Python凡人笔记 -- 测试优先
竹风看的第一本有关Python的书是《Dive Into Python》（简称DIP），本人觉得这本书写得是相当不错的（当然竹风无意卷入关于这本书是好是坏的争论，只要找到适合自己的资料和学习方式就好）。读《DIP》的时候，竹风对HTML和XML是一窍不通（当然现在也只是会点基本的），所以这两章是看得云里雾里的。当然也有给竹风带来震撼的章节，比如“单元测试”和“测试优先编程”。
《DIP》中给出了一个罗马数字的程序例子，里面用到了Python中的unittest模块，这段时间竹风看了下Python 2.7的文档，结合自己的工作体会，做一个简单总结，跟大家分享一下。当然，如果错误，是竹风学艺不精，欢迎大家的指正和讨论^_^。
参考资料：《Dive Into Python》 Mark Pilgrim 第13章.单元测试 第14章.测试优先编程 （强力推荐读一下，里面测试驱动开发的思想很值得了解）
《ActivePython Documentation》 这个是在windows上安装 ActiveState ActivePython 2.7 附带的
一、简单的例子
竹风琢磨着，程序员最好的交流就是用代码了，“翠花，上代码~~”
1 #!/usr/bin/env python 2 #coding: utf-8 3 4 import random 5 import unittest #首先将 unittest 模块导入 6 7 class TestSequenceFunctions(unittest.TestCase): #继承了TestCase 8 9 def setUp(self): #初始化函数，生成10个元素的列表 10 self.seq = range(10) 11 12 def test_shuffle(self): 13 #测试shuffled操作是否会丢失元素 14 random.shuffle(self.seq) 15 self.seq.sort() 16 self.assertEqual(self.seq, range(10)) #用到了一个判断相等的断言 17 18 #如果传入一个不可变的对象，比如元组，应抛出一个异常 19 self.assertRaises(TypeError, random.shuffle, (1,2,3)) 20 21 def test_choice(self): 22 #测试choice操作返回的值是否属于seq 23 element = random.choice(self.seq) 24 self.assertTrue(element in self.seq) #用到了一个判断值为真的断言 25 26 def test_sample(self): 27 #测试sample操作返回的结果是否属于seq 28 self.assertRaises( #当传入的参数有误时，应抛出一个异常 29 ValueError, random.sample, self.seq, 20 30 ) 31 for element in random.sample(self.seq, 5): 32 self.assertTrue(element in self.seq) #用到了一个判断值为真的断言 33 34 if __name__ == '__main__': 35 unittest.main()
竹风在文档的例子上稍微加了点注释，这个例子对各位园友来说应该是小菜一碟了。如果使用的是Python 2.7的话，还可以将28-30行修改为：
1 with self.assertRaises(ValueError): 2 random.sample(self.seq, 20)
运行起来应该是这个样子的：
1 $ python TestSequenceFuncions.py 2 ... 3 ---------------------------------------------------------------------- 4 Ran 3 tests in 0.000s 5 6 OK
如果想看稍微详细点的测试信息，可以将最后一行 “unittest.main()” 修改如下：
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestSequenceFunctions)
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)
这时候输出信息就会稍微详细一点：
$ python TestSequenceFuncions.py test_choice (__main__.TestSequenceFunctions) ... ok test_sample (__main__.TestSequenceFunctions) ... ok test_shuffle (__main__.TestSequenceFunctions) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 3 tests in 0.000s OK
如果还觉得不够详细，那么可以在命令行上加 -v 选项：
$ python -v TestSequenceFuncions.py
不过这个输出到屏幕的信息已经达到刷屏的程度了。。。大家还是慎用。。。
二、测试的顺序与命名规范
不知道各位园友注意到了没有，测试的顺序是跟class里面定义的def的顺序无关的。
在class的定义顺序是：（test_shuffle，test_choice，test_sample）；
而实际测试的时候是：（test_choice，test_sample，test_shuffle）；
根据竹风的个人经验，测试的顺序应该是在去掉 “test_” 前缀后，按照字母顺序排序。
