Python unittest单元测试与openpyxl数据处理实战详解

江岸

发布时间：2026-10-13| 3人浏览过

原创

本文详细解析Python中unittest单元测试框架的核心概念、命名规范及执行流程，涵盖用例组织、收集与报告生成方法。同时介绍openpyxl库在.xlsx文件读写中的应用，包括表单获取、行列数据提取及字典转换技巧，帮助开发者提升测试效率与数据处理能力。

单元测试基础概念与规范

一、初识单元测试

1）定义：

单元通常指函数或类。单元测试即针对这些函数或类进行的测试工作。

Python内置了专门的单元测试框架：unittest。

2）单元测试的意义

其优势在于投入成本低而收益高，能够精准且尽早地暴露问题。

3）单元测试与测试的关系

Python代码难以直接测试Java编写的单元。关键在于单元测试通常由开发人员或测试开发工程师执行。

常规测试工作多在集成、系统及验收阶段进行。

4）unittest的注意事项：

1. 模块文件名必须以 test_ 开头。

2. 测试类名需以 Test 开头。

3. 测试用例的方法名必须以 test_ 开头。

4. 单元测试类的编写方式（以TestLogin模块为例）：TestLogin(unittest.TestCase)。

5）如何编写测试用例


#首先需要引入单元测试框架
import unittest
#login模块校验规则
def login(username=None, password=None):
  """登录"""
  if (not username) or (not password):
    # 用户名或者密码为空
    return {"msg": "empty"}
  if username == 'yuz' and password == '123456':
    # 正确的用户名和密码
    return {"msg": "success"}
  return {"msg": "error"}

#单元测试用例
class TestLogin(unittest.TestCase):
  def setUp(self):
    pass
  def tearDown(self):
    pass
  #登录账号与密码为空
  def test_login_01_null(self):
    username=''
    password=''
    expected_result={"msg": "empty"}
    actual_result=login(username,password)
    self.assertTrue(expected_result == actual_result)

  #登录账号为空
  def test_login_02_usernull(self):
    username=''
    password='123456'
    expected_result={"msg": "empty"}
    actual_result=login(username,password)
    self.assertTrue(expected_result == actual_result)

  #登录密码为空
  def test_login_03_passwordnull(self):
    username='yuz'
    password=''
    expected_result={"msg": "empty"}
    actual_result=login(username,password)
    self.assertTrue(expected_result == actual_result)
  #正常登录
  def test_login_04_correct(self):
    username = 'yuz'
    password = '123456'
    expected_result = {"msg": "success"}
    actual_result = login(username, password)
    self.assertEqual(expected_result,actual_result)

  #账号输入错误
  def test_login_05_usererro(self):
    username = 'linzai'
    password = '123456'
    expected_result = {"msg": "error"}
    actual_result = login(username, password)
    self.assertTrue(expected_result == actual_result)

  #密码输入错误
  def test_login_06_usererro(self):
    username = 'yuz'
    password = '12345698'
    expected_result = {"msg": "error"}
    actual_result = login(username, password)
    self.assertTrue(expected_result == actual_result)

  #账号与密码都错误
  def test_login_07_userpassworderror(self):
    username='linzai'
    password='laksls'
    expected_result={"msg": "error"}
    actual_result=login(username,password)
    self.assertTrue(expected_result == actual_result)

#执行方法
if __name__ == '__main__':
  unittest.main()

6）测试用例的执行顺序

执行顺序遵循ASCII标准，按字母顺序进行。

unittest用例执行与组织流程

二、单元测试深入解析（用例执行、组织、收集及运行流程）

1. 用例执行方式

1）在.py文件中右键点击unittest进行运行。
2）通过Python运行 unittest.main()。
3）在控制台直接执行所有测试用例：python test...py。

2. 用例组织

通常将测试用例代码统一存放于特定文件夹或目录中。

具体结构如下：

3. 测试用例收集

需将各测试用例模块中的用例集中收集，以便统一执行。

1）方法一：创建测试用例加载器，使用discover收集所有用例。


#初始化一个测试用例加载器
loder=unittest.TestLoader()
#先拿到该.py文件的绝对路径
file_path=os.path.abspath(__file__)
#拿到测试模块的路径
case_path=os.path.join(os.path.dirname(file_path),'test')
#使用loder收集所有的测试用例
test_suit=loder.discover(case_path)
print(test_suit)

