使用TestCase。从unittest模块中assertRaises(或testcase . failunlessraised)，例如:

import mymod

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test1(self):
        self.assertRaises(SomeCoolException, mymod.myfunc)

你的代码应该遵循这个模式(这是一个unittest模块风格测试):

def test_afunction_throws_exception(self):
    try:
        afunction()
    except ExpectedException:
        pass
    except Exception:
       self.fail('unexpected exception raised')
    else:
       self.fail('ExpectedException not raised')

在Python < 2.7中，此构造用于检查预期异常中的特定值。unittest函数assertRaises只检查是否引发了异常。

我之前回答中的代码可以简化为:

def test_afunction_throws_exception(self):
    self.assertRaises(ExpectedException, afunction)

如果一个函数有参数，就像这样把它们传递给assertRaises:

def test_afunction_throws_exception(self):
    self.assertRaises(ExpectedException, afunction, arg1, arg2)

我几乎在任何地方都使用doctest[1]，因为我喜欢同时记录和测试我的函数。

看看这段代码:

def throw_up(something, gowrong=False):
    """
    >>> throw_up('Fish n Chips')
    Traceback (most recent call last):
    ...
    Exception: Fish n Chips

    >>> throw_up('Fish n Chips', gowrong=True)
    'I feel fine!'
    """
    if gowrong:
        return "I feel fine!"
    raise Exception(something)

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

如果您把这个例子放在一个模块中，并从命令行运行它，两个测试用例都会被评估和检查。

[1] Python文档:23.2 doctest——测试交互式Python示例

我刚刚发现Mock库提供了一个assertRaisesWithMessage()方法(在其unittest中)。TestCase子类)，它不仅会检查是否引发了预期的异常，还会检查它是否与预期的消息一起引发:

from testcase import TestCase

import mymod

class MyTestCase(TestCase):
    def test1(self):
        self.assertRaisesWithMessage(SomeCoolException,
                                     'expected message',
                                     mymod.myfunc)

从Python 2.7开始，你可以使用上下文管理器来获取实际抛出的Exception对象:

import unittest

def broken_function():
    raise Exception('This is broken')

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test(self):
        with self.assertRaises(Exception) as context:
            broken_function()

        self.assertTrue('This is broken' in context.exception)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

断言

---

在Python 3.5中，必须对上下文进行包装。否则你会得到一个TypeError

self.assertTrue('This is broken' in str(context.exception))

你可以使用unittest模块中的assertRaises:

import unittest

class TestClass():
  def raises_exception(self):
    raise Exception("test")

class MyTestCase(unittest.TestCase):
  def test_if_method_raises_correct_exception(self):
    test_class = TestClass()
    # Note that you don’t use () when passing the method to assertRaises
    self.assertRaises(Exception, test_class.raises_exception)

从http://www.lengrand.fr/2011/12/pythonunittest-assertraises-raises-error/:

首先，这里是dum_function.py文件中对应的(仍然是dum:p)函数:

def square_value(a):
   """
   Returns the square value of a.
   """
   try:
       out = a*a
   except TypeError:
       raise TypeError("Input should be a string:")

   return out

下面是要执行的测试(只插入这个测试):

import dum_function as df # Import function module
import unittest
class Test(unittest.TestCase):
   """
      The class inherits from unittest
      """
   def setUp(self):
       """
       This method is called before each test
       """
       self.false_int = "A"

   def tearDown(self):
       """
       This method is called after each test
       """
       pass
      #---
         ## TESTS
   def test_square_value(self):
       # assertRaises(excClass, callableObj) prototype
       self.assertRaises(TypeError, df.square_value(self.false_int))

   if __name__ == "__main__":
       unittest.main()

现在我们准备好测试我们的函数了!下面是运行测试时发生的情况:

======================================================================
ERROR: test_square_value (__main__.Test)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "test_dum_function.py", line 22, in test_square_value
    self.assertRaises(TypeError, df.square_value(self.false_int))
  File "/home/jlengrand/Desktop/function.py", line 8, in square_value
    raise TypeError("Input should be a string:")
TypeError: Input should be a string:

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s

FAILED (errors=1)

TypeError实际上被引发，并生成一个测试失败。问题是，这正是我们想要的行为:s。

要避免此错误，只需在测试调用中使用lambda运行函数:

self.assertRaises(TypeError, lambda: df.square_value(self.false_int))

最终输出:

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s

OK

完美!

．.． 对我来说也是完美的!!