还需要提到的一点是，需要测试的 def 需要以 “test_” 为前缀。针对这点，我们可以写一个 “make_test_data” 的函数准备测试数据，再写一个 “clean_test_data” 的函数清理测试数据。
PS：根据《DIP》里面提到关于测试的两个基本原则：
一、每个测试用例只回答一个问题。
二、每个测试用例必须可以与其他测试用例隔离工作，每个测试用例是一个“孤岛”。
根据这两个基本原则，的确应该与定义他们的顺序无关的。
三、初始化（setUp）和清理工作（tearDown）
如果竹风用“make_test_data”来创建测试数据，竹风的基友用的是"create_test_data"，一千个程序员可能就带来一千种命名方式，这五花八门的函数名字可就真的让人头疼了。
根据Python里“import this”的精神，应该会有专门的函数来执行初始化或者清理工作的。也的确有这两个函数，setUp 与 tearDown 分别负责 初始化 和 清理 工作。
setUp函数总是第一个调用，而tearDown函数则总是在最后一个调用。现在函数调用的顺序也大概理清楚了：setUp --> test_* --> tearDown。
四、常用的断言方法（assert methods）
最后水一下几个常用的断言。
assertEqual(first, second, msg=None)
assertNotEqual(first, second, msg=None)
判断first和second是否相等（不等），msg为测试失败时给出的信息。msg一般使用默认值就行
assertTrue(expr, msg=None)
assertFalse(expr, msg=None)
判断expr的值是否为真（假），msg为测试失败时给出的信息。
assertRaises(exception, callable, *args, **kwds) #参数魔法里面有提到过的哦
assertRaises(exception)
判断是否抛出一个异常，*args和 **kwds 为调用 callable 需要传的参数，注意这里callable的传参数方式。可参照上面的例子。
到这里竹风这个简单的分享也结束了，用上面的这些内容，写个简单的测试用例问题应该不大了。
测试个人感觉上是一个很大的领域，竹风也只是刚接触。
建议有兴趣的园友看一下《DIP》的13、14章，当然也可以看下Python的文档。
祝大家新年快乐，万事如意^_^
Python简史
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
Python是我喜欢的语言，简洁，优美，容易使用。前两天，我很激昂向朋友宣传Python的好处。
听过之后，朋友问我：好吧，我承认Python不错，但它为什么叫Python呢？
我不是很确定：呃，似乎是一个电视剧的名字。
朋友又问：那你说的Guido是美国人么？ (Guido von Rossum，Python的作者)
我再次不是很确定：他从google换到Dropbox工作，但他的名字像是荷兰人的 (有一个von在中间)。
所以，后面我花了些时间调查Python的历史。这是很好的学习。我看到了Python中许多功能的来源和Python的设计理念，比如哪些功能是历史遗留，哪些功能是重复，如何增加功能…… 而且，Python也是开源(open source)运动的一个成功案例。从Python的历史中，我们可以一窥开源开发的理念和成就。
这也可以作为我写的Python快速教程的序篇。
Python的起源
Python的作者，Guido von Rossum，确实是荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士学位。然而，尽管他算得上是一位数学家，但他更加享受计算机带来的乐趣。用他的话说，尽管拥有数学和计算机双料资质，他总趋向于做计算机相关的工作，并热衷于做任何和编程相关的活儿。
Guido von Rossum
在那个时候，他接触并使用过诸如Pascal、C、 Fortran等语言。这些语言的基本设计原则是让机器能更快运行。在80年代，虽然IBM和苹果已经掀起了个人电脑浪潮，但这些个人电脑的配置很低 (在今天看来)。比如早期的Macintosh，只有8MHz的CPU主频和128KB的RAM，一个大的数组就能占满内存。所有的编译器的核心是做优化，以便让程序能够运行。为了增进效率，语言也迫使程序员像计算机一样思考，以便能写出更符合机器口味的程序。在那个时代，程序员恨不得用手榨取计算机每一寸的能力。有人甚至认为C语言的指针是在浪费内存。至于动态类型，内存自动管理，面向对象…… 别想了，那会让你的电脑陷入瘫痪。
然而，这种思考方式让Guido感到苦恼。Guido知道如何用C语言写出一个功能，但整个编写过程需要耗费大量的时间 (即使他已经准确的知道了如何实现)。他的另一个选择是shell。Bourne Shell作为UNIX系统的解释器(interpreter)已经长期存在。UNIX的管理员们常常用shell去写一些简单的脚本，以进行一些系统维护的工作，比如定期备份、文件系统管理等等。shell可以像胶水一样，将UNIX下的许多功能连接在一起。许多C语言下上百行的程序，在shell下只用几行就可以完成。然而，shell的本质是调用命令。它并不是一个真正的语言。比如说，shell没有数值型的数据类型，加法运算都很复杂。总之，shell不能全面的调动计算机的功能。
(关于shell，你可以参考Linux架构和Linux命令行与命令)
