我创建了一个flask应用程序,在该应用程序中我上传文件,然后预测文件的类型。我想写相同的单元测试用例。我是python单元测试的新手,因此非常困惑!我的代码有2个部分,第一个是Main函数,然后调用分类方法。
main.py-在这里上传文件,然后我们调用func_predict函数,该函数返回输出
upload_parser = api.parser()
upload_parser.add_argument('file', location='files',
type=FileStorage, required=True)
@api.route('/classification')
@api.expect(upload_parser)
class classification(Resource):
def post(self):
"""
predict the document
"""
args = upload_parser.parse_args()
uploaded_file = args['file']
filename = uploaded_file.filename
prediction,confidence = func_predict(uploaded_file)
return {'file_name':filename,'prediction': prediction,'confidence':confidence}, 201
predict.py:此文件包含func_predict函数,该函数执行实际的预测工作。它以上传的文件作为输入
def func_predict(file):
filename = file.filename #filename
extension = os.path.splitext(filename)[1][1:].lower() #file_extension
path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename) #store the temporary path of the file
output = {}
try:
# Does some processing.... some lines which are not relevant and then returns the two values
return (''.join(y_pred),max_prob)
现在我的困惑是,我该如何模拟上载的文件,上载的文件是FileStorage类型。另外,我应该为哪个方法执行测试,应该是'/ classification'还是func_predict。
我尝试了以下方法,尽管在此方面没有获得任何成功。 我创建了一个test.py文件,并从main.py导入了分类方法,然后将文件名传递给了数据
from flask import Flask, Request
import io
import unittest
from main import classification
class TestFileFail(unittest.TestCase):
def test_1(self):
app = Flask(__name__)
app.debug = True
app.request_class = MyRequest
client = app.test_client()
resp = client.post(
'/classification',
data = {
'file': 'C:\\Users\\aswathi.nambiar\\Desktop\\Desktop docs\\W8_ECI_1.pdf'
}, content_type='multipart/form-data'
)
print(resp.data)
self.assertEqual(
'ok',
resp.data,
)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
我完全迷路了!我知道以前有过一些问题,但我无法弄清楚。
答案 0 :(得分:0)
我终于偶然发现了如何进行测试,以防有人寻找类似的东西。
from predict_main_restplus import func_predict
from werkzeug.datastructures import FileStorage
file = None
def test_classification_correct():
with open('W8-EXP_1.pdf', 'rb') as fp:
file = FileStorage(fp)
a , b = func_predict(file)
assert (a, b) == ('W-8EXP',90.15652760121652)
因此,在这里,我们在predict.py中测试预测函数,它返回两个值,即预测结果和预测的置信度。我们可以使用open(file)模拟上传,然后使用FileStorage包装。这对我有用。