如何在Google App Engine上设置TDD开发流程？

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提问于 2025-04-15 15:11

我主要是做Ruby的，但最近我在做很多Python的工作，特别是关于App Engine的代码。在Ruby中，我会使用一些自动化的持续集成工具（比如autotest）、代码覆盖率工具（像rcov）、静态分析工具（比如reek）和变异测试工具（像heckle）来帮助我开发，但我不太确定如何在App Engine环境中设置类似的开发流程。我也想知道在Python中有没有类似于RSpec和Cucumber的工具，可以在App Engine上使用。

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我没有用过App Engine，但我对一些流行的Python测试工具的感觉是这样的：

unittest/doctest是Python自带的测试工具。unittest可以看作是Python的xUnit。
nose是一个测试运行器和查找器。它有很多选项，比如--with-coverage，这个选项可以使用coverage来生成代码覆盖率报告。
pylint是功能最强大的Python代码检查工具。它不仅仅是检查语法，还会提醒你哪些变量或函数没有用到，什么时候应该用函数而不是方法等等。
pester（变异测试）
buildbot（持续集成）

你可能想参考这个（虽然不完全）列表，里面有Python测试工具的分类。

关于行为驱动开发（BDD），我上次查看时发现相关工具不多。很多真正的BDD工具不能和nose一起使用，或者在语法上限制太多。你可以试试spec，这是一个类似BDD的nose插件。我刚发现pyccuracy，看起来很像cucumber，但我还没试过。

就我个人而言，我现在只用nosetests -v（带有--verbose选项的nose运行器），这样会在测试运行的输出中显示文档字符串的第一行。也就是说，给定一个测试：

class TestFoo(unittest.TestCase):
    def testAnyNameHere(self):
        """ Foo should be bar"""
        foo = "bar"
        self.assertEqual(foo, 'bar')

nosetests会输出：

$ nosetests -v
Foo should be bar... ok

-----------------------------
Ran 1 tests in 0.002s
OK

回答于 2025-04-15 由 Python大师

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在Python中，你不一定能找到和Ruby测试工具一一对应的工具，但Python也有一些很不错的测试工具。我发现的一些有用的工具包括：

unittest - 这是Python标准库中自带的xUnit工具，包含了单元测试的基本功能。
doctest - 这是标准库中的一个很棒的部分，它允许你在函数、类、模块和方法的文档字符串中写测试。这对于展示API的使用方式非常有帮助。Ian Bicking建议在行为驱动开发中使用doctest。doctest与Sphinx文档系统非常契合（你可以确保文档中的所有示例在每次构建文档时都能通过测试）。
nose和py.test被认为是unittest的下一代版本。它们可以运行所有现有的unittest案例，但允许更简单的非类基础的单元测试。py.test还支持分布式执行。
mock是一个很好的库，用于模拟行为。
tdaemon会监视你的代码目录的更新，并重新执行你的测试套件。（我的个人分支包含了一些未合并的改进）。
Buildbot、Bitten，甚至Hudson都可以作为Python代码的完整持续集成服务器。
coverage.py可以计算你的代码覆盖率。
pylint会对你的代码进行类似lint的分析，确保它遵循常见的编码规范，并且没有常见的错误。还有一个“轻量级”的分析工具PyFlakes。
还有一些在Python中很好用的HTTP/浏览器测试工具，包括Twill、Selenium和Windmill。

如果你在App Engine上使用Django，它包含了一些unittest的扩展，可以让你模拟HTTP客户端和数据库持久性。

还有很多我没有使用过的工具（比如PySpec和Behaviour），也可能会很有帮助。我还没有看到Python中的变异测试工具，但我相信一定有（我很想知道是什么）。

祝你测试愉快！

回答于 2025-04-15 由 Python大师

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在我的GAE项目中，我使用了：

NoseGAE——这是把其他所有部分连接在一起的关键工具
Mock，参考John的优秀回答。我主要用这个来处理AWS和其他网络服务
Fixtures（这个包，不是这个概念）

我也很喜欢Rails的一些写法。我把我的测试分成单元测试和功能测试，使用Python的包来实现。你可以通过 --tests=unit 或 --tests=functional 来运行一部分测试。虽然这比Rails稍微麻烦一点，但至少我可以对复杂的部分进行单元测试，确保不会出现回归问题。

我还创建了一个简单的 FunctionalTest 类，来处理Rails中一些非常常见的操作，比如 assert_response 和 assert_xpath（类似于assert_select）。

class FunctionalTest(Test):
  def get(self, *args, **kw):
    self.response = app.get(*args, **kw)

  def post(self, *args, **kw):
    self.response = app.post(*args, **kw)

  def assert_response(self, expected):
    pattern = str(expected) if re.search(r'^\d+$', expected) \
                            else (r'^\d+ %s' % expected)
    assert re.search(pattern, self.response.status, re.IGNORECASE), \
           'Response status was not "%s": %s' % (expected, self.response.status)

  def assert_xpath(self, path, expected):
    element = ElementTree.fromstring(self.response.body)
    found_nodes = element.findall('.' + path)
    if type(expected) is int:
      assert_equal(expected, len(found_nodes))
    elif type(expected) is str or type(expected) is unicode:
      assert (True in [(node.text == expected) for node in found_nodes])
    else:
      raise Exception, "Unknown expected value: %r" % type(expected)

如果你经常需要在列表中查找相等的元素，务必要学习 --tests=foo 的用法，因为在列表中查找匹配的元素会非常慢。

有时候我喜欢在我的fixture数据上加载Rails控制台，看看测试环境中发生了什么（也就是 script/console test）。要在GAE中做类似的事情，可以用 --datastore_path="$TMPDIR/nosegae.datastore" 参数运行 dev_appserver.py（或者可以把 $TMPDIR 替换成 /tmp）。

回答于 2025-04-15 由 Python大师

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