# `unittest` — Framework de Testes Unitários

Source code: Lib/unittest/__init__.py

(Caso já estejas familiarizado com os conceitos básicos de testes, poderás querer ignorar a lista de métodos assertivos.)

O framework de testes unitários `unittest` foi originalmente inspirado no JUnit e tem um sabor semelhante contendo as principais estruturas de teste de unidades existentes em outras linguagens. Ele suporta a automação de testes, compartilhamento de configuração e código de desligamento para testes, agregação de testes em coleções e independência dos testes do framework de relatórios.

Para conseguir isso, o módulo `unittest` suporta alguns conceitos importantes de forma orientada a objetos:

definição de contexto de teste

  Uma definição de contexto de teste representa a preparação necessária pra performar um ou mais testes, além de quaisquer ações de limpeza relacionadas. Isso pode envolver, por exemplo, criar bancos de dados proxy ou temporários, diretórios ou iniciar um processo de servidor.

caso de teste

  Um test case é uma unidade de teste individual. O mesmo verifica uma resposta específica a um determinado conjunto de entradas. O `unittest` fornece uma classe base, `TestCase`, que pode ser usada para criar novos casos de teste.

Suíte de Testes

  Uma test suite é uma coleção de casos de teste, conjuntos de teste ou ambos. O mesmo é usado para agregar testes que devem ser executados juntos.

test runner

  Um test runner é um componente que orquestra a execução de testes e fornece o resultado para o usuário. O runner pode usar uma interface gráfica, uma interface textual ou retornar um valor especial para indicar os resultados da execução dos testes.

Ver também

Módulo `doctest`

  Outro módulo de suporte a testes com um sabor muito diferente.

Simple Smalltalk Testing: With Patterns

  O documento original de Kent Beck sobre estruturas de teste usando o padrão compartilhado por `unittest`.

pytest

  É um framework externo do unittest com uma sintaxe mais leve para escrever testes. Por exemplo, `assert func(10) == 42`.

The Python Testing Tools Taxonomy

  Uma extensa lista de ferramentas para testar código Python, incluindo estruturas de teste funcionais e bibliotecas de objetos simulados.

Testing in Python Mailing List

  Um grupo de interesse especial para discussão de testes e ferramentas de teste, em Python.

The script `Tools/unittestgui/unittestgui.py` in the Python source distribution is a GUI tool for test discovery and execution. This is intended largely for ease of use for those new to unit testing. For production environments it is recommended that tests be driven by a continuous integration system such as Buildbot, Jenkins, GitHub Actions, or AppVeyor.

## Exemplo Básico

O módulo `unittest` fornece um conjunto amplo de ferramentas para a construção e execução de testes. Esta seção demonstra que um pequeno subconjunto das ferramentas é suficiente para atender às necessidades da maioria dos usuários.

Aqui temos um simples Script para testar três métodos de String:

    import unittest

    class TestStringMethods(unittest.TestCase):

        def test_upper(self):
            self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

        def test_isupper(self):
            self.assertTrue('FOO'.isupper())
            self.assertFalse('Foo'.isupper())

        def test_split(self):
            s = 'hello world'
            self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
            # check that s.split fails when the separator is not a string
            with self.assertRaises(TypeError):
                s.split(2)

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

Para criar um testcase basta criar uma classe que estende de `unittest.TestCase`. Os três testes individuais são definidos com métodos cujos nomes começam com as letras `test`. Esta convenção na nomenclatura informa o runner a respeitos de quais métodos são, na verdade, testes.

O cerne de cada teste é a invocação de um método `assertEqual()` para verificar se há um resultado esperado; `assertTrue()` ou `assertFalse()` para verificar uma condição; ou `assertRaises()` para verificar se uma exceção específica será levantada. Esses métodos são usados ao invés de utilizar a expressão `assert` para que o runner de teste possa acumular todos os resultados do teste e produzir um relatório.

Os métodos `setUp()` e `tearDown()` permitem que você defina instruções que serão executadas antes e depois de cada método de teste. Eles são abordados em mais detalhes na seção Organizando código teste.

O bloco final mostra uma maneira simples de executar os testes. A função `unittest.main()` fornece uma interface de linha de comando para o Script de teste. Quando executado a partir da linha de comando, o Script acima produz uma saída que se parece com isso:

    ...
    ----------------------------------------------------------------------
    Ran 3 tests in 0.000s

    OK

Passando a opção `-v` para o nosso Script de teste instruirá a função `unittest.main()` a habilitar um nível mais alto de verbosidade e produzirá a seguinte saída:

    test_isupper (__main__.TestStringMethods.test_isupper) ... ok
    test_split (__main__.TestStringMethods.test_split) ... ok
    test_upper (__main__.TestStringMethods.test_upper) ... ok

    ----------------------------------------------------------------------
    Ran 3 tests in 0.001s

    OK

Os exemplos acima mostram os recursos mais utilizados `unittest` que são suficientes para atender a muitas necessidades de testes diários. O restante da documentação explora o conjunto completo de recursos desde os primeiros princípios.

Alterado na versão 3.11: The behavior of returning a value from a test method (other than the default `None` value), is now deprecated.

## Interface de Linha de Comando

O módulo unittest pode ser usado diretamente da linha de comando para executar testes de módulos, classes ou mesmo testes de métodos individuais:

    python -m unittest test_module1 test_module2
    python -m unittest test_module.TestClass
    python -m unittest test_module.TestClass.test_method

Você pode passar uma lista com qualquer combinação de nomes de módulos e nomes de classes ou métodos totalmente qualificados.

Os módulos de teste podem ser especificados por caminhos de arquivo também:

    python -m unittest tests/test_something.py

Isso permite que você use o auto-completar do console/shell para especificar o módulo de teste. O arquivo especificado precisa ser “importável” como um módulo. O caminho é convertido para um nome de módulo ao remover a extensão .py e conversando os separadores do caminho em .. Se você quer executar um arquivo de teste que não é importável como um módulo, você deve executar o arquivo diretamente.

