Python 测试助手

这个技能能帮你做什么

如果你在用 Python 开发项目，这个技能能帮你写出高质量的测试代码。它基于 Python 生态中最流行的 pytest 测试框架，提供从写测试到跑测试再到看覆盖率的完整工作流。

简单说，它能帮你：

• 写测试 —— 为 Python 代码编写结构清晰的单元测试
• 模拟依赖 —— 用 Mock 模拟外部依赖（如数据库、API），让测试更快更稳定
• 管理测试数据 —— 用 Fixtures 准备测试环境，自动清理
• 参数化测试 —— 同一套测试逻辑，多组测试数据自动运行
• 测异步代码 —— 测试 async/await 异步函数
• 看覆盖 —— 统计代码覆盖率，确保测试充分

什么时候用

写新功能时 —— 先写测试定义好"这个功能应该做什么"，再写代码实现它

修复 Bug 时 —— 先写一个测试复现这个 Bug，修复后测试自动通过

重构代码时 —— 测试确保重构前后功能不变，让你大胆改代码

审查代码时 —— 检查测试是否充分覆盖，有没有遗漏的场景

主要覆盖哪些场景

1. 测试框架
   • pytest 基础：简单的断言语法，不需要复杂的类继承
   • 用 assert 写断言，pytest 会自动提供详细的错误信息
   • 支持多种测试标记：慢速测试、集成测试、单元测试
2. 测试数据管理（Fixtures）
   • 创建可复用的测试数据准备逻辑
   • 支持设置和清理操作（数据库连接、临时文件等）
   • 不同的作用范围：每次测试、每个模块、整个测试会话
   • 自动执行（autouse）：不需要在测试参数中显式声明
   • 共享 Fixtures：在 conftest.py 中定义，整个测试目录共用
3. 依赖模拟（Mocking）
   • 模拟函数返回值，测试特定场景
   • 模拟异常抛出，测试错误处理
   • 模拟类实例和方法调用
   • 验证方法被调用的次数和参数
   • 支持异步函数的模拟
4. 参数化测试
   • 同一套测试逻辑，多组不同输入数据
   • 自动生成多个测试用例，减少重复代码
   • 支持参数化 Fixtures，测试多种配置
5. 异步测试
   • 测试 async/await 异步函数
   • 模拟异步依赖
   • 测试异步上下文管理器
6. 异常测试
   • 验证代码在特定情况下抛出正确的异常
   • 检查异常的消息内容和属性
7. 测试组织
   • 合理的目录结构：单元测试、集成测试、端到端测试分开
   • 用类组织相关测试
   • 用标记分类测试（慢速、集成等），方便选择性运行
8. 覆盖率统计
   • 查看哪些代码被测试覆盖到了
   • 设置覆盖率门槛（建议 80% 以上）
   • 生成可视化报告，直观看到未覆盖的代码

怎么用

新手入门 —— 告诉它"我要为这个函数写测试"，它会给你测试框架的建议和结构示例

排查问题 —— 测试失败了？把错误信息发给它，它会帮你分析可能的原因

模拟依赖时 —— 不确定怎么模拟某个外部服务？它会告诉你正确的写法

提升覆盖 —— 想提高代码覆盖率？它会给你建议哪些场景还需要测试

核心工作流

这个技能遵循"红 → 绿 → 重构"的经典测试驱动开发流程：

1. 红（Red） —— 先写一个测试，它现在会失败（因为功能还没实现）
2. 绿（Green） —— 用最少的代码让这个测试通过
3. 重构（Refactor） —— 改进代码质量，同时确保测试仍然通过

最佳实践建议

• 先写测试，再写代码（TDD）
• 测试行为，而不是测试实现细节
• 用 Fixtures 准备测试数据，避免重复代码
• 模拟外部依赖，不要依赖真实的服务
• 测试要独立，一个测试失败不影响其他测试
• 给测试起描述性的名字，一看就知道测什么
• 标记慢速测试和集成测试，平时只跑快速单元测试
• 代码覆盖率目标：整体 80% 以上，核心逻辑尽量 100%

适用场景

• Python 项目的单元测试和集成测试
• 使用 pytest 作为测试框架的项目
• 需要测试异步代码的项目
• 需要测试覆盖率统计的项目
• 希望实践 TDD 的团队
• 测试外部依赖需要模拟的项目

不适用场景

• 非 Python 项目（如 Java、JavaScript、Go）
• 纯前端测试（如浏览器自动化测试）
• 性能压力测试（负载测试、压力测试）
• 不需要测试的脚本或一次性代码