单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。比如我们自己编写了一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是可以通过属性来访问，那么可以编写出以下几个测试函数：
def test_init(self):
def test_key(self):
def test_attr(self):
def test_keyerror(self):
def test_attrerror(self):
把上面的测试用例放到一个测试模块里，就是一个完整的单元测试。如果单元测试通过，说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过，要么函数有bug，要么测试条件输入不正确，总之，需要修复使单元测试能够通过。
单元测试通过后有什么意义呢？如果我们对代码做了修改，只需要再跑一遍单元测试，如果通过，说明我们的修改不会对函数原有的行为造成影响，如果测试不通过，说明我们的修改与原有行为不一致，要么修改代码，要么修改测试。
为了编写单元测试，我们需要引入Python自带的 unittest 模块，编写mydict_test.py 如下：
import unittest
from mydict import Dict
class TestDict(unittest.TestCase):
def test_init(self):
d = Dict(a=1, b='test')
self.assertEquals(d.a, 1)
self.assertEquals(d.b, 'test')
self.assertTrue(isinstance(d, dict))
编写单元测试时，我们需要编写一个测试类，从unittest.TestCase继承。 以test开头的方法就是测试方法，不以test开头的方法不被认为是测试方法，测试的时候不会被执行。
对每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多内置的条件判断，我们只需要调用这些方法就可以断言输出是否是我们所期望的。最常用的断言就是 assertEquals()：
self.assertEquals(abs(-1), 1) # 断言函数返回的结果与1相等
另一种重要的断言就是期待抛出指定类型的Error，比如通过d['empty']访问不存在的key时，断言会抛出KeyError：
with self.assertRaises(KeyError):
value = d['empty']
一旦编写好单元测试，我们就可以运行单元测试。最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码：
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行：
$ python mydict_test.py
有时候我们所写的模块（函数，对象等）可能会依赖其他模块的功能，但是又无法对这些模块的输入输出进行控制，达到完善测试的效果。而这个时候就需要能够模拟这些依赖模块功能的东西，而mock也就应运而生。
假如我们现在编写了一个函数foo，同时函数foo里面调用了函数bar和一个对象C的execute方法。那么要如何对它们进行测试呢？
def foo(bar, input_data, c):
# do something here
# ...
bar_result = bar(input_data)
# do something here
# ...
return c.execute(bar_result)
这时候就需要用到unittest.mock这个库（3.3往后才有这个库，之前的需要单独下载mock库）。和上面类似的，可以编写单元测试对函数foo进行测试。
from unittest.mock import MagicMock
from _modules import foo
class TestFoo(unittest.TestCase)
def test_bar_called(self):
bar_mock = MagicMock(return_value=0)
c_mock = MagicMock()
result = foo(bar_mock, 0, c_mock)
bar_mock.assert_called() # 测试 bar_mock 被调用了
def test_c_execute_called(self):
bar_mock = MagicMock(return_value=0)
c_mock = MagicMock()
c_mock.execute.return_value = 1
result = foo(bar_mock, 0, c_mock)
self.assertEqual(result, 0)
c_mock.execute.assert_called_with(0) # 测试 c_mock.execute 被调用且传入参数为 0
首先需要实例化一个MagicMock对象，然后可以为这个对象设置返回值，副作用等属性，再然后就可以对这个对象上的调用情况进行测试了。同时在MagicMock对象上设置的属性也是MagicMock对象，所以可以得到任意深度的模块包含关系。
实际上使用mock还有一个潜在的好处，使得我们能够对模块间的耦合关系进行拆分，使得测试和后续开发更容易进行。