Você pode executar os testes com mais detalhes (maior verbosidade) ao usar o sinalizador -v:

    python -m unittest -v test_module

Quando executado sem argumentos Test Discovery é iniciado:

    python -m unittest

Para uma lista de todas as opções de linha de comando:

    python -m unittest -h

Alterado na versão 3.2: Em versões mais antigas, era possível de executar apenas testes de métodos individuais e não de módulos ou classes.

### Opções de linha de comando

unittest suporta as seguintes opções de linha de comando:

-b, --buffer

  Os streams da saída padrão e do erro padrão são carregados durante a execução do teste. A saída de um teste que passou é descartada. A saída geralmente é mostrada quando um teste falha e é adicionada às mensagens de falha.

-c, --catch

  ``Control`-`C`` durante a execução do teste aguarda até que o teste corrente termine e a partir disso mostra todos os resultados até o momento. Um segundo ``Control`-`C`` invoca uma exceção `KeyboardInterrupt` comum.

  Veja Signal Handling para as funções que provêm essa funcionalidade.

-f, --failfast

  Parar a execução do teste no primeiro erro ou falha.

-k

  Only run test methods and classes that match the pattern or substring. This option may be used multiple times, in which case all test cases that match any of the given patterns are included.

  Padrões que contém um caractere curinga (`*`) são combinados com os testes pelo método `fnmatch.fnmatchcase()`; caso contrário, é utilizada uma combinação simples de substrings, diferenciando-se letras maiúsculas e minúsculas.

  Padrões são combinados com o nome completo qualificado do método de teste no formato que ele é importado pelo carregador.

  Por exemplo, `-k foo` combina com `foo_tests.SomeTest.test_something`, `bar_tests.SomeTest.test_foo`, mas não com `bar_tests.FooTest.test_something`.

--locals

  Mostra variáveis locais no traceback.

--durations N

  Show the N slowest test cases (N=0 for all).

Adicionado na versão 3.2: As opções de linha de comando `-b`, `-c` e `-f` foram adicionadas.

Adicionado na versão 3.5: A opção de linha de comando `--locals`.

Adicionado na versão 3.7: A opção de linha de comando `-k`.

Adicionado na versão 3.12: The command-line option `--durations`.

A linha de comando também pode ser usada para descobrir testes, para executar todos os testes de um projeto ou apenas de um subconjunto.

## Test Discovery

Adicionado na versão 3.2.

Unittest supports simple test discovery. In order to be compatible with test discovery, all of the test files must be modules or packages importable from the top-level directory of the project (this means that their filenames must be valid identifiers).

O descobrimento de testes é implementado no `TestLoader.discover()`, mas também pode ser utilizado a partir da linha de comando. O comando básico para uso é:

    cd project_directory
    python -m unittest discover

Nota

Como um atalho, `python -m unittest` é o equivalente a `python -m unittest discover`. Se você deseja passar argumentos para a descoberta de testes, o subcomando `discover` deve ser usado explicitamente.

O sub-comando `discover` (descubra) tem as seguintes opções:

-v, --verbose

  Saída verbosa

-s, --start-directory directory

  Diretório no qual se inicia o descobrimento (`.` por padrão)

-p, --pattern pattern

  Padrão de texto para se descobrir os arquivos de teste (`test*.py` por padrão)

-t, --top-level-directory directory

  Diretório raiz do projeto (diretório de início por padrão)

As opções `-s`, `-p` e `-t` podem ser passadas como argumentos posicionais nessa ordem. As duas linhas de comando seguintes são equivalentes:

    python -m unittest discover -s project_directory -p "*_test.py"
    python -m unittest discover project_directory "*_test.py"

Além de aceitar caminhos, também é possível passar o nome de um pacote, como `myproject.subpackage.test`, como diretório de início. O nome do pacote que for passado será importado e sua localização no sistema de arquivos será utilizada como diretório de início.

Cuidado

O descobridor de testes importa os testes para carregá-los. Uma vez que o descobridor tiver encontrado todos os arquivos de teste a partir do diretório de início especificado, ele transforma os caminhos em nomes de pacotes para conseguir importá-los. Por exemplo, `foo/bar/baz.py` será importado como `foo.bar.baz`.

Se você possuir um pacote instalado globalmente e tentar executar o descobrimento em uma versão diferente deste mesmo pacote, a importação pode acontecer do lugar errado. Se isso acontecer, o descobridor de testes irá emitir um alerta e encerrar a execução.

Se você configurar o diretório de início como sendo um nome de pacote, não um caminho para um diretório, o descobridor irá assumir que qualquer local do qual ele importar é o local correto. Neste caso, nenhum alerta será emitido.

Módulos de testes e pacotes podem conter customizações no carregamento de testes utilizando load_tests protocol.

Alterado na versão 3.4: Descoberta de testes suporta pacote de espaço de nomes para o diretório de início. Perceba que você precisa especificar o diretório de nível superior também (ex: `python -m unittest discover -s root/namespace -t root`).

Alterado na versão 3.11: `unittest` dropped the namespace packages support in Python 3.11. It has been broken since Python 3.7. Start directory and subdirectories containing tests must be regular package that have `__init__.py` file.

Directories containing start directory still can be a namespace package. In this case, you need to specify start directory as dotted package name, and target directory explicitly. For example:

    # proj/  <-- current directory
    #   namespace/
    #     mypkg/
    #       __init__.py
    #       test_mypkg.py

    python -m unittest discover -s namespace.mypkg -t .

## Organizando código teste

O bloco básico de construção dos testes unitários são os casos de teste — cenários únicos que devem ser configurados e avaliados em sua correção. No `unittest`, casos de teste são representados por instâncias `unittest.TestCase`. Para criar seus próprios casos de teste, você deve escrever subclasses de `TestCase` ou utilizar `FunctionTestCase`.

O código de teste em uma instância da classe `TestCase` deve ser completamente auto-contido, de maneira que ele possa ser executado isoladamente ou combinado, de forma arbitrária, com quaisquer outros casos de teste.