Guido希望有一种语言，这种语言能够像C语言那样，能够全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样，可以轻松的编程。ABC语言让Guido看到希望。ABC是由荷兰的CWI (Centrum Wiskunde & Informatica, 数学和计算机研究所)开发的。Guido在CWI工作，并参与到ABC语言的开发。ABC语言以教学为目的。与当时的大部分语言不同，ABC语言的目标是“让用户感觉更好”。ABC语言希望让语言变得容易阅读，容易使用，容易记忆，容易学习，并以此来激发人们学习编程的兴趣。比如下面是一段来自Wikipedia的ABC程序，这个程序用于统计文本中出现的词(word)的总数：
HOW TO RETURN words document:
PUT {} IN collection
FOR line IN document:
FOR word IN split line:
IF word not.in collection:
INSERT word IN collection
RETURN collection
HOW TO用于定义一个函数。一个Python程序员应该很容易理解这段程序。ABC语言使用冒号(:)和缩进来表示程序块(C语言使用{}来表示程序块)。行尾没有分号。for和if结构中也没有括号()。如果将HOW TO改为def，将PUT行改为collection = []，将INSERT行改为collection.append(word)，这就几乎是一个标准的Python函数。上面的函数读起来就像一段自然的文字。
尽管已经具备了良好的可读性和易用性，ABC语言最终没有流行起来。在当时，ABC语言编译器需要比较高配置的电脑才能运行。而这些电脑的使用者通常精通计算机，他们更多考虑程序的效率，而非它的学习难度。除了硬件上的困难外，ABC语言的设计也存在一些致命的问题：
- 可拓展性差。ABC语言不是模块化语言。如果想在ABC语言中增加功能，比如对图形化的支持，就必须改动很多地方。
- 不能直接进行IO。ABC语言不能直接操作文件系统。尽管你可以通过诸如文本流的方式导入数据，但ABC无法直接读写文件。输入输出的困难对于计算机语言来说是致命的。你能想像一个打不开车门的跑车么？
- 过度革新。ABC用自然语言的方式来表达程序的意义，比如上面程序中的HOW TO (如何)。然而对于程序员来说，他们更习惯用function或者define来定义一个函数。同样，程序员也习惯了用等号(=)来分配变量。这尽管让ABC语言显得特别，但实际上增加了程序员的学习难度 (程序员大都掌握不止一种语言)。
- 传播困难。ABC编译器很大，必须被保存在磁带(tape)上。当时Guido在访问的时候，就必须有一个大磁带来给别人安装ABC编译器。 这样，ABC语言就很难快速传播。
IBM tape drive：读写磁带
1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译/解释器。Python来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python's Flying Circus (BBC1960-1970年代播放的室内情景幽默剧，以当时的英国生活为素材)。他希望这个新的叫做Python的语言，能实现他的理念(一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言)。Guido作为一个语言设计爱好者，已经有过设计语言的(不很成功)的尝试。这一次，也不过是一次纯粹的hacking行为。
Python的诞生
1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。从一出生，Python已经具有了：类(class)，函数(function)，异常处理(exception)，包括表(list)和词典(dictionary)在内的核心数据类型，以及模块(module)为基础的拓展系统。
最初的Python logo: 由Guido的兄弟Just von Rossum设计
Python语法很多来自C，但又受到ABC语言的强烈影响。来自ABC语言的一些规定直到今天还富有争议，比如强制缩进。但这些语法规定让Python容易读。另一方面，Python聪明的选择服从一些惯例(特别是C语言的惯例)。比如使用等号赋值，使用def来定义函数。Guido认为，如果“常识”上确立的东西，没有必要过度纠结。
Python从一开始就特别在意可拓展性(extensibility)。Python可以在多个层次上拓展。从高层上，你可以引入.py文件。在底层，你可以引用C语言的库。Python程序员可以快速的使用Python写.py文件作为拓展模块。但当性能是考虑的重要因素时，Python程序员可以深入底层，写C程序，编译为.so文件引入到Python中使用。Python就好像是使用钢构建房一样，先规定好大的框架。而程序员可以在此框架下相当自由的拓展或更改。
最初的Python完全由Guido本人开发。Python得到Guido同事的欢迎。他们迅速的反馈使用意见，并参与到Python的改进。Guido和一些同事构成Python的核心团队。他们将自己大部分的业余时间用于hack Python (也包括工作时间，因为他们将Python用于工作)。随后，Python拓展到CWI之外。Python将许多机器层面上的细节隐藏，交给编译器处理，并凸显出逻辑层面的编程思考。Python程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节 (Guido有一件T恤，写着：人生苦短，我用Python)。这一特征吸引了广大的程序员。Python开始流行。
我们不得不暂停我们的Python时间，转而看一看这时的计算机概况。1990年代初，个人计算机开始进入普通家庭。Intel发布了486处理器，windows发布window 3.0开始的一系列视窗系统。计算机的性能大大提高。程序员开始关注计算机的易用性 (比如图形化界面)。
Windows 3.0