非常感谢，Julien Lengrand-Lambert先生。

---

这个测试断言实际上返回一个假阳性。这是因为'assertRaises'中的lambda是引发类型错误的单元，而不是被测试的函数。

如果你正在使用pytest，你可以使用pytest.raise (Exception):

例子:

def test_div_zero():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        1/0

结果是:

$ py.test
================= test session starts =================
platform linux2 -- Python 2.6.6 -- py-1.4.20 -- pytest-2.5.2 -- /usr/bin/python
collected 1 items

tests/test_div_zero.py:6: test_div_zero PASSED

或者你可以构建自己的上下文管理器来检查异常是否被引发。

import contextlib

@contextlib.contextmanager
def raises(exception):
    try:
        yield
    except exception as e:
        assert True
    else:
        assert False

然后你可以像这样使用加薪:

with raises(Exception):
    print "Hola"  # Calls assert False

with raises(Exception):
    raise Exception  # Calls assert True

如何测试Python函数是否抛出异常? 如何编写只有在函数不抛出时才会失败的测试呢 意料之中的例外?

简短的回答:

利用自我。assertRaises方法作为上下文管理器:

    def test_1_cannot_add_int_and_str(self):
        with self.assertRaises(TypeError):
            1 + '1'

示范

在Python shell中很容易演示最佳实践方法。

unittest库

在Python 2.7或3中:

import unittest

在Python 2.6中，你可以安装2.7的unittest库的backport，称为unittest2，并将其别名为unittest:

import unittest2 as unittest

示例测试

现在，将以下Python类型安全测试粘贴到Python shell中:

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test_1_cannot_add_int_and_str(self):
        with self.assertRaises(TypeError):
            1 + '1'
    def test_2_cannot_add_int_and_str(self):
        import operator
        self.assertRaises(TypeError, operator.add, 1, '1')

测试一使用assertRaises作为上下文管理器，以确保在记录错误的同时正确地捕获和清除错误。

我们也可以在没有上下文管理器的情况下编写它，参见测试二。第一个参数是您期望引发的错误类型，第二个参数是您正在测试的函数，其余的args和关键字args将被传递给该函数。

我认为仅仅使用上下文管理器要简单得多，可读性和可维护性更强。

运行测试

要运行测试:

unittest.main(exit=False)

在Python 2.6中，您可能需要以下内容:

unittest.TextTestRunner().run(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MyTestCase))

你的终端应该输出如下:

..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.007s

OK
<unittest2.runner.TextTestResult run=2 errors=0 failures=0>

正如我们所期望的那样，尝试在TypeError中添加一个1和一个'1'结果。

---

想要更详细的输出，试试这个:

unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MyTestCase))

这里有很多答案。该代码展示了如何创建Exception，如何在方法中使用该异常，以及如何在单元测试中验证所引发的正确异常。

import unittest

class DeviceException(Exception):
    def __init__(self, msg, code):
        self.msg = msg
        self.code = code
    def __str__(self):
        return repr("Error {}: {}".format(self.code, self.msg))

class MyDevice(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'DefaultName'

    def setParameter(self, param, value):
        if isinstance(value, str):
            setattr(self, param , value)
        else:
            raise DeviceException('Incorrect type of argument passed. Name expects a string', 100001)

    def getParameter(self, param):
        return getattr(self, param)

class TestMyDevice(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        self.dev1 = MyDevice()

    def tearDown(self):
        del self.dev1

    def test_name(self):
        """ Test for valid input for name parameter """

        self.dev1.setParameter('name', 'MyDevice')
        name = self.dev1.getParameter('name')
        self.assertEqual(name, 'MyDevice')

    def test_invalid_name(self):
        """ Test to check if error is raised if invalid type of input is provided """

        self.assertRaises(DeviceException, self.dev1.setParameter, 'name', 1234)

    def test_exception_message(self):
        """ Test to check if correct exception message and code is raised when incorrect value is passed """

        with self.assertRaises(DeviceException) as cm:
            self.dev1.setParameter('name', 1234)
        self.assertEqual(cm.exception.msg, 'Incorrect type of argument passed. Name expects a string', 'mismatch in expected error message')
        self.assertEqual(cm.exception.code, 100001, 'mismatch in expected error code')


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

虽然所有的答案都很好，但我正在寻找一种方法来测试一个函数是否引发了异常，而不依赖于单元测试框架，也不必编写测试类。

最后我写下了以下内容:

def assert_error(e, x):
    try:
        e(x)
    except:
        return
    raise AssertionError()

def failing_function(x):
    raise ValueError()

def dummy_function(x):
    return x

if __name__=="__main__":
    assert_error(failing_function, 0)
    assert_error(dummy_function, 0)

它在右边行上失败了:

Traceback (most recent call last):
  File "assert_error.py", line 16, in <module>
    assert_error(dummy_function, 0)
  File "assert_error.py", line 6, in assert_error
    raise AssertionError()
AssertionError

