第 11 章　测试代码

第 11 章　测试代码 - 图1

编写函数或类时，还可为其编写测试。通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作。测试让你信心满满，深信即便有更多的人使用你的程序，它也能正确地工作。在程序中添加新代码时，你也可以对其进行测试，确认它们不会破坏程序既有的行为。程序员都会犯错，因此每个程序员都必须经常测试其代码，在用户发现问题前找出它们。

在本章中，你将学习如何使用Python模块unittest中的工具来测试代码。你将学习编写测试用例，核实一系列输入都将得到预期的输出。你将看到测试通过了是什么样子，测试未通过又是什么样子，还将知道测试未通过如何有助于改进代码。你将学习如何测试函数和类，并将知道该为项目编写多少个测试。

11.1　测试函数

要学习测试，得有要测试的代码。下面是一个简单的函数，它接受名和姓并返回整洁的姓名：

name_function.py

  1. def get_formatted_name(first, last):
  2.     """Generate a neatly formatted full name."""
  3.     full_name = first + ' ' + last
  4.     return full_name.title()

函数get_formatted_name()将名和姓合并成姓名，在名和姓之间加上一个空格，并将它们的首字母都大写，再返回结果。为核实get_formatted_name()像期望的那样工作，我们来编写一个使用这个函数的程序。程序names.py让用户输入名和姓，并显示整洁的全名：

names.py

  1. from name_function import get_formatted_name
  3. print("Enter 'q' at any time to quit.")
  4. while True:
  5.     first = input("\nPlease give me a first name: ")
  6.     if first == 'q':
  7.         break
  8.     last = input("Please give me a last name: ")
  9.     if last == 'q':
  10.         break
  12.     formatted_name = get_formatted_name(first, last)
  13.     print("\tNeatly formatted name: " + formatted_name + '.')

这个程序从name_function.py中导入get_formatted_name()。用户可输入一系列的名和姓，并看到格式整洁的全名：

  1. Enter 'q' at any time to quit.
  2.  
  3. Please give me a first name: janis
  4. Please give me a last name: joplin
  5.        Neatly formatted name: Janis Joplin.
  6.  
  7. Please give me a first name: bob
  8. Please give me a last name: dylan
  9.        Neatly formatted name: Bob Dylan.
  10.  
  11. Please give me a first name: q

从上述输出可知，合并得到的姓名正确无误。现在假设我们要修改get_formatted_name()，使其还能够处理中间名。这样做时，我们要确保不破坏这个函数处理只有名和姓的姓名的方式。为此，我们可以在每次修改get_formatted_name()后都进行测试：运行程序names.py，并输入像Janis Joplin这样的姓名，但这太烦琐了。所幸Python提供了一种自动测试函数输出的高效方式。倘若我们对get_formatted_name()进行自动测试，就能始终信心满满，确信给这个函数提供我们测试过的姓名时，它都能正确地工作。

11.1.1　单元测试和测试用例

Python标准库中的模块unittest提供了代码测试工具。单元测试用于核实函数的某个方面没有问题；测试用例是一组单元测试，这些单元测试一起核实函数在各种情形下的行为都符合要求。良好的测试用例考虑到了函数可能收到的各种输入，包含针对所有这些情形的测试。全覆盖式测试用例包含一整套单元测试，涵盖了各种可能的函数使用方式。对于大型项目，要实现全覆盖可能很难。通常，最初只要针对代码的重要行为编写测试即可，等项目被广泛使用时再考虑全覆盖。

11.1.2　可通过的测试

创建测试用例的语法需要一段时间才能习惯，但测试用例创建后，再添加针对函数的单元测试就很简单了。要为函数编写测试用例，可先导入模块unittest以及要测试的函数，再创建一个继承unittest.TestCase的类，并编写一系列方法对函数行为的不同方面进行测试。

下面是一个只包含一个方法的测试用例，它检查函数get_formatted_name()在给定名和姓时能否正确地工作：

test_name_function.py

  1. import unittest
  2. from name_function import get_formatted_name
  4. class NamesTestCase(unittest.TestCase): ❶
  5.     """测试name_function.py"""
  7.     def test_first_last_name(self):
  8.         """能够正确地处理像Janis Joplin这样的姓名吗？"""
  9.         formatted_name = get_formatted_name('janis', 'joplin') ❷
  10.         self.assertEqual(formatted_name, 'Janis Joplin') ❸
  12. unittest.main()

