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如何用 Python 测试 Shell 脚本，顺便写一个测试框架

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Oreo
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本文以 pingcap-docsite-preview 项目中的测试框架为例，介绍如何使用 Python 测试 Shell 脚本。

pingcap-docsite-preview 是一个用于预览文档内容的项目。它使用一些 Shell 脚本更新文档网站的内容。为了确保 Shell 脚本的代码质量和功能正确性，该项目使用 Python 构建了一个测试 Shell 脚本的框架。

下面以测试 sync_scaffold.sh 为例，该脚本用于更新 markdown-pages 目录以及 docs.json 文件内容。

问题拆解​

在设计测试框架之前，首先按照如下思路拆解问题。

  1. 测试是什么？

测试是为了验证程序是否符合需求，常见的验证方法是判断程序的实际运行结果是否与预期结果一致。所以，核心在于比较。

  1. 如何比较？

比较的具体技术实现取决于要比较的内容格式。如果程序返回的是 status code，可直接判断是否相等。在 sync_scaffold.sh 脚本中，返回的是文件。此时可以比较文件夹结构或文件内容。项目中使用 diff 命令比较文件内容。

  1. 如何获取要比较的内容？

    • 预期的输出结果：人工编写
    • 实际的输出结果：程序运行后产生

  2. 在哪里运行程序？

在开发过程中，我们可以在本地运行 Shell 脚本。但是，在测试中，为了保证测试的可重复性，我们需要准备一个测试环境用于运行 Shell 脚本。该测试环境需要包含 Shell 脚本和输入数据。

在测试 sync_scaffold.sh 脚本时，需要准备以下内容：

  • sync_scaffold.sh 脚本并且有执行权限
  • sync_scaffold.sh 的输入，即 markdown-pages 目录和 docs.json 文件
备注

由于 sync_scaffold.sh 中的 rsync 命令可以自动创建 markdown-pages 目录，同时 cp 命令可以自动创建 docs.json 文件，所以在测试中可以使用空的输入数据。

  1. 整体测试的工作流是什么？

    1. 准备测试环境：
      • 确保测试环境有且仅有测试所需的内容：cp -r sync_scaffold.sh data/
      • 确保测试环境中的脚本有执行权限：chmod +x sync_scaffold.sh
    2. 执行程序：./sync_scaffold.sh
    3. 比较程序运行的实际结果 (data/) 和预期结果 (actual/)：diff -r data actual

  2. 如何在 Python 中实现测试？

    import shutil
    import os

    if os.path.exists(test_output):
      shutil.rmtree(test_output)
    os.makedirs(test_output, exist_ok=True)
    import shutil
    shutil.copy(script, test_feature_path)
    import os
    os.chmod(script, 0o755)
    import subprocess
    process = subprocess.Popen(test_feature_path)
    code = process.wait()

测试框架的代码实现​

定义成员​

DocSitePreviewTest 类的成员变量如下：

  • test_dir：测试环境所在的目录
  • feature_dir：待测试脚本所在的目录
  • script_name：待测试脚本的名称
  • test_output：测试环境的输出目录 (test_dir/actual)，用于存放实际输出
  • test_feature_path：测试环境中待测试脚本的路径 (test_output/script_name)
class DocSitePreviewTest:

  def __init__(self, test_dir: str, feature_dir: str, script_name: str):
    self.feature_dir = feature_dir
    self.script_name = script_name
    self.test_dir = test_dir
    self.test_output = os.path.join(self.test_dir, "actual")
    self.test_feature_path = os.path.join(self.test_output, self.script_name)
    self._setup_test_env()

准备测试环境​

在初始化 DocSitePreviewTest 类时，会调用 _setup_test_env() 方法，该方法会执行以下操作：

  1. DocSitePreviewTest._clean_up() 清理测试环境，即确保 test_output 目录的内容为空
  2. DocSitePreviewTest._copy_and_setup_script() 复制待测试脚本到测试环境中
  3. DocSitePreviewTest._make_script_executable() 确保待测试脚本有执行权限
class DocSitePreviewTest:

  def _setup_test_env(self):
    """
    Generate the test environment for execution.
    1. Clean up the test environment.
    2. Copy the target script to the test environment.
    """
    self._clean_up()
    self._copy_and_setup_script()

  def _clean_up(self):
    """
    Clean up the test environment.
    """
    if os.path.exists(self.test_output):
        shutil.rmtree(self.test_output)
    os.makedirs(self.test_output, exist_ok=True)

  def _copy_and_setup_script(self):
    """
    Copy the script to the test environment.
    """
    shutil.copy(os.path.join(self.feature_dir, self.script_name), self.test_feature_path)
    self._make_script_executable(self.test_feature_path)

  @staticmethod
  def _make_script_executable(script: str):
    """
    Make the script executable (chmod +x).
    """
    os.chmod(script, 0o755)

执行待测试脚本​

DocSitePreviewTest.execute() 方法用于执行待测试脚本，其中：

  • args：待测试脚本的参数
  • env：待测试脚本的环境变量
class DocSitePreviewTest:

  def execute(self, args: str = "", env: dict | None = None):
    """
    Execute the feature command.
    """
    command_str = self.test_feature_path + " " + args
    command_list = shlex.split(command_str)
    self._execute_command(command_list, self.test_output, env)