A mais simples subclasse de `TestCase` irá implementar um método de teste (i.e. um método cujo nome começa com `test`) para executar um teste:

    import unittest

    class DefaultWidgetSizeTestCase(unittest.TestCase):
        def test_default_widget_size(self):
            widget = Widget('The widget')
            self.assertEqual(widget.size(), (50, 50))

Note that in order to test something, we use one of the assert* methods provided by the `TestCase` base class. If the test fails, an exception will be raised with an explanatory message, and `unittest` will identify the test case as a failure. Any other exceptions will be treated as errors.

Os testes podem ser muitos, e as configurações podem ser repetitivas. Por sorte, temos como reaproveitar estas configurações implementando um método chamado `setUp()`, o qual será automaticamente chamado pelo framework de teste para cada teste único que executarmos:

    import unittest

    class WidgetTestCase(unittest.TestCase):
        def setUp(self):
            self.widget = Widget('The widget')

        def test_default_widget_size(self):
            self.assertEqual(self.widget.size(), (50,50),
                             'incorrect default size')

        def test_widget_resize(self):
            self.widget.resize(100,150)
            self.assertEqual(self.widget.size(), (100,150),
                             'wrong size after resize')

Nota

A ordem de execução dos testes será feita com base na ordenação dos nomes dos métodos de teste respeitando os critérios da ordenação de strings embutida.

Se o método `setUp()` levantar uma exceção durante a sua execução, o framework irá considerar que o teste sofreu um erro e o método de teste não será executado.

De maneira similar, pode-se definir um método `tearDown()` que limpa o ambiente após a execução do método de teste:

    import unittest

    class WidgetTestCase(unittest.TestCase):
        def setUp(self):
            self.widget = Widget('The widget')

        def tearDown(self):
            self.widget.dispose()

Se o método `setUp()` for bem sucedido, o método `tearDown()` será executado, independente do resultado do método de teste.

Tal ambiente de trabalho do código de teste é chamado de definição de contexto de teste. Uma nova instância TestCase é criada como uma única definição de contexto de teste usada para executar cada método de teste. Portanto, os métodos `setUp()`, `tearDown()`, e `__init__()` serão chamados uma vez por teste.

É recomendado utilizar implementações de TestCase para agrupar testes de acordo com as funcionalidades que eles testam. `unittest` disponibiliza um mecanismo para isso: a suíte de testes, representada pela classe `TestSuite` do módulo `unittest`. Em grande parte dos casos, chamar `unittest.main()` é suficiente para coletar todos os casos de teste do módulo e executá-los para você.

Entretanto, caso você queira customizar a construção da sua suíte de testes, é possível fazê-la desta forma:

    def suite():
        suite = unittest.TestSuite()
        suite.addTest(WidgetTestCase('test_default_widget_size'))
        suite.addTest(WidgetTestCase('test_widget_resize'))
        return suite

    if __name__ == '__main__':
        runner = unittest.TextTestRunner()
        runner.run(suite())

Você pode colocar as definições dos casos de teste e suíte de testes em um mesmo módulo que contém o código a ser testado (tal como `widget.py`), mas existem várias vantagens ao colocar o código dos testes em um módulo separado, como `test_widget.py`:

- O módulo de teste pode ser executado de maneira isolada a partir da linha de comando.

- O código de teste pode ser mais facilmente separado do código a ser entregue.

- Há uma menor tentação para modificar o código de teste para que ele se adéque ao código testado sem que haja uma boa razão.

- O código de teste deve ser modificado muito menos frequentemente do que o código que ele testa.

- Código testado pode ser reformulado mais facilmente.

- Testes para módulos escritos em C devem ser, obrigatoriamente, colocados em módulos separados, então por que não manter a consistência?

- Se as estratégias de teste mudarem, não há a necessidade de mudar o código-fonte.

## Reutilizando códigos de teste antigos

Alguns usuários irão encontrar antigos códigos de teste que eles gostariam de executar com `unittest` sem converter cada função antiga para uma subclasse de `TestCase`.

Por isso, `unittest` contém uma classe `FunctionTestCase`. Esta subclasse de `TestCase` pode ser utilizada para englobar funções de teste existentes. Funções de definição de estado inicial e final (set-up e tear-down) também podem ser fornecidas.

Dadas as seguintes funções de teste:

    def testSomething():
        something = makeSomething()
        assert something.name is not None
        # ...

é possível criar uma instância de caso de teste, com métodos opcionais de configuração inicial e final (set-up e tear-down), como mostrado a seguir:

    testcase = unittest.FunctionTestCase(testSomething,
                                         setUp=makeSomethingDB,
                                         tearDown=deleteSomethingDB)

Nota

Apesar da classe `FunctionTestCase` poder ser utilizada para converter rapidamente um teste existente em um teste do módulo `unittest`, esta abordagem não é recomendada. Investir tempo para configurar corretamente uma subclasse de `TestCase` irá tornar futuras refatorações infinitamente mais fáceis.

Em alguns casos, os testes existentes podem ter sido escritos utilizando o módulo `doctest`. Se for o caso, `doctest` contém a classe `DocTestSuite` que pode construir, automaticamente, instâncias `unittest.TestSuite` a partir dos testes baseados em `doctest`.

## Ignorando testes e falhas esperadas

Adicionado na versão 3.1.

Unittest suporta ignorar métodos de teste individuais e, até mesmo, classes de teste inteiras. Além disso, há suporte para a marcação de um teste como uma “falha esperada”, um teste que está incorreto e irá falhar, mas não deve ser considerado como uma falha no `TestResult`.

Ignorar um teste é simplesmente uma questão de utilizar o decorador `skip()` ou uma de suas variantes condicionais, chamando `TestCase.skipTest()` em um `setUp()` ou método de teste, ou levantando `SkipTest` diretamente.