首先，我们导入了模块unittest和要测试的函数get_formatted_name()。在❶处，我们创建了一个名为NamesTestCase的类，用于包含一系列针对get_formatted_name()的单元测试。你可随便给这个类命名，但最好让它看起来与要测试的函数相关，并包含字样Test。这个类必须继承unittest.TestCase类，这样Python才知道如何运行你编写的测试。

NamesTestCase只包含一个方法，用于测试get_formatted_name()的一个方面。我们将这个方法命名为test_first_last_name()，因为我们要核实的是只有名和姓的姓名能否被正确地格式化。我们运行testname_function.py时，所有以test打头的方法都将自动运行。在这个方法中，我们调用了要测试的函数，并存储了要测试的返回值。在这个示例中，我们使用实参'janis'和'joplin'调用get_formatted_name()，并将结果存储到变量formatted_name中（见❷）。

在❸处，我们使用了unittest类最有用的功能之一：一个断言方法。断言方法用来核实得到的结果是否与期望的结果一致。在这里，我们知道get_formatted_name()应返回这样的姓名，即名和姓的首字母为大写，且它们之间有一个空格，因此我们期望formatted_name的值为Janis Joplin。为检查是否确实如此，我们调用unittest的方法assertEqual()，并向它传递formatted_name和'Janis Joplin'。代码行self.assertEqual(formatted_name, 'Janis Joplin')的意思是说：“将formatted_name的值同字符串'Janis Joplin'进行比较，如果它们相等，就万事大吉，如果它们不相等，跟我说一声！”

代码行unittest.main()让Python运行这个文件中的测试。运行test_name_function.py时，得到的输出如下：

  1. .

Ran 1 test in 0.000s

OK

第1行的句点表明有一个测试通过了。接下来的一行指出Python运行了一个测试，消耗的时间不到0.001秒。最后的OK表明该测试用例中的所有单元测试都通过了。

上述输出表明，给定包含名和姓的姓名时，函数get_formatted_name()总是能正确地处理。修改get_formatted_name()后，可再次运行这个测试用例。如果它通过了，我们就知道在给定Janis Joplin这样的姓名时，这个函数依然能够正确地处理。

11.1.3　不能通过的测试

测试未通过时结果是什么样的呢？我们来修改get_formatted_name()，使其能够处理中间名，但这样做时，故意让这个函数无法正确地处理像Janis Joplin这样只有名和姓的姓名。

下面是函数get_formatted_name()的新版本，它要求通过一个实参指定中间名：

name_function.py

  1. def get_formatted_name(first, middle, last):
  2.     """生成整洁的姓名"""
  3.     full_name = first + ' ' + middle + ' ' + last
  4.     return full_name.title()

这个版本应该能够正确地处理包含中间名的姓名，但对其进行测试时，我们发现它再也不能正确地处理只有名和姓的姓名。这次运行程序test_name_function.py时，输出如下：

  1. E ❶

ERROR: testfirstlast_name (__main.NamesTestCase) ❷

Traceback (most recent call last): ❸ File "test_name_function.py", line 8, in test_first_last_name formatted_name = get_formatted_name('janis', 'joplin') TypeError: get_formatted_name() missing 1 required positional argument: 'last'

Ran 1 test in 0.000s ❹

FAILED (errors=1) ❺

其中包含的信息很多，因为测试未通过时，需要让你知道的事情可能有很多。第1行输出只有一个字母E（见❶），它指出测试用例中有一个单元测试导致了错误。接下来，我们看到NamesTestCase中的test_first_last_name()导致了错误（见❷）。测试用例包含众多单元测试时，知道哪个测试未通过至关重要。在❸处，我们看到了一个标准的traceback，它指出函数调用get_formatted_name('janis', 'joplin')有问题，因为它缺少一个必不可少的位置实参。

我们还看到运行了一个单元测试（见❹）。最后，还看到了一条消息，它指出整个测试用例都未通过，因为运行该测试用例时发生了一个错误（见❺）。这条消息位于输出末尾，让你一眼就能看到——你可不希望为获悉有多少测试未通过而翻阅长长的输出。

11.1.4　测试未通过时怎么办

测试未通过时怎么办呢？如果你检查的条件没错，测试通过了意味着函数的行为是对的，而测试未通过意味着你编写的新代码有错。因此，测试未通过时，不要修改测试，而应修复导致测试不能通过的代码：检查刚对函数所做的修改，找出导致函数行为不符合预期的修改。