  @staticmethod
  def _execute_command(command, cwd, env=None):
    """
    Execute a command and check its exit code.
    Raise an exception if the command does not return 0.
    """
    process = subprocess.Popen(command, cwd=cwd, env=env)
    code = process.wait()
    if code != 0:
        raise Exception("Error: command returned code {}".format(code))

使用示例：

from test_util import DocSitePreviewTest

script_name: str = "sync_scaffold.sh"
script_args: str = "main"

script_env = os.environ.copy()
script_env["TEST"] = str(1)

test = DocSitePreviewTest(test_dir, feature_dir, script_name)
test.execute(args=script_args, env=script_env)

验证输出​

DocSitePreviewTest.verify() 方法用于验证待测试脚本的输出，其中 command 为 diff 命令，例如 diff -r data actual。

class DocSitePreviewTest:

  @staticmethod
  def _execute_command(command, cwd, env=None):
    """
    Execute a command and check its exit code.
    Raise an exception if the command does not return 0.
    """
    process = subprocess.Popen(command, cwd=cwd, env=env)
    code = process.wait()
    if code != 0:
        raise Exception("Error: command returned code {}".format(code))

  def verify(self, command: str = "diff -r data actual"):
    """
    Use diff command to compare the expected output (data) and the actual output.
    """
    args = shlex.split(command)
    self._execute_command(args, self.test_dir)
    print("Test {} passed successfully".format(self.script_name))

使用示例：

from test_util import DocSitePreviewTest

diff_command_line: str = f"diff -r data actual --exclude temp --exclude {script_name}"

test = DocSitePreviewTest(test_dir, feature_dir, script_name)
test.verify(diff_command_line)

测试框架的使用​

目录结构​

这个项目的目录结构如下，其中功能脚本 sync_scaffold.sh 位于根目录下，test 为测试目录：

.
├── sync_scaffold.sh
└── test
    ├── sync_scaffold
    │   ├── actual
    │   ├── data
    │   └── test_sync_scaffold.py
    └── test_util.py

测试新功能​

在这个项目中，基于 DocSitePreviewTest 对新功能进行测试只需要准备以下内容：

  1. 创建功能测试目录，例如 test/sync_scaffold

  2. 准备测试功能的预期输出数据 test/sync_scaffold/data

  3. 编写测试功能的 Python 脚本，例如 test/sync_scaffold/test_sync_scaffold.py

    • 提供待测试脚本的名称 script_name
    • 提供待测试脚本的参数 script_args
    • 提供待测试脚本的环境变量 script_env
    • 提供验证功能的 diff 命令 diff_command_line

配置步骤如下图所示：

Test Process

示例​

下面是测试 test_sync_scaffold.sh 功能对应的 Python 脚本：

import sys
import os

test_dir: str = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
feature_dir: str = os.path.dirname(os.path.dirname(test_dir))
sys.path.append(os.path.dirname(test_dir))

from test_util import DocSitePreviewTest

script_name: str = "sync_scaffold.sh"
script_args: str = "main"
diff_command_line: str = f"diff -r data actual --exclude temp --exclude {script_name}"

script_env = os.environ.copy()
script_env["TEST"] = str(1)

test = DocSitePreviewTest(test_dir, feature_dir, script_name)

test.execute(args=script_args, env=script_env)

test.verify(diff_command_line)

为什么上面的代码示例中需要先 sys.path.append(os.path.dirname(test_dir)) 再 from test_util import DocSitePreviewTest？

如果在 test/sync_scaffold/test_sync_scaffold.py 开头直接 from test_util import DocSitePreviewTest 会发生什么？

python3 test/sync_scaffold/test_sync_scaffold.py
Traceback (most recent call last):
  File "test/sync_scaffold/test_sync_scaffold.py", line 3, in <module>
    from test_util import DocSitePreviewTest
ModuleNotFoundError: No module named 'test_util'

会报错 ModuleNotFoundError: No module named 'test_util'。

这是因为 Python 解释器处理 import 语句时会在 sys.path 列表中的目录里查找这个模块。在执行 test_sync_scaffold.py 时，初始化的 sys.path 列表中会包含 test/sync_scaffold 目录，而 test_util.py 不在 test/sync_scaffold 目录中，所以会报错。

更多信息请参考 The initialization of the sys.path module search path。

提示

为什么是 sys.path？

By default, this package provides built-in support for discovery of metadata for file system and zip file Distribution Packages. This metadata finder search defaults to sys.path, but varies slightly in how it interprets those values from how other import machinery does.

对应 importlib.metadata 的源码 importlib/metadata/__init__.py。

为了解决这个问题，需要将 test_util.py 所在的目录 test 添加到 sys.path 中。

import sys
import os

print(sys.path)
test_dir: str = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
feature_dir: str = os.path.dirname(os.path.dirname(test_dir))
sys.path.append(os.path.dirname(test_dir))
print(sys.path)

执行结果如下：

['/Projects/test/sync_scaffold', '/opt/homebrew/Cellar/[email protected]/...']
['/Projects/test/sync_scaffold', '/opt/homebrew/Cellar/[email protected]/...', '/Projects/test']