Ignorar se parece basicamente com:

    class MyTestCase(unittest.TestCase):

        @unittest.skip("demonstrating skipping")
        def test_nothing(self):
            self.fail("shouldn't happen")

        @unittest.skipIf(mylib.__version__ < (1, 3),
                         "not supported in this library version")
        def test_format(self):
            # Tests that work for only a certain version of the library.
            pass

        @unittest.skipUnless(sys.platform.startswith("win"), "requires Windows")
        def test_windows_support(self):
            # windows specific testing code
            pass

        def test_maybe_skipped(self):
            if not external_resource_available():
                self.skipTest("external resource not available")
            # test code that depends on the external resource
            pass

Esta é a saída da execução do exemplo acima em modo verboso:

    test_format (__main__.MyTestCase.test_format) ... skipped 'not supported in this library version'
    test_nothing (__main__.MyTestCase.test_nothing) ... skipped 'demonstrating skipping'
    test_maybe_skipped (__main__.MyTestCase.test_maybe_skipped) ... skipped 'external resource not available'
    test_windows_support (__main__.MyTestCase.test_windows_support) ... skipped 'requires Windows'

    ----------------------------------------------------------------------
    Ran 4 tests in 0.005s

    OK (skipped=4)

Classes podem ser puladas assim como métodos:

    @unittest.skip("showing class skipping")
    class MySkippedTestCase(unittest.TestCase):
        def test_not_run(self):
            pass

`TestCase.setUp()` também pode ignorar o teste. Isso é útil quando um recurso que precisa ser configurado não está disponível.

Falhas esperadas usam o decorador `expectedFailure()`:

    class ExpectedFailureTestCase(unittest.TestCase):
        @unittest.expectedFailure
        def test_fail(self):
            self.assertEqual(1, 0, "broken")

É simples ignorar com decoradores customizados, basta fazer um decorador que chama `skip()` no teste quando ele deve ser ignorado. Este decorador ignora o teste a não ser que o objeto fornecido tenha um determinado atributo:

    def skipUnlessHasattr(obj, attr):
        if hasattr(obj, attr):
            return lambda func: func
        return unittest.skip("{!r} doesn't have {!r}".format(obj, attr))

Os decoradores e exceção seguintes ignoram testes e falhas esperadas:

@unittest.skip(reason)

  Ignora incondicionalmente o teste decorado. reason deve descrever a razão pela qual o teste está sendo ignorado.

@unittest.skipIf(condition, reason)

  Ignora o teste decorado se condition for verdadeiro.

@unittest.skipUnless(condition, reason)

  Ignora o teste decorado a não ser que condition seja verdadeiro.

@unittest.expectedFailure

  Marca o teste como uma falha ou erro esperado. Se o teste falhar ou ocorrerem erros na função de teste mesmo (ao invés de em um dos métodos test fixture), então ele será considerado como executado com sucesso. Se o teste passar, ele será considerado como uma falha.

exception unittest.SkipTest(reason)

  Esta exceção é levantada para ignorar um teste.

  Normalmente, você pode utilizar `TestCase.skipTest()` ou um dos decoradores para ignorar sem ter de levantar esta exceção diretamente.

Testes ignorados não terão seus métodos `setUp()` ou `tearDown()` executados. Classes ignoradas não terão seus métodos `setUpClass()` ou `tearDownClass()` executados. Módulos ignorados não terão seus métodos `setUpModule()` ou `tearDownModule()` executados.

## Distinguindo iterações de teste utilizando subtestes

Adicionado na versão 3.4.

Quando existem pequenas diferenças entre os seus testes, por exemplo alguns parâmetros, unittest permite que você distinga-os dentro do corpo de um método de teste utilizando o gerenciador de contexto `subTest()`.

Por exemplo, o teste seguinte:

    class NumbersTest(unittest.TestCase):

        def test_even(self):
            """
            Test that numbers between 0 and 5 are all even.
            """
            for i in range(0, 6):
                with self.subTest(i=i):
                    self.assertEqual(i % 2, 0)

irá produzir a seguinte saída:

    ======================================================================
    FAIL: test_even (__main__.NumbersTest.test_even) (i=1)
    Test that numbers between 0 and 5 are all even.
    ----------------------------------------------------------------------
    Traceback (most recent call last):
      File "subtests.py", line 11, in test_even
        self.assertEqual(i % 2, 0)
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
    AssertionError: 1 != 0

    ======================================================================
    FAIL: test_even (__main__.NumbersTest.test_even) (i=3)
    Test that numbers between 0 and 5 are all even.
    ----------------------------------------------------------------------
    Traceback (most recent call last):
      File "subtests.py", line 11, in test_even
        self.assertEqual(i % 2, 0)
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
    AssertionError: 1 != 0

    ======================================================================
    FAIL: test_even (__main__.NumbersTest.test_even) (i=5)
    Test that numbers between 0 and 5 are all even.
    ----------------------------------------------------------------------
    Traceback (most recent call last):
      File "subtests.py", line 11, in test_even
        self.assertEqual(i % 2, 0)
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
    AssertionError: 1 != 0

Sem usar um subteste, a execução para depois da primeira falha e o erro será menos fácil de ser diagnosticado porque o valor de `i` não será mostrado:

    ======================================================================
    FAIL: test_even (__main__.NumbersTest.test_even)
    ----------------------------------------------------------------------
    Traceback (most recent call last):
      File "subtests.py", line 32, in test_even
        self.assertEqual(i % 2, 0)
    AssertionError: 1 != 0

## Classes e funções

Esta seção descreve de maneira aprofundada a API do módulo `unittest`.

### Casos de teste

class unittest.TestCase(methodName='runTest')

  Instâncias da classe `TestCase` representam unidades lógicas de teste no universo do `unittest`. Esta classe deve ser utilizada como classe base, com testes específicos sendo implementados por subclasses concretas. Esta classe implementa a interface requerida pelo executor de testes, para permitir o controle dos testes, e métodos que o código de teste pode utilizar para checar e reportar diversos tipos de falhas.

  Cada instância da classe `TestCase` irá executar um único método base: o método chamado methodName. Em muitos casos de uso da classe `TestCase`, você não precisará modificar o methodName ou reimplementar o método `runTest()` padrão.

