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简介：Doctest 是 Python 标准库的一部分，它允许开发者通过在文档字符串（docstrings）中编写示例来进行测试。这不仅可以在确保代码正确性的同时编写文档，还可以让读者更容易理解代码的用法和期望的输出。

对比 unittest、pytest 优势：

1、简洁性：与 unittest 和 pytest 相比，Doctest 的语法更为简洁，它将测试示例写在文档字符串中，让测试看起来更清晰、易读。

2、直观性：通过阅读 Doctest 中的示例，开发者和用户能够快速理解函数或方法的用法。

3、易用性：Doctest 不需要额外的安装和配置，它是 Python 标准库的一部分，可以直接使用。

安装：Doctest 是 Python 的内置库，不需要额外的安装。

参数说明：常见的参数：

1. -v：启用详细模式，显示所有测试用例的输出结果。

2. doctest.testmod()：运行当前模块中的所有 Doctest。

3. verbose 参数，如果设置为True则在执行测试的时候会输出详细信息。

4. 默认是False，表示运行测试时，只有失败的用例会输出详细信息，成功的测试用例不会输出任何信息。

案例:测试加法函数、测试字符串反转函数、在类对象方法的使用。

1. # -*- coding: utf-8 -*-

2. # time: 2023/9/26 0:47

3. # file: doctest_demo.py

4. import doctest

5. def add(a, b):

6. """

7. # case1 加法函数

8. This function adds two numbers and returns the sum.

9. >>> add(2, 3)

10. 5

11. >>> add(-1, 1)

12. 0

13. """

14. return a + b

15. def reverse_string(s):

16. """

17. # case2 翻转字符串函数

18. This function returns the reversed string.

19. >>> reverse_string('hello')

20. 'olleh'

21. >>> reverse_string('Python')

22. 'nohtyP'

23. """

24. return s[::-1]

25. class Cat:

26. def __init__(self, name, age):

27. self.name = name

28. self.age = age

29. def fishing(self):

30. """

31. >>> c = Cat('tom', 5)

32. >>> c.fishing()

33. tom is a cat, 5 years old, and now he is fishing.

34. True

35. >>> c = Cat('Lucy', 22)

36. >>> c.fishing()

37. Lucy is too old to fish.

38. False

39. >>> c = Cat('Lily', 1)

40. >>> c.fishing()

41. Lily is too young to fish yet.

42. False

43. """

44. if 2 <= self.age <= 20:

45. print(f"{self.name} is a cat, {self.age} years old, and now he is fishing.")

46. return True

47. elif self.age < 2:

48. print(f"{self.name} is too young to fish yet.")

49. return False

50. else:

51. print(f"{self.name} is too old to fish.")

52. return False

53. if __name__ == '__main__':

54. doctest.testmod(verbose=True)

运行结果：

不符合预期时：

注意事项：确保测试用例的输出结果与示例中的完全匹配，包括空格和换行。Doctest 更适用于简单的、不需要太多设置和清理的测试场景。

总结：Doctest 是一个简单、直观、易用的测试框架，它通过文档字符串中的示例让你能够快速编写和理解测试。与其他测试框架相比，Doctest 为简单的测试场景提供了一个清晰、高效的解决方案。在日常的 Python 开发中，合理利用 Doctest 可以帮助你更好地保证代码的正确性和质量。

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