如何正确处理用于python中的单元测试的全局参数？

11

我们正在实现许多算法，这些算法通常具有许多共享的，众所周知的和与安全性相关的参数。

当前，我们仅使用一个包含所有参数和两个预定义全局对象的类：

class PublicParams(object):
    p = q = 0

    def __init__(self, p, q):
        self.p = p
        self.q = q

# used for tests
publicParams_test = PublicParams(15,7)               

# Some 2048 bit numbers for example
publicParams_secure = PublicParams(128378947298374928374,128378947298374928374)

然后，算法将一个PublicParams对象作为默认为生产性的参数publicParams_secure

def AlgoOne(n, publicParams = publicParams_secure):
    # do stuff with publicParams.p
    # ...
    AlgoTwo(x, publicParams)

和

def AlgoTwo(x, publicParams= publicParams_secure):
    # do stuff with publicParams.q

这样，我们仍然可以注入不同的公共参数来简化单元测试：

class AlgoOneTest(unittest.TestCase):
    def test(self):
        # compare with manually computed result
        self.assertTrue(AlgoOne(1, publicParams_test) == 10)

我不喜欢这种方法：

赋予publicParams默认值使其在调用某些算法时是可选的。但是，很容易忘记AlgoTwo从内部调用时传递它AlgoOne，如果将测试对象传递给，则会导致使用两个不同的对象。AlgoOne

有没有一种更好的方法，它不那么容易使用，但仍然为单元测试提供了灵活性？这真的是最佳做法吗？

python unit-testing configuration

— 网络
source

1

创建配置文件test_config.py和production_config.py。使用环境变量或命令行参数选择其中之一。导入它（如果选择.json/ .txt而不是，则导入它（或读取/分析.py），并通过模块中的全局对象使结果可用于整个程序，该模块可以导入到任何地方。

这与您已经在做的事情非常相似，不同之处在于，它从全局范围到调用python的shell都更进了一步。这样做的好处是，不再存在意外地将生产和测试配置混淆的风险：因为只有一个环境变量/命令行，所以您无法在同一python会话中读取两个文件。

— 最大值
source

0

您可以做很多事情。

停止使用全局变量
停止使用默认值

始终通过不允许使用默认值的私有帮助器方法进行测试

def _AlgoOne(n, publicParams):
    return AlgoOne(n, publicParams)

当然，这些选项中的任何一个都需要大量工作，但是您不会问这对您来说不是问题。

— 橙色蜜饯
source

0

人们总是可以将值的收集与全局上下文以及这些参数的处理分开。

def do_the_thing():
    """Provides the public (rather untestable) context.
    _do_the_thing(global1, global2, publicParams)"""

def _do_the_thing(blah, blah, blah):
    "Actually does the thing"
    pass

— 用户名
source