  Alterado na versão 3.2: `TestCase` pode ser instanciada com sucesso sem fornecer um methodName. Isso torna mais fácil experimentar com `TestCase` a partir de um interpretador interativo.

  Instâncias `TestCase` possuem três grupos de métodos: um grupo utilizado para executar o teste, outro utilizado pela implementação do teste para checar as condições e reportar falhas, e alguns métodos de investigação para permitir coletar dados sobre o teste em si.

  Os métodos do primeiro grupo (que executam os testes) são:

  setUp()

    Método chamado para preparar a definição de contexto de teste. Chamado imediatamente após chamar o método de teste; exceto pelo `AssertionError` ou `SkipTest`, qualquer exceção levantada por este método será considerada um erro além de uma simples falha de teste. A implementação padrão não faz nada.

  tearDown()

    Método chamado imediatamente após o método de teste ter sido chamado e o resultado registrado. Este método é chamado mesmo se o método de teste tiver levantado uma exceção, então a implementação em subclasses deve ser feita com cautela ao verificar o estado interno. Qualquer exceção além de `AssertionError` ou `SkipTest` levantada por este método será considerado um erro adicional, e não uma simples falha de teste (que incrementaria o número total de erros no relatório final de testes). Este método será executado apenas se o método `setUp()` for bem sucedido, independente do resultado do método de teste. A implementação padrão não faz nada.

  setUpClass()

    Um método de classe chamado antes da execução dos testes de uma classe específica. O método `setUpClass` é chamado com a classe sendo o único argumento e deve ser decorada como um `classmethod()`:

        @classmethod
        def setUpClass(cls):
            ...

    Veja Classes e Módulos de Definição de Contexto para mais detalhes.

    Adicionado na versão 3.2.

  tearDownClass()

    Um método de classe chamado depois da execução dos testes de uma classe específica. O método `tearDownClass` é chamado com a classe sendo o único argumento e deve ser decorada como um `classmethod()`:

        @classmethod
        def tearDownClass(cls):
            ...

    Veja Classes e Módulos de Definição de Contexto para mais detalhes.

    Adicionado na versão 3.2.

  run(result=None)

    Executa o teste, registrando as informações no objeto resultado `TestResult`, passado como result. Se result for omitido, ou definido como `None`, um objeto resultado temporário é criado (chamando o método `defaultTestResult()`) e utilizado. O objeto resultado é retornado para quem chamou o método `run()`.

    O mesmo efeito pode ser obtido ao chamar uma instância da classe `TestCase`.

    Alterado na versão 3.3: Versões anteriores de `run` não retornavam o resultado. Nem chamando por uma instância.

  skipTest(reason)

    Ao se executar durante um método de teste ou `setUp()`, pula o teste em execução. Veja Ignorando testes e falhas esperadas para mais informações.

    Adicionado na versão 3.1.

  subTest(msg=None, **params)

    Retorna um gerenciador de contexto que executa, como subteste, o bloco de código englobado. msg e params são valores opcionais e arbitrários que são mostrados sempre quando um subteste falha, permitindo identificá-los claramente.

    Um caso de teste pode conter inúmeras declarações de subteste e elas podem ser aninhadas de forma arbitrária.

    Veja Distinguindo iterações de teste utilizando subtestes para mais informações.

    Adicionado na versão 3.4.

  debug()

    Executa o teste sem coletar o resultado. Permite propagar exceções levantadas pelo teste e pode ser utilizado para oferecer suporte aos testes sob um depurador.

  A classe `TestCase` oferece diversos métodos de asserção para checar e reportar falhas. A tabela a seguir lista os métodos mais utilizados (veja as tabelas abaixo para mais métodos de asserção).

  Método | Avalia se | Novo em
  --- | --- | ---
  `assertEqual(a, b)` | `a == b` |
  `assertNotEqual(a, b)` | `a != b` |
  `assertTrue(x)` | `bool(x) is True` |
  `assertFalse(x)` | `bool(x) is False` |
  `assertIs(a, b)` | `a is b` | 3.1
  `assertIsNot(a, b)` | `a is not b` | 3.1
  `assertIsNone(x)` | `x is None` | 3.1
  `assertIsNotNone(x)` | `x is not None` | 3.1
  `assertIn(a, b)` | `a in b` | 3.1
  `assertNotIn(a, b)` | `a not in b` | 3.1
  `assertIsInstance(a, b)` | `isinstance(a, b)` | 3.2
  `assertNotIsInstance(a, b)` | `not isinstance(a, b)` | 3.2

  Todos os métodos de asserção aceitam um argumento msg que, se especificado, é utilizado como a mensagem de erro em caso de falha (veja também `longMessage`). Note que o argumento nomeado msg pode ser passado para `assertRaises()`, `assertRaisesRegex()`, `assertWarns()` e `assertWarnsRegex()` apenas quando eles são utilizados como gerenciador de contexto.

  assertEqual(first, second, msg=None)

    Testa se first e second são iguais. Se o resultado da comparação não indicar igualdade, o teste irá falhar.

    Além disso, se first e second são exatamente do mesmo tipo e são uma lista, tupla, dict, set, frozenset, str, ou qualquer outro tipo que é registrado na subclasse com `addTypeEqualityFunc()`, a função de igualdade específica do tipo é será chamada para gerar uma mensagem de erro mais útil (veja também lista de métodos específicos por tipo)

    Alterado na versão 3.1: Adição da chamada automática da função específica por tipo.

    Alterado na versão 3.2: método `assertMultiLineEqual()` adicionado como função de igualdade padrão para o tipo string.

  assertNotEqual(first, second, msg=None)

    Testa se first e second não são iguais. Se o resultado da comparação indicar igualdade, o teste irá falhar.

  assertTrue(expr, msg=None)
  assertFalse(expr, msg=None)

    Testa se a expressão expr é verdadeira (ou falsa).