在这个示例中，get_formatted_name()以前只需要两个实参——名和姓，但现在它要求提供名、中间名和姓。新增的中间名参数是必不可少的，这导致get_formatted_name()的行为不符合预期。就这里而言，最佳的选择是让中间名变为可选的。这样做后，使用类似于Janis Joplin的姓名进行测试时，测试就会通过了，同时这个函数还能接受中间名。下面来修改get_formatted_name()，将中间名设置为可选的，然后再次运行这个测试用例。如果通过了，我们接着确认这个函数能够妥善地处理中间名。

要将中间名设置为可选的，可在函数定义中将形参middle移到形参列表末尾，并将其默认值指定为一个空字符串。我们还要添加一个if测试，以便根据是否提供了中间名相应地创建姓名：

name_function.py

  1. def get_formatted_name(first, last, middle=''):
  2.     """生成整洁的姓名"""
  3.     if middle:
  4.         full_name = first + ' ' + middle + ' ' + last
  5.     else:
  6.         full_name = first + ' ' + last
  7.     return full_name.title()

在get_formatted_name()的这个新版本中，中间名是可选的。如果向这个函数传递了中间名（if middle:），姓名将包含名、中间名和姓，否则姓名将只包含名和姓。现在，对于两种不同的姓名，这个函数都应该能够正确地处理。为确定这个函数依然能够正确地处理像Janis Joplin这样的姓名，我们再次运行test_name_function.py：

  1. .

Ran 1 test in 0.000s

OK

现在，测试用例通过了。太好了，这意味着这个函数又能正确地处理像Janis Joplin这样的姓名了，而且我们无需手工测试这个函数。这个函数很容易就修复了，因为未通过的测试让我们得知新代码破坏了函数原来的行为。

11.1.5　添加新测试

确定get_formatted_name()又能正确地处理简单的姓名后，我们再编写一个测试，用于测试包含中间名的姓名。为此，我们在NamesTestCase类中再添加一个方法：

  1. import unittest
  2. from name_function import get_formatted_name
  4. class NamesTestCase(unittest.TestCase):
  5.     """测试name_function.py """
  7.     def test_first_last_name(self):
  8.         """能够正确地处理像Janis Joplin这样的姓名吗？"""
  9.         formatted_name = get_formatted_name('janis', 'joplin')
  10.         self.assertEqual(formatted_name, 'Janis Joplin')
  12.     def test_first_last_middle_name(self):
  13.         """能够正确地处理像Wolfgang Amadeus Mozart这样的姓名吗？"""
  14.         formatted_name = get_formatted_name( ❶
  15.             'wolfgang', 'mozart', 'amadeus')
  16.         self.assertEqual(formatted_name, 'Wolfgang Amadeus Mozart')
  18. unittest.main()

我们将这个方法命名为test_first_last_middle_name()。方法名必须以test_打头，这样它才会在我们运行test_name_function.py时自动运行。这个方法名清楚地指出了它测试的是get_formatted_name()的哪个行为，这样，如果该测试未通过，我们就会马上知道受影响的是哪种类型的姓名。在TestCase类中使用很长的方法名是可以的；这些方法的名称必须是描述性的，这才能让你明白测试未通过时的输出；这些方法由Python自动调用，你根本不用编写调用它们的代码。

为测试函数get_formatted_name()，我们使用名、姓和中间名调用它（见❶），再使用assertEqual()检查返回的姓名是否与预期的姓名（名、中间名和姓）一致。我们再次运行test_name_function.py时，两个测试都通过了：

  1. ..

Ran 2 tests in 0.000s

OK

太好了！现在我们知道，这个函数又能正确地处理像Janis Joplin这样的姓名了，我们还深信它也能够正确地处理像Wolfgang Amadeus Mozart这样的姓名。

动手试一试

11-1 城市和国家：编写一个函数，它接受两个形参：一个城市名和一个国家名。这个函数返回一个格式为City, Country的字符串，如Santiago, Chile。将这个函数存储在一个名为city_functions.py的模块中。

创建一个名为test_cities.py的程序，对刚编写的函数进行测试（别忘了，你需要导入模块unittest以及要测试的函数）。编写一个名为test_city_country()的方法，核实使用类似于'santiago'和'chile'这样的值来调用前述函数时，得到的字符串是正确的。运行test_cities.py，确认测试test_city_country()通过了。