运行结果（discover收集的内容为一个列表，见下图）：


[<unittest.suite.TestSuite tests=[<unittest.suite.TestSuite tests=[<test_login.TestLogin testMethod=test_login_01_null>, <test_login.TestLogin testMethod=test_login_02_usernull>, <test_login.TestLogin testMethod=test_login_03_passwordnull>, <test_login.TestLogin testMethod=test_login_04_correct>, <test_login.TestLogin testMethod=test_login_05_usererro>, <test_login.TestLogin testMethod=test_login_06_usererro>, <test_login.TestLogin testMethod=test_login_07_userpassworderror>]>]>, <unittest.suite.TestSuite tests=[]>, <unittest.suite.TestSuite tests=[]>]>

2）方法二：创建测试用例加载器Loader，加载测试用例并创建测试集，随后对用例进行添加。


from class_16_unittest单元测试集及报告.test import test_login,test_register
loder=unittest.TestLoader()
case_path=os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'test')
#加载测试用例
suite_login=loder.loadTestsFromModule(test_login)
suite_register=loder.loadTestsFromModule(test_register)
#初始化一个测试集合 suite
suite_total=unittest.TestSuite()
#添加测试用例
suite_total.addTest(suite_login)
suite_total.addTest(test_register)

4. 运行流程

1）执行方法一时，不生成测试报告（此处使用的是方法二进行的执行）：


runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite_total)

运行结果：

2）执行方法二时，会生成测试报告：

1. 自带的测试报告（TextTestRunner）。


with open("test_result.txt",'w',encoding='utf-8') as f:
  runner = unittest.TextTestRunner(f)
  runner.run(suite_total)

运行结果：

2. HTMLTestRunner（测试报告模板）。


with open("test_result.html",'wb') as f:
  runner = HTMLTestRunner(f,
              title='测试title',
              description="测试报告的描述",
              tester='测试人'
              )
  runner.run(suite_total)

运行结果：

openpyxl库安装与数据读取实战

三、openpyxl库应用

1. 安装与适用范围

安装命令：pip install openpyxl。

适用范围（2003年后格式）：xlsx。

对于xls格式文件，需使用xlrd和xlwt库。

2. 使用方法

导入库。


import openpyxl
from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet
#打开文件
workbook=openpyxl.load_workbook('cases.xlsx')
# print(workbook)

#获取表单名

1）#sheet : Worksheet 可以获取到 对应得表单名字
sheet : Worksheet=workbook['Sheet1']
# print(sheet)
2）#方法二，通过表单名或者排列顺序获得操作表单
sheet=workbook['Sheet1']
#根据位置获取操作表单名称
sheet=workbook.worksheets[0]

#获取数据
1）#根据表单行列获取表单对象,row:行 column：列

cell=sheet.cell(row=2,column=3)

print(cell)
#获取表单数据
print(cell.value)
运行结果：
excel表信息：

2）#根据最大行列数获取数据，利用嵌套循环将表单数据逐行转换为列表返回。

注意：


#获取表单的最大行数
row_max=sheet.max_row
#获取最大列数
cloumn_max=sheet.max_column

#使用嵌套循环的方式，精准的拿到每一个坐标的对象，然后转化为值
row_data=[]
for row in range(1,row_max+1):
  cloumn_data=[]
  for cloumn in range(1,cloumn_max+1):
    #print(sheet.cell(row,cloumn))
    cloumn_data.append(sheet.cell(row,cloumn).value)
  row_data.append(cloumn_data)
print(row_data)
#运行结果：

3）#根据最大行列数获取数据，利用嵌套循环将表单数据逐行转换为字典返回。


#获取第一行表单对象
sheet[1]
#可以与切片一起获取固定行的对象
sheet[1：]


row_data=[]
#获取第一行的所有值
header=[c.value for c in sheet[1]]
for row in range(2,row_max+1):
  cloumn_data=[]
  for cloumn in range(1,cloumn_max+1):
    #print(sheet.cell(row,cloumn))
    cloumn_data.append(sheet.cell(row,cloumn).value)
    #print(cloumn_data)
  #使用zip函数把header与一行一行数据进行 分组并返回 tuple对象，然后使用dict转化为字典
  dict_data=dict(zip(header,cloumn_data))
  row_data.append(dict_data)
print(row_data)

运行结果：