我觉得以前在我开发程序的时候，除了文档，可能单元测试是另外一个让我希望别人都写，但是自己又一点都不想写的东西。但是，随着开发程序的增多，以及自己对 Bug 的修改的增多，我发现，UT 在很大程度上是对我有利的，虽然带来的结果就是可能我的 Dev 时间会增加 20-40% 左右，但是，相比较于一段时间之后突然冒出来一个 Bug，让你摸不着头脑；或者说突然一个接一个的 Bug 在你转测试之后提过来，写 UT 的幸福感和自豪感明显是更高的。
就我目前而言，我认为写单元测试有这么几个好处：
帮助减小代码的耦合度，这样你才能更容易得编写 UT
理清代码的模块依赖，这样你才能在 UT 中知道哪些东西要 Mock，哪些东西要 Stub
保持接口的干净和明朗，UT 就是针对接口编程，Input 和 Ouput 都需要明确
UT 是一个自诠释的文档，别人可以通过你的 UT 来学习你的接口使用方式
这里我需要提出一点的就是，一般而言，我很难做到 Test First，也就是所谓的先完成 UT 代码的编写，然后再写实现代码。当然，这不是说不行，就以目前的经历来说，这做法欠妥，一个很重要的原因是项目周期的把控，如果你 UT First，万一后面你时间不够实现 Logical Code 了怎么办？光有 UT 并不能让你的整个 Project 跑起来。所以，一般来说，我经历的大部分项目都是先 Run 起来，然后再通过 UT 保证目前的功能是正常的，并且可以保证在以后的维护和更新中，功能的正确性不会被破坏。
测试方法学过完善的软件工程体系的同学都知道，软件测试是软件工程中非常重要的一环，甚至于可以说对于一个 Project，测试人员的参与度比 Developer 的高多了，我刚毕业那会，测试人员的参与度可以说是贯穿了全流程，从需求的提出到验收发布，这整个流程都有测试人员的参与，而 Developer，可能参与到"转测试"环境就差不多完了，所以测试工程也是一项非常复杂的学科。
测试覆盖因为测试非常复杂，所以也是有很多方法论和实践的。就拿 UT 来说，对于代码我们可以有几个不同的测试角度。例如覆盖角度来说，我们就有语句覆盖，分支覆盖，条件覆盖，路径覆盖和循环覆盖；测试内容来说，我们又会分模块测试，数据结构测试，路径测试，错误处理测试和边界测试等等。对于这么多测试，其实我发现大部分开源项目都没有很严格得遵守这些理论，因为可能说随便一条理论在实践中都能让人抓狂。
其实在我见过的几个流行的开源项目中，基本上都是以语句覆盖为目标进行的，并且并不能达到 100%，所以更多得是以主要功能是正常的为目标进行 UT 测试的。以下是部分开源项目的测试结果：
除此之外，对于 UT 的增加是在 issue 的基础上建立的，也就说当有用户提了一个 issue 之后，Maintener 觉得这个 issue 是个问题，并且会影响到我这个项目，那么就会开发开发相应的 patch fix 它，并且补上 UT，这种情况也是比较常见，这样的话，渐渐地 UT 的覆盖率也就慢慢上去了。
测试方法在测试中，我们的代码可能会有很多依赖，例如模块依赖，组件依赖等等，为了解决这些依赖，我们总要有一些方法来处理，这里就有两项经常使用的技术：Stub 和 Mock。
我以前喜欢说讲一个对象 Mock 掉，意思就是讲一个对象用自定义的模拟类替换掉，从而让我们可以自定义类的行为和输出，但是，我发现这其实在测试中是 Stub，所谓的 Stub 就是模拟测试代码调用的模块和组件，从而自定义被调用后的行为和输出；而相比之下，Mock 的功能是验证模板或者组件有没有被调用，很常见的例子就是邮件发送服务有没有被调用，有没有输出日志内容等等。关于 Stub 和 Mock 更多的内容介绍我推荐 Martin Folwer 的这篇文章：Mocks Aren't Stubs。
测试工具在 Python 中，自身就带了类 XUnit 的 unittest 框架，使用也很简单，例如下面就是一个很简单的测试用例：
其实使用起来已经很简单了，但是 Python 的小伙伴还是嫌他又啰嗦又慢，所以你会发现 pytest 这个库很受欢迎。
pytestpytest 作为一个单元测试框架，使用方法有多种，既可以和 python 自带的 unittest 类似，又可以很简单得就一个函数来写 UT；不仅开发效率会更高，而且执行效率也可以更高，其他优点就不啰嗦介绍了，官网里面都罗列了：pytest。
至于有多简单方便，你将下面这段代码保存到 test_sample.py 文件中，然后在对应的目录路径下执行 pytest 命令
执行之后你应该会发现：