由于我还没有看到任何关于如何检查我们是否在使用上下文管理器的接受列表中获得特定异常的详细解释，或其他异常细节，我将添加我的(在Python 3.8上检查)。

如果我只是想检查函数是否引发实例TypeError，我会写:

with self.assertRaises(TypeError):
    function_raising_some_exception(parameters)

如果我想检查函数是否引发TypeError或IndexError，我会写:

with self.assertRaises((TypeError,IndexError)):
    function_raising_some_exception(parameters)

如果我想要更多关于异常引发的细节，我可以在这样的上下文中捕获它:

# Here I catch any exception
with self.assertRaises(Exception) as e:
    function_raising_some_exception(parameters)

# Here I check actual exception type (but I could
# check anything else about that specific exception,
# like it's actual message or values stored in the exception)
self.assertTrue(type(e.exception) in [TypeError,MatrixIsSingular])

对于Django上的那些，你可以使用上下文管理器来运行错误的函数，并使用assertRaisesMessage断言它会引发带有特定消息的异常

with self.assertRaisesMessage(SomeException,'Some error message e.g 404 Not Found'):
    faulty_funtion()

对于await/async aiounittest有一个稍微不同的模式:

https://aiounittest.readthedocs.io/en/latest/asynctestcase.html#aiounittest.AsyncTestCase

async def test_await_async_fail(self):
    with self.assertRaises(Exception) as e:
        await async_one()

如果在这个类中将stock_id设置为Integer将抛出错误，则将引发TypeError，如果发生这种情况，则测试将通过，否则将失败

def set_string(prop, value):
   if not isinstance(value, str):
      raise TypeError("i told you i take strings only ")
   return value

class BuyVolume(ndb.Model):
    stock_id = ndb.StringProperty(validator=set_string)

from pytest import raises
buy_volume_instance: BuyVolume = BuyVolume()
with raises(TypeError):
  buy_volume_instance.stock_id = 25

如果你正在使用Python 3，为了断言异常及其消息，你可以在上下文管理器中使用assertRaises，并将消息作为msg关键字参数传递，如下所示:

import unittest

def your_function():
    raise RuntimeError('your exception message')

class YourTestCase(unittest.TestCase):
    def test(self):
        with self.assertRaises(RuntimeError, msg='your exception message'):
            your_function()


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

使用unittest进行单元测试将是首选，但如果您想快速修复，我们可以捕获异常，将其赋值给一个变量，并查看该变量是否是该异常类的实例。

假设我们的坏函数抛出一个ValueError。

    try:
      bad_function()
    except ValueError as e:
      assert isinstance(e, ValueError)

有4个选项(你会在最后找到完整的例子):

assertRaises与上下文管理器

def test_raises(self):
    with self.assertRaises(RuntimeError):
        raise RuntimeError()

如果你想检查异常消息(参见下面的"assertRaisesRegex with context manager"选项来检查它的一部分):

def test_raises(self):
    with self.assertRaises(RuntimeError) as error:
        raise RuntimeError("your exception message")
    self.assertEqual(str(error.exception), "your exception message")

assertRaises一行程序

注意:这里使用的函数不是函数调用，而是可调用函数(不带圆括号)。

def test_raises(self):
    self.assertRaises(RuntimeError, your_function)

assertRaisesRegex与上下文管理器

第二个参数是正则表达式，是必选项。当您只想检查部分异常消息时，非常方便。

def test_raises_regex(self):
    with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, r'.* exception message'):
        raise RuntimeError('your exception message')

assertRaisesRegex一行程序

第二个参数是正则表达式，是必选项。当您只想检查部分异常消息时，非常方便。

注意:这里使用的函数不是函数调用，而是可调用函数(不带圆括号)。

def test_raises_regex(self):
    self.assertRaisesRegex(RuntimeError, r'.* exception message', your_function)

---

完整的代码示例:

import unittest

def your_function():
    raise RuntimeError('your exception message')

class YourTestCase(unittest.TestCase):

    def test_1_raises_context_manager(self):
        with self.assertRaises(RuntimeError):
            your_function()

    def test_1b_raises_context_manager_and_error_message(self):
        with self.assertRaises(RuntimeError) as error:
            your_function()
        self.assertEqual(str(error.exception), "your exception message")

    def test_2_raises_oneliner(self):
        self.assertRaises(RuntimeError, your_function)

    def test_3_raises_regex_context_manager(self):
        with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, r'.* exception message'):
            your_function()

    def test_4_raises_regex_oneliner(self):
        self.assertRaisesRegex(RuntimeError, r'.* exception message', your_function)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

虽然这取决于开发人员遵循哪种风格，但我更喜欢使用上下文管理器的两种方法。