1.unittestԴ?源码????
2.40道Python经典面试题（附答案）
3.Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？
4.一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序
unittestԴ?????
没太明白你的意思，按你现在发出来的分析截图，print(b)确实只能打印<unittest.suite.TestSuitetests=XXXXXXX>，源码因为按你的分析代码，变量b接收到的源码是discover返回的数据，而discover返回的分析源码检测产品公司就是TestSuite的一个实例。
你是源码想问test-baidu.py为啥没执行吗？因为没看到你的内部代码，我只能猜测：
① 确定下test-baidu.py中的分析测试类是否继承了unittest.TestCase，如果没继承，源码肯定执行不到
② 确定test-baidu.py中类的分析方法名（你编写的测试用例方法），是源码否以test开头，不按这个开头，分析而你的源码Python源码中也没改的话，不会被加载到测试套件里。分析
③确定文件夹中__init__.py中是源码否包含load_tests方法，如果有，discover也只会加载load_tests中加载的方法。
话说，你的测试类文件名中为啥要用“-”，这个合适吗？
道Python经典面试题（附答案）
Python是一种简单易用的编程语言，以对象、模块、线程、异常管理和自动内存管理为特点。它因可移植性、扩展性、内置数据结构以及开源特性而受到青睐。
PEP 8是一种编码规范，旨在提升Python代码的可读性。它规定了代码的聚会天下源码布局、命名约定等，以保证代码一致性。
序列化是通过Pickle模块将Python对象转化为字符串，存储于文件的过程；非序列化则是从存储的字符串恢复原始对象。Python中，通过dump和unpickle操作实现这些功能。
Python是一种解释型语言，程序员编写的源代码直接运行，先转为中间语言，再转换为机器可执行的代码。
Python内存管理自动进行，无需程序员手动分配和释放内存。工具如PyChecker和Pylint有助于检测和分析代码中的错误。
Python装饰器是语法糖，用于在不改变函数本身的前提下，为其添加额外功能或修改行为。
列表和元组的主要区别在于，列表是可变的，而元组不可变，元组可被用作字典键。
Python中的参数传递是通过引用，但对象可变性会影响是否可以修改其值。lambda表达式是匿名函数，用于一次性定义和使用。
理解Dict和List理解，意味着能灵活创建这些数据结构。Python内置类型包括可变和不可变类型。
命名空间是Python中存储变量和函数的地方，它为每个引入的招聘类源码名称提供一个关联对象的空间。
Python的pass语句是一种占位符，用于需要空白但不执行任何操作的地方。
迭代器在Python中用于遍历列表、元组等容器中的元素，如unittest用于单元测试。
切片是Python中获取序列元素子集的方法，生成器则用于在函数中生成值序列，而非一次性返回。
docstring是Python中用于记录函数、类和模块信息的关键部分，能帮助开发者理解代码。
复制Python对象时，可以使用copy.copy()和copy.deepcopy()，但并非所有对象都可复制。
Python中的正负索引支持，用于快速访问序列的不同部分。
转换数字为字符串，使用内置函数str()，特殊格式用oct()和hex()。
Python的module和package是模块组织和分发的方式，模块可以包含其他模块或子目录。
Python中的变量有局部和全局之分，函数内部定义的变量默认为局部，全局变量在函数外部引用。
要跨模块共享全局变量，可通过创建特殊模块并在其他模块中导入实现。
在Unix上创建Python脚本，需要确保脚本可执行。
Python提供了os模块来删除文件，账号转让源码使用os.remove()或os.unlink()函数。
使用random模块生成随机数，如random.random()获取[0,1)范围内的浮点数。
从C中访问Python模块，需要导入并使用PyImport_ImportModule()函数。
Python的//运算符执行地板除，返回商的整数部分。
Python的五大优点包括：简单易学、可扩展性、丰富的库、社区支持和跨平台。
split函数用于根据指定分隔符拆分字符串，返回单词列表。
Flask是一个轻量级的Web微框架，基于Werkzeug和Jinja2，适合小型应用开发。
Django、Pyramid和Flask各有特点，如Flask更轻量，Django有完整的ORM，Pyramid更灵活可配置。
Flask-WTF集成WTForms，提供表单处理功能，如验证和数据绑定。
Flask脚本通常通过蓝图、路由和视图等步骤工作，会话管理是其关键功能之一。
在Flask中，MVC模式体现在通过视图处理HTTP请求，中州币源码模型处理数据，模板负责渲染输出。
Python热门单元测试框架对比：pytest和unittest还傻傻分不清楚？
前言
在进行自动化测试时，编写测试用例会使用到单元测试模块，其中Python中常见的单元测试模块包括unittest、pytest、nose等。其中，unittest和pytest是被提及最多的两个框架，本文将通过简单介绍，对比这两者在断言、用例执行规则、前后置操作、测试报告、参数化功能、失败重跑、跳过用例等方面的主要区别。
unittest
unittest框架是Python内置的单元测试框架，广泛应用于各种项目中。它基于JUnit框架设计，支持多种自动化测试用例编写、前置条件和后置数据清理功能。unittest能将多个测试用例组织到测试集中，生成测试报告。
pytest
pytest是基于Python的单元测试框架，是对unittest的扩展，更加简洁、方便，支持第三方插件，可以高效完成测试工作。pytest也支持unittest的代码框架内容。
区别
从以下几个方面对比unittest和pytest的主要区别：
断言
unittest采用自身携带的断言函数，如assertEqual、assertTrue、assertFalse等。而pytest使用Python内置的assert语句进行断言。
用例执行规则
unittest要求测试类继承unittest.TestCase，测试用例以test开头，执行顺序按ASCII排序，不能指定特定用例顺序。unittest提供多种方法（如TestCase、TestSuite、TestLoder、TextTestRunner）来方便测试用例编写和执行。
pytest则要求测试文件名以test_开头，类名以Test开头，测试用例同样以test_开头。执行顺序默认从上到下，可以通过第三方插件定制。执行用例无需导入模块，通过命令行即可执行。
前后置操作