    Note que isso é equivalente a `bool(expr) is True` e não a `expr is True` (use `assertIs(expr, True)` neste último caso). Este método também deve ser evitado quando outros métodos mais específicos estão disponíveis (e.g. `assertEqual(a, b)` no lugar de `assertTrue(a == b)`), já que estes podem ter uma melhor mensagem de erro em caso de falha.

  assertIs(first, second, msg=None)
  assertIsNot(first, second, msg=None)

    Testa que first e second são (ou não são) o mesmo objeto.

    Adicionado na versão 3.1.

  assertIsNone(expr, msg=None)
  assertIsNotNone(expr, msg=None)

    Testa se expr é (ou não é) `None`.

    Adicionado na versão 3.1.

  assertIn(member, container, msg=None)
  assertNotIn(member, container, msg=None)

    Testa se member está (ou não está) em container.

    Adicionado na versão 3.1.

  assertIsInstance(obj, cls, msg=None)
  assertNotIsInstance(obj, cls, msg=None)

    Testa se obj é (ou não é) uma instância de cls (que pode ser uma classe ou uma tupla de classes, como suportado pela função `isinstance()`). Para checar pelo tipo exato, use `assertIs(type(obj), cls)`.

    Adicionado na versão 3.2.

  Também é possível checar a produção de exceções, avisos e mensagens de log usando os seguintes métodos:

  Método | Avalia se | Novo em
  --- | --- | ---
  `assertRaises(exc, fun, *args, **kwds)` | `fun(*args, **kwds)` levanta exc |
  `assertRaisesRegex(exc, r, fun, *args, **kwds)` | `fun(*args, **kwds)` levanta exc e a mensagem casa com a expressão regular r | 3.1
  `assertWarns(warn, fun, *args, **kwds)` | `fun(*args, **kwds)` levanta warn | 3.2
  `assertWarnsRegex(warn, r, fun, *args, **kwds)` | `fun(*args, **kwds)` levanta warn e a mensagem casa com a expressão regular r | 3.2
  `assertLogs(logger, level)` | O bloco `with` registra logs no logger com pelo menos um nível level | Módulos para processamento de XML

  `assertNoLogs(logger, level)`

  O bloco `with` não loga em

    logger com level mínimo

  3.10

  assertRaises(exception, callable, *args, **kwds)
  assertRaises(exception, *, msg=None)

    Testa se uma exceção é levantada quando callable é chamado com quaisquer argumentos nomeados ou posicionais que também são passados para `assertRaises()`. O teste passa se exception for levantada e falha se outra exceção ou nenhuma exceção for levantada.

    Se somente os argumentos exception e, possivelmente, msg forem passados, retorna um gerenciador de contexto para que o código sob teste possa ser escrito de forma embutida ao invés de ser definido como uma função:

        with self.assertRaises(SomeException):
            do_something()

    Quando utilizado como gerenciador de contexto, `assertRaises()` aceita o argumento nomeado adicional msg.

    O gerenciador de contexto irá armazenar o objeto exceção capturado no seu atributo `exception`. Isso pode ser útil se a intenção for realizar testes adicionais na exceção levantada:

        with self.assertRaises(SomeException) as cm:
            do_something()

        the_exception = cm.exception
        self.assertEqual(the_exception.error_code, 3)

    Alterado na versão 3.1: Adicionada a possibilidade de se utilizar `assertRaises()` como gerenciador de contexto.

    Alterado na versão 3.2: Adicionado o atributo `exception`.

    Alterado na versão 3.3: Adicionado o argumento nomeado msg quando utilizado como gerenciador de contexto.

  assertRaisesRegex(exception, regex, callable, *args, **kwds)
  assertRaisesRegex(exception, regex, *, msg=None)

    Similar ao `assertRaises()` mas também testa se regex casa com a representação em string da exceção levantada. regex pode ser um objeto expressão regular ou uma string contendo uma expressão regular compatível com o uso pela função `re.search()`. Exemplos:

        self.assertRaisesRegex(ValueError, "invalid literal for.*XYZ'$",
                               int, 'XYZ')

    or:

        with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'literal'):
           int('XYZ')

    Adicionado na versão 3.1: Adicionado com o nome `assertRaisesRegexp`.

    Alterado na versão 3.2: Renomeado para `assertRaisesRegex()`.

    Alterado na versão 3.3: Adicionado o argumento nomeado msg quando utilizado como gerenciador de contexto.

  assertWarns(warning, callable, *args, **kwds)
  assertWarns(warning, *, msg=None)

    Testa se o aviso warning é acionado quando callable é chamado com quaisquer argumentos nomeados ou posicionais que também são passados para `assertWarns()`. O teste passa se warning for acionado e falha se não for. Qualquer exceção é considerada como falha. Para capturar qualquer aviso presente em um grupo de avisos, uma tupla contendo as classes de aviso podem ser passadas como warning.

    Se apenas os argumentos warning e, possivelmente, msg forem passados, retorna um gerenciador de contexto para que o código sob teste possa ser escrito de forma embutida ao invés de ser definido como uma função:

        with self.assertWarns(SomeWarning):
            do_something()

    Quando usado como gerenciador de contexto, `assertWarns()` aceita o argumento nomeado adicional msg.

    O gerenciador de contexto irá armazenar o objeto de aviso capturado no atributo `warning` e a linha de código fonte que acionou o aviso nos atributos `filename` e `lineno`. Isso pode ser útil se a intenção for executar verificações adicionais no aviso capturado:

        with self.assertWarns(SomeWarning) as cm:
            do_something()

        self.assertIn('myfile.py', cm.filename)
        self.assertEqual(320, cm.lineno)

    Este método funciona independente dos filtros de aviso configurados no momento em que é chamado.

    Adicionado na versão 3.2.

    Alterado na versão 3.3: Adicionado o argumento nomeado msg quando utilizado como gerenciador de contexto.

  assertWarnsRegex(warning, regex, callable, *args, **kwds)
  assertWarnsRegex(warning, regex, *, msg=None)

    Similar ao `assertWarns()` mas também testa se regex casa com a mensagem do aviso acionado. regex pode ser um objeto expressão regular ou uma string contendo uma expressão regular compatível para uso pela função `re.search()`. Exemplo:

        self.assertWarnsRegex(DeprecationWarning,
                              r'legacy_function\(\) is deprecated',
                              legacy_function, 'XYZ')

    or:

        with self.assertWarnsRegex(RuntimeWarning, 'unsafe frobnicating'):
            frobnicate('/etc/passwd')

    Adicionado na versão 3.2.

