通过测试可确定代码面对各种输入都能按要求的那样工作。Python提供了unittest模块中的工具来测试代码。
1. 测试函数： 单元测试和测试用例:unittest模块提供了代码测试工具。
单元测试用于核实函数的某个方面没有问题；测试用例是一组单元测试，这些单元测试一起核实函数在各种情形下的行为都符合要求。
良好的测试考虑到了函数可能接收到的各种输入，包含针对所有这些情形的测试。
全覆盖测试用例则包含一整套单元测试，涵盖了各种可能的函数使用方式。
可通过的测试：测试用例创建后，再添加针对函数的单元测试就很简单了。
为函数编写测试用例，先导入unittest模块以及要测试的函数，再创建一个继承unittest.TestCase的类，并编写一系列方法对函数行为的不同方面进行测试。
不能通过的测试：修改下函数:
运行单元测试后：
测试输出中:
E（error）指出测试用例中有一个单元测试导致了错误。
根据标准的traceback，它指出了具体哪行有问题及出现问题的原因。
测试未通过时如何解决：如果检查的条件没错，测试通过了意味着函数的行为是对的，而测试未通过意味着编写的新代码有错。
测试未通过时，不要修改测试，而应修复导致测试不能通过的代码：检查刚对函数所做的修改，找到导致函数行为不符合预期的修改。
例如上面的错误，只需要将函数修改为如下再运行测试：
将middle参数设置为可选的，将形参移动到形参列表末尾，并将其默认值指定为一个空字符串。
2.测试类： 各种断言方法：unittest.TestCase类中提供了大量的断言方法。
断言方法检查我们认为应该满足的条件是否满足条件。如果确实满足，则对假设得到了确认。如果实际上并不满足，则Python引发异常。
unittest Module中的断言方法 assertEqual(a,b)核实a==bassertNotEqual(a,b)核实a!=bassertTrue(x)核实x为TrueassertFalse(x)核实x为FlaseassertIn(item,list)核实item在list中assertNotIn(item,list)核实item不再list中
上面的断言方法，可以核实返回的值是否等于预期的值、返回的值为True/False、返回的值是否在列表中。只能在继承unittest.TestCase的类中使用这些方法。
测试用例类：
unittest.TestCase#setUp()方法：上面的代码中，每个测试方法都需要创建一个AnnoymousSurvey类实例。
unittest.TestCase#setUp()方法允许我们只需要创建这些对象一次，并在每个测试方法中使用他们。
如果在TestCase类中包含了setUp()方法，Python将先运行它，再运行各个以test_开头的方法。这样，在编写每个测试方法中都可使用方法setUp()中创建对象了。
setUp()方法存储的东西的变量名包含前缀self（即存储在属性中），因此可在这个类的任何地方使用。可在setUp()方法中创建一系列实例并设置他们的属性，再在测试方法中直接使用这些实例。相比于子在每个测试方法中都创建实例并设置属性，着要容易的多。
图中的setUp()做了2件事情：创建一个对象、创建一个答案列表。
存储这2样东西的变量名包含前缀self（即存储在属性中），因此我们可以在这个类的任何地方使用。