查看登录性能优化和测试覆盖率的详细解决方案【flask框架】

简介: 查看登录性能优化和测试覆盖率的详细解决方案【flask框架】

大多数视图

对于大多数视图,用户需要登录。测试中最方便的方法是使用客户端发出POST请求并将其发送到登录视图。不是每次都写,而是写一个类,使用class方法来完成,并使用固件将其传递给每个被测试的客户端。

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

    def login(self, username='test', pasord='test'):
        return self._client.post(
            '/auth/login',
            data={'username': username, 'password': password}
        )

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


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

通过auth固件,您可以调用authLogin()作为测试用户登录。用户数据已写入应用固件。
注册视图应在GET请求时成功呈现。在POST请求中,当表单数据合法时,视图应重定向到登录URL,并且用户的数据已保存在数据库中。如果数据非法,则应显示错误消息。

import pytest
from flask import g, session
from flaskr.db import get_db


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

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


@pytest.mark.parametrize(('username', 'password', 'message'), (
    ('', '', b'Username is required.'),
    ('a', '', b'Password is required.'),
    ('test', 'test', b'already registered'),
))
def test_register_validate_input(client, username, password, message):
    response = client.post(
        '/auth/register',
        data={'username': username, 'password': password}
    )
    assert message in response.data

客户Get()发出Get请求,Flask返回Response对象。类似的客户端Post()发出Post请求,并将数据字典转换为表单数据。
要测试页面是否成功呈现,请发出一个简单的请求,并检查是否返回了200OK状态_代码如果渲染失败,Flask将返回500内部服务器错误代码。
当注册视图重定向到登录视图时,标头将具有包含登录URL的Location标头。
数据包含以字节为单位的响应正文。如果要在呈现的页面中检测值,请在数据中检测它。字节值只能与字节值进行比较。如果要比较Unicode文本,请使用get_data(as_text=True)
pytest.mark。Parameterize告诉Pytest使用不同的参数运行相同的测试。这用于测试不同的非法输入和错误消息,以避免三次写入相同的代码。
登录视图的测试与寄存器的测试非常相似。后者是测试数据库中的数据,前者是会话应该包含测试login_id之后的用户

测试覆盖

为应用程序编写单元测试可以检查代码是否按预期执行。Flask提供了一个测试客户端,它可以模拟向应用程序发送请求并返回响应数据。

INSERT INTO user (username, pa)
VALUES
  ('test', 'pbkdf2:sha256:50000$TCI4GzcX$0de171a4f4dac32e3364c7ddc7c14f3e2fa61f2d17574483f7ffbb431b4acb2f'),
  ('other', 'pbkdf2:sha256:50000$kJPKsz6N$d2d4784f1b030a9761f5ccaeeaca413f27f2ecb76d6168407af962ddce849f79');

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

你应该尽可能多地测试。函数中的代码仅在调用函数时运行。分支中的代码(如if块中的代码)只有在满足条件时才会运行。测试应涵盖每个功能和每个分支。

import os
import tempfile

import pytest
from flaskr import create_app
from flaskr.db import get_db, init_db

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


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

    app = create_app({
        'TESTING': True,
        'DATABASE': db_path,
    })

    with app.app_context():
        init_db()
        get_db().executescript(_data_sql)

    yield app

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


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


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

越接近100%的测试覆盖率,就越能确保代码修改后不会发生意外。然而,100%的测试覆盖率不能保证应用程序无错误。通常,测试不包括用户如何在浏览器中与应用程序交互。然而,在开发过程中,测试覆盖率仍然非常重要。

from flaskr import create_app


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


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

Pytest通过将固件函数名与测试函数的参数名匹配来使用固件。例如,下面的write-test _ hello函数有一个客户端参数。Pytest将匹配客户端固件函数,调用此函数,并将返回值传递给测试函数。

def test_init_db_command(runner, monkeypatch):
    class Recorder(object):
        called = False

    def fake_init_db():
        Recorder.called = True

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

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