11-2 人口数量：修改前面的函数，使其包含第三个必不可少的形参population，并返回一个格式为City, Country - population xxx的字符串，如Santiago, Chile - population 5000000。运行test_cities.py，确认测试test_city_country()未通过。

修改上述函数，将形参population设置为可选的。再次运行test_cities.py，确认测试test_city_country()又通过了。

再编写一个名为test_city_country_population()的测试，核实可以使用类似于'santiago'、'chile'和'population=5000000'这样的值来调用这个函数。再次运行test_cities.py，确认测试test_city_country_population()通过了。

11.2　测试类

在本章前半部分，你编写了针对单个函数的测试，下面来编写针对类的测试。很多程序中都会用到类，因此能够证明你的类能够正确地工作会大有裨益。如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。

11.2.1　各种断言方法

Python在unittest.TestCase类中提供了很多断言方法。前面说过，断言方法检查你认为应该满足的条件是否确实满足。如果该条件确实满足，你对程序行为的假设就得到了确认，你就可以确信其中没有错误。如果你认为应该满足的条件实际上并不满足，Python将引发异常。

表11-1描述了6个常用的断言方法。使用这些方法可核实返回的值等于或不等于预期的值、返回的值为True或False、返回的值在列表中或不在列表中。你只能在继承unittest.TestCase的类中使用这些方法，下面来看看如何在测试类时使用其中的一个。

表11-1　unittest Module中的断言方法

方法 用途
assertEqual(a, b) 核实a == b
assertNotEqual(a, b) 核实a != b
assertTrue(x) 核实x为True
assertFalse(x) 核实x为False
assertIn(item, list) 核实item在list中
assertNotIn(item, list) 核实item不在list中

11.2.2　一个要测试的类

类的测试与函数的测试相似——你所做的大部分工作都是测试类中方法的行为，但存在一些不同之处，下面来编写一个类进行测试。来看一个帮助管理匿名调查的类：

survey.py

  1. class AnonymousSurvey():
  2.     """收集匿名调查问卷的答案"""
  4.     def __init__(self, question): ❶
  5.         """存储一个问题，并为存储答案做准备"""
  6.         self.question = question
  7.         self.responses = []
  9.     def show_question(self): ❷
  10.         """显示调查问卷"""
  11.         print(self.question)
  13.     def store_response(self, new_response): ❸
  14.         """存储单份调查答卷"""
  15.         self.responses.append(new_response)
  17.     def show_results(self): ❹
  18.         """显示收集到的所有答卷"""
  19.         print("Survey results:")
  20.         for response in self.responses:
  21.             print('- ' + response)

这个类首先存储了一个你指定的调查问题（见❶），并创建了一个空列表，用于存储答案。这个类包含打印调查问题的方法（见❷）、在答案列表中添加新答案的方法（见❸）以及将存储在列表中的答案都打印出来的方法（见❹）。要创建这个类的实例，只需提供一个问题即可。有了表示调查的实例后，就可使用show_question()来显示其中的问题，可使用store_response()来存储答案，并使用show_results()来显示调查结果。

为证明AnonymousSurvey类能够正确地工作，我们来编写一个使用它的程序：

language_survey.py

  1. from survey import AnonymousSurvey
  3. #定义一个问题，并创建一个表示调查的AnonymousSurvey对象
  4. question = "What language did you first learn to speak?"
  5. my_survey = AnonymousSurvey(question)
  7. #显示问题并存储答案
  8. my_survey.show_question()
  9. print("Enter 'q' at any time to quit.\n")
  10. while True:
  11.     response = input("Language: ")
  12.     if response == 'q':
  13.         break
  14.     my_survey.store_response(response)
  16. # 显示调查结果
  17. print("\nThank you to everyone who participated in the survey!")
  18. my_survey.show_results()

这个程序定义了一个问题（"What language did you first learn to speak? "），并使用这个问题创建了一个AnonymousSurvey对象。接下来，这个程序调用show_question()来显示问题，并提示用户输入答案。收到每个答案的同时将其存储起来。用户输入所有答案（输入q要求退出）后，调用show_results()来打印调查结果：

  1. What language did you first learn to speak?
  2. Enter 'q' at any time to quit.
  3.  
  4. Language: English
  5. Language: Spanish
  6. Language: English
  7. Language: Mandarin
  8. Language: q
  9.  
  10. Thank you to everyone who participated in the survey!
  11. Survey results:
  12. - English
  13. - Spanish
  14. - English
  15. - Mandarin

