/pytest/ Recent content in Pytest on 老张开工了 Hugo zh-cn Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/05/testing/ Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/05/testing/ 当项目从几十行代码膨胀到几千行时，你会面临一个残酷的现实：改了一处逻辑，不知道哪里会碎。手动测试一遍所有功能越来越耗时，而且人总会漏掉东西。这就是自动化测试登场的地方——用代码来验证代码。 Python 的标准库内置了 unittest 模块，社区则更青睐简洁的 pytest。本章从零开始，带你建立测试思维，掌握两种测试框架，最终写出可维护的测试。 为什么需要测试？ 没有测试的项目就像走在钢丝上： # 假设这是你的核心函数 def calculate_discount(price: float, member_level: str) -> float: """根据会员等级计算折扣价""" discounts = {"normal": 0.95, "silver": 0.9, "gold": 0.8} return price * discounts.get(member_level, 1.0) # 改了一行代码——有人把 silver 的折扣改成了 0.85 # 没有测试的话，你可能永远不会发现这个"优化"改变了行为 测试带来的好处： 好处 说明 回归防护 修改代码后立即知道是否有东西被破坏 活的文档 测试代码展示了函数在各种情况下的预期行为 设计反馈 如果函数很难写测试，通常意味着它的设计需要改进 信心 重构时不怕改出问题，测试网络会兜住你 unittest：标准库自带 unittest 是 Python 标准库的一部分，灵感来自 Java 的 JUnit。不需要额外安装，开箱即用。 基本结构 import unittest # 被测函数 def add(a, b): return a + b class TestMathOperations(unittest.