 文件。这些配置不是必需的，但是可以使用测试更简洁明了。

setup.cfg

1. [tool:pytest]
2. testpaths = tests

4. [coverage:run]
5. branch = True
6. source =
7. flaskr

使用 pytest 来运行测试。该命令会找到并且运行所有测试。

1. $ pytest

3. ========================= test session starts ==========================
4. platform linux -- Python 3.6.4, pytest-3.5.0, py-1.5.3, pluggy-0.6.0
5. rootdir: /home/user/Projects/flask-tutorial, inifile: setup.cfg
6. collected 23 items

8. tests/test_auth.py ........                                      [ 34%]
9. tests/test_blog.py ............                                  [ 86%]
10. tests/test_db.py ..                                              [ 95%]
11. tests/test_factory.py ..                                         [100%]

13. ====================== 24 passed in 0.64 seconds =======================

如果有测试失败， pytest 会显示引发的错误。可以使用pytest -v 得到每个测试的列表，而不是一串点。

可以使用 coverage 命令代替直接使用 pytest 来运行测试，这样可以衡量测试覆盖率。

1. $ coverage run -m pytest

在终端中，可以看到一个简单的覆盖率报告：

1. $ coverage report

3. Name                 Stmts   Miss Branch BrPart  Cover
4. ------------------------------------------------------
5. flaskr/__init__.py      21      0      2      0   100%
6. flaskr/auth.py          54      0     22      0   100%
7. flaskr/blog.py          54      0     16      0   100%
8. flaskr/db.py            24      0      4      0   100%
9. ------------------------------------------------------
10. TOTAL                  153      0     44      0   100%

还可以生成 HTML 报告，可以看到每个文件中测试覆盖了哪些行：

1. $ coverage html

这个命令在 htmlcov 文件夹中生成测试报告，然后在浏览器中打开htmlcov/index.html 查看。

下面请阅读部署产品。