AnonymousSurvey类可用于进行简单的匿名调查。假设我们将它放在了模块survey中，并想进行改进：让每位用户都可输入多个答案；编写一个方法，它只列出不同的答案，并指出每个答案出现了多少次；再编写一个类，用于管理非匿名调查。

进行上述修改存在风险，可能会影响AnonymousSurvey类的当前行为。例如，允许每位用户输入多个答案时，可能不小心修改了处理单个答案的方式。要确认在开发这个模块时没有破坏既有行为，可以编写针对这个类的测试。

11.2.3　测试AnonymousSurvey类

下面来编写一个测试，对AnonymousSurvey类的行为的一个方面进行验证：如果用户面对调查问题时只提供了一个答案，这个答案也能被妥善地存储。为此，我们将在这个答案被存储后，使用方法assertIn()来核实它包含在答案列表中：

test_survey.py

  1. import unittest
  2. from survey import AnonymousSurvey
  4. class TestAnonymousSurvey(unittest.TestCase): ❶
  5.     """针对AnonymousSurvey类的测试"""
  7.     def test_store_single_response(self): ❷
  8.         """测试单个答案会被妥善地存储"""
  9.         question = "What language did you first learn to speak?"
  10.         my_survey = AnonymousSurvey(question) ❸
  11.         my_survey.store_response('English')
  13.         self.assertIn('English', my_survey.responses) ❹
  15. unittest.main()

我们首先导入了模块unittest以及要测试的类AnonymousSurvey。我们将测试用例命名为TestAnonymousSurvey，它也继承了unittest.TestCase（见❶）。第一个测试方法验证调查问题的单个答案被存储后，会包含在调查结果列表中。对于这个方法，一个不错的描述性名称是test_store_single_response()（见❷）。如果这个测试未通过，我们就能通过输出中的方法名得知，在存储单个调查答案方面存在问题。

要测试类的行为，需要创建其实例。在❸处，我们使用问题"What language did you first learn to speak?"创建了一个名为my_survey的实例，然后使用方法store_response()存储了单个答案English。接下来，我们检查English是否包含在列表my_survey.responses中，以核实这个答案是否被妥善地存储了（见❹）。

当我们运行test_survey.py时，测试通过了：

  1. .

Ran 1 test in 0.001s

OK

这很好，但只能收集一个答案的调查用途不大。下面来核实用户提供三个答案时，它们也将被妥善地存储。为此，我们在TestAnonymousSurvey中再添加一个方法：

  1. import unittest
  2. from survey import AnonymousSurvey
  4. class TestAnonymousSurvey(unittest.TestCase):
  5.     """针对AnonymousSurvey类的测试"""
  7.     def test_store_single_response(self):
  8.         """测试单个答案会被妥善地存储"""
  9.         --snip--
  11.     def test_store_three_responses(self):
  12.         """测试三个答案会被妥善地存储"""
  13.         question = "What language did you first learn to speak?"
  14.         my_survey = AnonymousSurvey(question)
  15.         responses = ['English', 'Spanish', 'Mandarin'] ❶
  16.         for response in responses:
  17.             my_survey.store_response(response)
  19.         for response in responses: ❷
  20.             self.assertIn(response, my_survey.responses)
  22. unittest.main()

我们将这个方法命名为test_store_three_responses()，并像test_store_single_response()一样，在其中创建一个调查对象。我们定义了一个包含三个不同答案的列表（见❶），再对其中每个答案都调用store_response()。存储这些答案后，我们使用一个循环来确认每个答案都包含在my_survey.responses中（见❷）。

我们再次运行test_survey.py时，两个测试（针对单个答案的测试和针对三个答案的测试）都通过了：

  1. ..