由于计算机性能的提高，软件的世界也开始随之改变。硬件足以满足许多个人电脑的需要。硬件厂商甚至渴望高需求软件的出现，以带动硬件的更新换代。C++和Java相继流行。C++和Java提供了面向对象的编程范式，以及丰富的对象库。在牺牲了一定的性能的代价下，C++和Java大大提高了程序的产量。语言的易用性被提到一个新的高度。我们还记得，ABC失败的一个重要原因是硬件的性能限制。从这方面说，Python要比ABC幸运许多。
另一个悄然发生的改变是Internet。1990年代还是个人电脑的时代，windows和Intel挟PC以令天下，盛极一时。尽管Internet为主体的信息革命尚未到来，但许多程序员以及资深计算机用户已经在频繁使用Internet进行交流 (包括email和newsgroup)。Internet让信息交流成本大大下降。一种新的软件开发模式开始流行：开源 (open source)。程序员利用业余时间进行软件开发，并开放源代码。1991年，Linus在comp.os.minix新闻组上发布了Linux内核源代码，吸引大批hacker的加入。Linux和GNU相互合作，最终构成了一个充满活力的开源平台。
硬件性能不是瓶颈，Python又容易使用，所以许多人开始转向Python。Guido维护了一个maillist，Python用户就通过邮件进行交流。Python用户来自许多领域，有不同的背景，对Python也有不同的需求。Python相当的开放，又容易拓展，所以当用户不满足于现有功能，很容易对Python进行拓展或改造。随后，这些用户将改动发给Guido，并由Guido决定是否将新的特征加入到Python或者标准库中。如果代码能被纳入Python自身或者标准库，这将极大的荣誉。Python自身也因此变得更好。
(Guido不得不作出许多决定，这也是他被称为Benevolent Dictator For Life的原因)
Python被称为“Battery Included”，是说它以及其标准库的功能强大。这些是整个社区的贡献。Python的开发者来自不同领域，他们将不同领域的优点带给Python。比如Python标准库中的正则表达(regular expression)是参考Perl，而lambda, map, filter, reduce函数参考Lisp。Python本身的一些功能以及大部分的标准库来自于社区。Python的社区不断扩大，进而拥有了自己的newsgroup，网站(python.org)，以及基金 (Python Software Foundation)。从Python 2.0开始，Python也从maillist的开发方式，转为完全开源的开发方式。社区气氛已经形成，工作被整个社区分担，Python也获得了更加高速的发展。
(由于Guido享有绝对的仲裁权，所以在Python早期maillist的开发时代，不少爱好者相当担心Guido的生命。他们甚至作出假设：如果Guido挂了的话，Python会怎样。见If Guido was hit by a bus)
到今天，Python的框架已经确立。Python语言以对象为核心组织代码(Everything is object)，支持多种编程范式(multi-paradigm)，采用动态类型(dynamic typing)，自动进行内存回收(garbage collection)。Python支持解释运行(interpret)，并能调用C库进行拓展。Python有强大的标准库 (battery included)。由于标准库的体系已经稳定，所以Python的生态系统开始拓展到第三方包。这些包，如Django, web.py, wxpython, numpy, matplotlib,PIL，将Python升级成了物种丰富的热带雨林。
今天Python已经进入到3.0的时代。由于Python 3.0向后不兼容，所以从2.0到3.0的过渡并不容易。另一方面，Python的性能依然值得改进，Python的运算性能低于C++和Java(见Google的讨论)。Python依然是一个在发展中的语言。我期待看到Python的未来。
Python启示录
Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言 (TIOBE语言排行第八，Google的第三大开发语言，Dropbox的基础语言，豆瓣的服务器语言)。这个世界并不缺乏优秀的语言，但Python的发展史作为一个代表，带给我许多启示。
在Python的开发过程中，社区起到了重要的作用。Guido自认为自己不是全能型的程序员，所以他只负责制订框架。如果问题太复杂，他会选择绕过去，也就是cut the corner。这些问题最终由社区中的其他人解决。社区中的人才是异常丰富的，就连创建网站，筹集基金这样与开发稍远的事情，也有人乐意于处理。如今的项目开发越来越复杂，越来越庞大，合作以及开放的心态成为项目最终成功的关键。
Python从其他语言中学到了很多，无论是已经进入历史的ABC，还是依然在使用的C和Perl，以及许多没有列出的其他语言。可以说，Python的成功代表了它所有借鉴的语言的成功。同样，Ruby借鉴了Python，它的成功也代表了Python某些方面的成功。每个语言都是混合体，都有它优秀的地方，但也有各种各样的缺陷。同时，一个语言“好与不好”的评判，往往受制于平台、硬件、时代等等外部原因。程序员经历过许多语言之争。我想，为什么不以开放的心态和客观的分析，去区分一下每个语言的具体优点缺点，去区分内部和外部的因素。说不定哪一天发现，我不喜欢的某个语言中，正包含了我所需要的东西。
无论Python未来的命运如何，Python的历史已经是本很有趣的小说。
如果你因为本文对Python产生了兴趣，欢迎阅读我的Python快速教程。
本文主要参考：
Guido在Dropbox所做演讲 (正在上传)
python.org中文档
Wikipedia