    Alterado na versão 3.3: Adicionado o argumento nomeado msg quando utilizado como gerenciador de contexto.

  assertLogs(logger=None, level=None)

    Um gerenciador de contexto para testar se pelo menos uma mensagem é inserida em logger ou em um de seus filhos, com pelo menos um nível level.

    Se fornecido, logger deve ser um objeto `logging.Logger` ou uma `str` fornecendo o nome de um logger. O padrão é o logger root, o qual irá capturar todas as mensagens que não foram bloqueadas por um logger descendente não-propagante.

    If given, level should be either a numeric logging level or its string equivalent (for example either `"ERROR"` or `logging.ERROR`). The default is `logging.INFO`.

    O teste passa se pelo menos uma das mensagens emitidas dentro do bloco `with` casa com as condições dadas por logger e level, falhando caso contrário.

    O objeto retornado pelo gerenciador de contexto é um registro auxiliar que mantém os rastros das mensagens de log capturadas de acordo com os critérios dados. Ele possui dois atributos:

    records

      Uma lista de objetos de log da classe `logging.LogRecord` que foram compatíveis com os critérios dados.

    output

      Uma lista de objetos da classe `str` com a saída formatada das mensagens de log compatíveis com os critérios dados.

    Exemplo:

        with self.assertLogs('foo', level='INFO') as cm:
            logging.getLogger('foo').info('first message')
            logging.getLogger('foo.bar').error('second message')
        self.assertEqual(cm.output, ['INFO:foo:first message',
                                     'ERROR:foo.bar:second message'])

    Adicionado na versão 3.4.

  assertNoLogs(logger=None, level=None)

    Um gerenciador de contexto para testar que nenhuma mensagem é logada no logger ou um dos seus filhos, com pelo menos o level fornecido.

    Se passado, logger deve ser um objeto da classe `logging.Logger` ou um objeto da classe `str` com o nome do registrador de logs. O padrão é o registrador de log raíz, que irá capturar todas as mensagens.

    If given, level should be either a numeric logging level or its string equivalent (for example either `"ERROR"` or `logging.ERROR`). The default is `logging.INFO`.

    Ao contrário de `assertLogs()`, nada será retornado pelo gerenciador de contexto.

    Adicionado na versão 3.10.

  Existem também outros métodos usados para executar verificações mais específicas, como:

  Método | Avalia se | Novo em
  --- | --- | ---
  `assertAlmostEqual(a, b)` | `round(a-b, 7) == 0` |
  `assertNotAlmostEqual(a, b)` | `round(a-b, 7) != 0` |
  `assertGreater(a, b)` | `a > b` | 3.1
  `assertGreaterEqual(a, b)` | `a >= b` | 3.1
  `assertLess(a, b)` | `a < b` | 3.1
  `assertLessEqual(a, b)` | `a <= b` | 3.1
  `assertRegex(s, r)` | `r.search(s)` | 3.1
  `assertNotRegex(s, r)` | `not r.search(s)` | 3.2
  `assertCountEqual(a, b)` | a e b possuem os mesmos elementos na mesma quantidade, independente da sua ordem. | 3.2

  assertAlmostEqual(first, second, places=7, msg=None, delta=None)
  assertNotAlmostEqual(first, second, places=7, msg=None, delta=None)

    Testa se first e second são (ou não são) aproximadamente iguais considerando a diferença entre eles, arredondando para o número de casas decimais dado (7 por padrão), e comparando a zero. Note que estes métodos arredondam os valores considerando o número de casas decimais (i.e. como a função `round()`) e não o número de algarismos significativos.

    Se delta é fornecido no lugar de places, a diferença entre first e second deve ser menor ou igual a (ou maior que) delta.

    Passar delta e places ao mesmo tempo levanta a exceção `TypeError`.

    Alterado na versão 3.2: `assertAlmostEqual()` considera, automaticamente, objetos quase iguais que possuem a comparação de igualdade dada como verdadeira. `assertNotAlmostEqual()` falha automaticamente se os objetos possuem a comparação de igualdade dada como verdadeira. Adicionado o argumento nomeado delta.

  assertGreater(first, second, msg=None)
  assertGreaterEqual(first, second, msg=None)
  assertLess(first, second, msg=None)
  assertLessEqual(first, second, msg=None)

    Testa que first é respectivamente >, >=, < ou <= que second, dependendo do nome do método. Se não for, o teste irá falhar:

        >>> self.assertGreaterEqual(3, 4)
        AssertionError: "3" unexpectedly not greater than or equal to "4"

    Adicionado na versão 3.1.

  assertRegex(text, regex, msg=None)
  assertNotRegex(text, regex, msg=None)

    Testa que uma procura por regex corresponde (ou não corresponde) a text. Em caso de falha, a mensagem de erro irá incluir o padrão e o text (ou o padrão e a parte do text que inesperadamente correspondeu). regex pode ser um objeto de expressão regular ou uma string contendo uma expressão regular adequada para uso por `re.search()`.

    Adicionado na versão 3.1: Adicionada abaixo do nome `assertRegexpMatches`.

    Alterado na versão 3.2: O método `assertRegexpMatches()` foi renomeado para `assertRegex()`.

    Adicionado na versão 3.2: `assertNotRegex()`.

  assertCountEqual(first, second, msg=None)

    Test that sequence first contains the same elements as second, regardless of their order. When they don’t, an error message listing the differences between the sequences will be generated.

    Elementos duplicados não são ignorados ao comparar first e second. É verificado se cada elemento tem a mesma contagem em ambas sequências. Equivalente a: `assertEqual(Counter(list(first)), Counter(list(second)))`, mas também funciona com sequências de objetos não hasheáveis.

