單元測試，或者更大一些的自動化測試，對提高軟體質量是有很大幫助的。通過一系列預先設計的規則，就可以覆蓋大量的測試點。尤其是對重構一類的任務，確保修改前後系統行為不變很重要，而修改後的回歸測試工作量又極其繁重，此時單元測試，或者自動化測試就能體現出無以倫比的效率。
我在2023年學python不久，就鬱悶於自己那點**手工測試很麻煩，恰好那時得知了很多python工程師有做單元測試的習慣，於是就學習了一下，果然效果卓群。後來又經過數年整理出自己的一套單元測試的規範。
我做過的各類python專案，**總量的50%左右是單元測試。經過這個級別的單元測試覆蓋，確保了底層函式基本不會出錯，這樣高層功能的除錯才更方便。同時也是這個覆蓋程度確保了，被測試工程師發現bug的可能性已經很低了。
我給自己的單元測試設定了5個級別：
1. level1：正常流程可用，即乙個函式在輸入正確的引數時，會有正確的輸出
2. level2：異常流程可丟擲邏輯異常，即輸入引數有誤時，不能丟擲系統異常，而是用自己定義的邏輯異常通知上層呼叫**其錯誤之處
3. level3：極端情況和邊界資料可用，對輸入引數的邊界情況也要單獨測試，確保輸出是正確有效的
4. level4：所有分支、迴圈的邏輯走通，不能有任何流程是測試不到的
5. level5：輸出資料的所有字段驗證，對有複雜資料結構的輸出，確保每個欄位都是正確的
如上的單元測試分級是我2023年整理出來的，後來在我做的各種專案中，一般只做到level2，重要系統或者底層服務，要做到level3或level4。而很少做到level5。即便如此，就已經實現了如上所說的，很難被測試工程師發現bug。
除了級別外，測試方法也要區分不同系統的玩法。比如基於web的系統，就需要確保單元測試裡可以模擬傳送請求，這個一般是web框架提供支援的。比如我常用的web.py、flask、django都有支援。不僅僅可以模擬簡單的請求，還可以模擬post、cookie等。另外一般建議單獨寫個函式來模擬登入過程，這樣系統登入後行為的測試就不必反覆模擬登入了。
單元測試一大痛苦是構造測試資料。我的看法是測試資料應該是人造的，而不是隨便從產品環境dump出來乙份。只有人造的資料能確保環境可控，每次執行不會因為環境改變而頻繁修改testcase。我的常用玩法是測試資料分為基礎資料和附加資料兩部分。基礎資料是所有testcase共享的，比如建立幾個常用角色的使用者等等。附加資料是testcase內部自己建立的。這樣每次testcase執行時，先清空資料庫，匯入基礎資料，匯入附加資料，然後執行測試，驗證結果。
各類程式的函式可以分為純函式和***函式。純函式對應的是數學裡函式的概念，輸出和輸入是一一對應的。對乙個輸入有確定的輸出。比如1+1=2。而***函式則相反，同樣的輸入，在不同時間和環境裡，可能有不同的輸出。比如任何涉及io、網路、資料庫的。***函式的測試比純函式麻煩的多，因為你必須要完整的構造其所依賴的所有環境，才能夠復現乙個***函式的行為。也正因為如此，***函式出bug的概率比純函式高的多。理解這個概念以後，應該盡可能的把程式裡的純函式和***函式進行拆解，降低***函式的比例和邏輯複雜度。還有，***函式是會傳染的，乙個函式如果呼叫了***函式，那麼它也會變成***函式。
肯定有人會給你推薦一些經典的單元測試框架，如googletest, cppunit 之類。
但我負責任的告訴你，那些框架太折騰了，你需要花很多時間和精力去學習使用，然後即使是乙個非常非常小的專案，也要配置半天。
推薦給你乙個新興的單元測試框架：catch
它簡單到什麼程度？你只需要引入乙個標頭檔案：
#include
"catch.hpp"
為了更直觀的了解這個框架，貼出教程上的乙個例子：
#define catch_config_main // this tells catch to provide a main() - only do this in one cpp file
#include
"catch.hpp"
unsigned
intfactorial
( unsigned
int number )
test_case( "factorials are computed", "[factorial]" )
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