Ran 2 tests in 0.000s

OK

前述做法的效果很好，但这些测试有些重复的地方。下面使用unittest的另一项功能来提高它们的效率。

11.2.4　方法setUp()

在前面的testsurvey.py中，我们在每个测试方法中都创建了一个AnonymousSurvey实例，并在每个方法中都创建了答案。unittest.TestCase类包含方法setUp()，让我们只需创建这些对象一次，并在每个测试方法中使用它们。如果你在TestCase类中包含了方法setUp()，Python将先运行它，再运行各个以test打头的方法。这样，在你编写的每个测试方法中都可使用在方法setUp()中创建的对象了。

下面使用setUp()来创建一个调查对象和一组答案，供方法test_store_single_response()和test_store_three_responses()使用：

  1. import unittest
  2. from survey import AnonymousSurvey
  4. class TestAnonymousSurvey(unittest.TestCase):
  5.     """针对AnonymousSurvey类的测试"""
  7.     def setUp(self):
  8.         """
  9.         创建一个调查对象和一组答案，供使用的测试方法使用
  10.         """
  11.         question = "What language did you first learn to speak?"
  12.         self.my_survey = AnonymousSurvey(question) ❶
  13.         self.responses = ['English', 'Spanish', 'Mandarin'] ❷
  15.     def test_store_single_response(self):
  16.         """测试单个答案会被妥善地存储"""
  17.         self.my_survey.store_response(self.responses[0])
  18.         self.assertIn(self.responses[0], self.my_survey.responses)
  20.     def test_store_three_responses(self):
  21.         """测试三个答案会被妥善地存储"""
  22.         for response in self.responses:
  23.             self.my_survey.store_response(response)
  24.         for response in self.responses:
  25.             self.assertIn(response, self.my_survey.responses)
  27. unittest.main()

方法setUp()做了两件事情：创建一个调查对象（见❶）；创建一个答案列表（见❷）。存储这两样东西的变量名包含前缀self（即存储在属性中），因此可在这个类的任何地方使用。这让两个测试方法都更简单，因为它们都不用创建调查对象和答案。方法test_store_single_response()核实self.responses中的第一个答案——self.responses[0]——被妥善地存储，而方法test_store_three_response()核实self.responses中的全部三个答案都被妥善地存储。

再次运行test_survey.py时，这两个测试也都通过了。如果要扩展AnonymousSurvey，使其允许每位用户输入多个答案，这些测试将很有用。修改代码以接受多个答案后，可运行这些测试，确认存储单个答案或一系列答案的行为未受影响。

测试自己编写的类时，方法setUp()让测试方法编写起来更容易：可在setUp()方法中创建一系列实例并设置它们的属性，再在测试方法中直接使用这些实例。相比于在每个测试方法中都创建实例并设置其属性，这要容易得多。

注意　运行测试用例时，每完成一个单元测试，Python都打印一个字符：测试通过时打印一个句点；测试引发错误时打印一个E；测试导致断言失败时打印一个F。这就是你运行测试用例时，在输出的第一行中看到的句点和字符数量各不相同的原因。如果测试用例包含很多单元测试，需要运行很长时间，就可通过观察这些结果来获悉有多少个测试通过了。

动手试一试

11-3 雇员：编写一个名为Employee的类，其方法__init__()接受名、姓和年薪，并将它们都存储在属性中。编写一个名为give_raise()的方法，它默认将年薪增加5000美元，但也能够接受其他的年薪增加量。

为Employee编写一个测试用例，其中包含两个测试方法：test_give_default_raise()和test_give_custom_raise()。使用方法setUp()，以免在每个测试方法中都创建新的雇员实例。运行这个测试用例，确认两个测试都通过了。

11.3　小结

在本章中，你学习了：如何使用模块unittest中的工具来为函数和类编写测试；如何编写继承unittest.TestCase的类，以及如何编写测试方法，以核实函数和类的行为符合预期；如何使用方法setUp()来根据类高效地创建实例并设置其属性，以便在类的所有测试方法中都可使用它们。

测试是很多初学者都不熟悉的主题。作为初学者，并非必须为你尝试的所有项目编写测试；但参与工作量较大的项目时，你应对自己编写的函数和类的重要行为进行测试。这样你就能够更加确定自己所做的工作不会破坏项目的其他部分，你就能够随心所欲地改进既有代码了。如果不小心破坏了原来的功能，你马上就会知道，从而能够轻松地修复问题。相比于等到不满意的用户报告bug后再采取措施，在测试未通过时采取措施要容易得多。

如果你在项目中包含了初步测试，其他程序员将更敬佩你，他们将能够更得心应手地尝试使用你编写的代码，也更愿意与你合作开发项目。如果你要跟其他程序员开发的项目共享代码，就必须证明你编写的代码通过了既有测试，通常还需要为你添加的新行为编写测试。

请通过多开展测试来熟悉代码测试过程。对于自己编写的函数和类，请编写针对其重要行为的测试，但在项目早期，不要试图去编写全覆盖的测试用例，除非有充分的理由这样做。