unittest支持setup()和tearDown()方法控制用例前后置操作，setupclass()和teardownclass()方法控制类级别操作。pytest支持模块级别（setup_module，teardown_module）、函数级别（setup_function，teardown_function）等操作，通过fixture和装饰器灵活使用。
测试报告
unittest没有自带测试报告，需依赖第三方插件（如HTMLTestRunner、BeautifulReport）生成报告。pytest同样没有自带报告，可使用第三方插件（如pytest-html、allure-pytest）生成详细报告。
参数化功能
unittest不支持参数化，需借助第三方库（如DDt）实现。pytest支持参数化，可通过@pytest.mark.parametrize或@pytest.fixture（params）实现。
失败重跑
unittest不支持用例失败后的自动重跑机制，而pytest通过第三方插件（如pytest-rerunfailures）实现用例重跑。
跳过用例
两者都有跳过用例的功能，unittest通过skip或skipif实现，pytest通过skip或skipif实现，允许在条件满足时跳过用例。
实战演示
通过请求天气和查询身份证接口的测试用例，分别使用unittest和pytest框架进行参数化测试、跳过用例的实现，并通过生成测试报告进行对比。
总结
综上所述，unittest提供基础的单元测试功能，而pytest在unittest的基础上进行了增强和扩展，支持更多的第三方插件，使得测试编写更为灵活和高效。对于初学者，建议先学习unittest，了解其源码后，再逐步接触pytest。
一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序
Unittest
unittest大家应该都不陌生。它作为一款博主在5-6年前最常用的单元测试框架，现在正被pytest，nose慢慢蚕食。
渐渐地，看到大家更多的讨论的内容从unittest+HTMLTestRunner变为pytest+allure2等后起之秀。
不禁感慨，终究是自己落伍了，跟不上时代的大潮了。
回到主题感慨完了，回到正文。虽然unittest正在慢慢被放弃，但是它仍然是一款很全面的测试框架。
今天在群里看到番茄卷王的一番言论，激起了我的一番回忆。
自己以前是知道unittest的执行顺序并不是按照编写test方法的顺序执行，而是按照字典序执行的。但遗憾的是我都是投机取巧去解决的问题（后面会讲）。
下面我们就来探讨下unittest类的test方法的执行顺序问题。
源码初窥研究一下源码(unittest.TestLoader)可以发现，在加载一个class下面的test方法的时候，原生Loader进行了排序，并且根据functools.cmp_to_key方法对测试方法列表进行了排序。
我们知道，unittest是不需要我们指定对应的方法，说白了，它是从类里面自动获取到咱们的方法，并约定了以test开头的方法都会被视为测试方法。
查询一下self.sortTestMethodsUsing（这个是一个排序的方式）。
可以看到这个比较方法写的很明确了，如果x<y那么返回-1，x=y则返回0，x>y返回1。
其实大家可能不知道Python里面的字符串也是可以比较的，在此必须说明一下字典序。我们来看看这个例子:
a="abc"b="abcd"c="abce"print(a>b)print(b>c)猜猜看执行结果，很显然，字典序的比较，是按A-Z的顺序来比较的，如果前缀一样但长度不一样，那么长度长的那个，字典序靠后。
了解了字典序以后，我们就不难知道，在unittest里面它寻找case的过程可以这样简化:
找到对应类下面以test开头的测试方法
对他们进行字典序排序
依次执行
这样就不难解释为什么我们有时候写的case不按照自己想的顺序来。
回到问题的本质搞清楚为什么用例会乱，那就想到对应的解决方案。由于修改源码是不太合适的，那我们有2个策略去达成目的。
比如我有多个test方法:
classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main()执行起来，按照字典序，其实是的顺序。
1.以字典序的方式编写test方法我们可以手动修改test方法的名称，这也是我早前的处理方式。也就是说把想要先执行的case字典序排到前面:
classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_0_1(self):print("执行第一个")deftest_0_2(self):print("第二个")deftest_0_3(self):print("第三个")deftest_1_0(self):print("第四个")deftest_1_1(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:pass我们可以把数字按位数拆开，个位数就把位补0，这样就能达到效果，如果会写个case，我们就需要补2个0，比如0_0_1，当然一个文件里面也不会有太多case。
如果遇到test_login这种怎么办呢，不是数字结尾的方法。
其实是一样的，可以写成test_数字_业务的模式。番货写了一个装饰器专门解决这样的问题，大家可以去参考下。
2.回归本质，从根本解决问题方案1用了番货的装饰器，好是好，但是改变了方法本身的名称，我们其实可以针对他的排序方式入手，按照我们编写case的顺序排序测试方法，就能达到想要的目的。
说说思路:
手写一个loader继承自TestLoader类，改写里面的排序方法
在unittest运行的时候传入这个新的loader
来看看完整代码，注释里面写的很完善了。
importunittestclassMyTestLoader(unittest.TestLoader):defgetTestCaseNames(self,testcase_class):#调用父类的获取“测试方法”函数test_names=super().getTestCaseNames(testcase_class)#拿到测试方法listtestcase_methods=list(testcase_class.__dict__.keys())#根据list的索引对testcase_methods进行排序test_names.sort(key=testcase_methods.index)#返回测试方法名称returntest_namesclassTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main(testLoader=MyTestLoader())执行了一下还是不对，是不是哪里出了什么问题呢？
是因为pycharm有一种默认的unittest的调试方法，我们要改成普通的方法去执行。
试试用控制台执行:
作者：米洛