    Adicionado na versão 3.2.

  The `assertEqual()` method dispatches the equality check for objects of the same type to different type-specific methods. These methods are already implemented for most of the built-in types, but it’s also possible to register new methods using `addTypeEqualityFunc()`:

  addTypeEqualityFunc(typeobj, function)

    Registers a type-specific method called by `assertEqual()` to check if two objects of exactly the same typeobj (not subclasses) compare equal. function must take two positional arguments and a third msg=None keyword argument just as `assertEqual()` does. It must raise `self.failureException(msg)` when inequality between the first two parameters is detected – possibly providing useful information and explaining the inequalities in details in the error message.

    Adicionado na versão 3.1.

  The list of type-specific methods automatically used by `assertEqual()` are summarized in the following table. Note that it’s usually not necessary to invoke these methods directly.

  Método | Usado para comparar | Novo em
  --- | --- | ---
  `assertMultiLineEqual(a, b)` | strings | 3.1
  `assertSequenceEqual(a, b)` | sequências | 3.1
  `assertListEqual(a, b)` | listas | 3.1
  `assertTupleEqual(a, b)` | tuplas | 3.1
  `assertSetEqual(a, b)` | sets ou frozensets | 3.1
  `assertDictEqual(a, b)` | dicionários | 3.1

  assertMultiLineEqual(first, second, msg=None)

    Test that the multiline string first is equal to the string second. When not equal a diff of the two strings highlighting the differences will be included in the error message. This method is used by default when comparing strings with `assertEqual()`.

    Adicionado na versão 3.1.

  assertSequenceEqual(first, second, msg=None, seq_type=None)

    Tests that two sequences are equal. If a seq_type is supplied, both first and second must be instances of seq_type or a failure will be raised. If the sequences are different an error message is constructed that shows the difference between the two.

    This method is not called directly by `assertEqual()`, but it’s used to implement `assertListEqual()` and `assertTupleEqual()`.

    Adicionado na versão 3.1.

  assertListEqual(first, second, msg=None)
  assertTupleEqual(first, second, msg=None)

    Tests that two lists or tuples are equal. If not, an error message is constructed that shows only the differences between the two. An error is also raised if either of the parameters are of the wrong type. These methods are used by default when comparing lists or tuples with `assertEqual()`.

    Adicionado na versão 3.1.

  assertSetEqual(first, second, msg=None)

    Tests that two sets are equal. If not, an error message is constructed that lists the differences between the sets. This method is used by default when comparing sets or frozensets with `assertEqual()`.

    Fails if either of first or second does not have a `set.difference()` method.

    Adicionado na versão 3.1.

  assertDictEqual(first, second, msg=None)

    Test that two dictionaries are equal. If not, an error message is constructed that shows the differences in the dictionaries. This method will be used by default to compare dictionaries in calls to `assertEqual()`.

    Adicionado na versão 3.1.

  Finally the `TestCase` provides the following methods and attributes:

  fail(msg=None)

    Signals a test failure unconditionally, with msg or `None` for the error message.

  failureException

    This class attribute gives the exception raised by the test method. If a test framework needs to use a specialized exception, possibly to carry additional information, it must subclass this exception in order to “play fair” with the framework. The initial value of this attribute is `AssertionError`.

  longMessage

    This class attribute determines what happens when a custom failure message is passed as the msg argument to an assertXYY call that fails. `True` is the default value. In this case, the custom message is appended to the end of the standard failure message. When set to `False`, the custom message replaces the standard message.

    The class setting can be overridden in individual test methods by assigning an instance attribute, self.longMessage, to `True` or `False` before calling the assert methods.

    The class setting gets reset before each test call.

    Adicionado na versão 3.1.

  maxDiff

    This attribute controls the maximum length of diffs output by assert methods that report diffs on failure. It defaults to 80*8 characters. Assert methods affected by this attribute are `assertSequenceEqual()` (including all the sequence comparison methods that delegate to it), `assertDictEqual()` and `assertMultiLineEqual()`.

    Setting `maxDiff` to `None` means that there is no maximum length of diffs.

    Adicionado na versão 3.2.

  Frameworks de teste podem usar os seguintes métodos para coletar informações sobre o teste:

  countTestCases()

    Retorna o número de testes representados por esse objeto de teste. Para instâncias `TestCase` será sempre `1`.

  defaultTestResult()

    Return an instance of the test result class that should be used for this test case class (if no other result instance is provided to the `run()` method).

    For `TestCase` instances, this will always be an instance of `TestResult`; subclasses of `TestCase` should override this as necessary.

  id()

    Retorna uma string identificando o caso de teste específico. Geralmente é o nome completo do método do teste, incluindo o módulo e o nome da classe.

  shortDescription()

    Retorna uma descrição do teste ou `None` se nenhuma descrição for fornecida. A implementação padrão desse método retorna a primeira linha da docstring do método do teste, se disponível, ou `None`.

    Alterado na versão 3.1: In 3.1 this was changed to add the test name to the short description even in the presence of a docstring. This caused compatibility issues with unittest extensions and adding the test name was moved to the `TextTestResult` in Python 3.2.

  addCleanup(function, /, *args, **kwargs)

    Add a function to be called after `tearDown()` to cleanup resources used during the test. Functions will be called in reverse order to the order they are added (LIFO). They are called with any arguments and keyword arguments passed into `addCleanup()` when they are added.

    If `setUp()` fails, meaning that `tearDown()` is not called, then any cleanup functions added will still be called.

    Adicionado na versão 3.1.

  enterContext(cm)

    Enter the supplied context manager. If successful, also add its `__exit__()` method as a cleanup function by `addCleanup()` and return the result of the `__enter__()` method.

    Adicionado na versão 3.11.

  doCleanups()

    This method is called unconditionally after `tearDown()`, or after `setUp()` if `setUp()` raises an exception.

    It is responsible for calling all the cleanup functions added by `addCleanup()`. If you need cleanup functions to be called prior to `tearDown()` then you can call `doCleanups()` yourself.

    `doCleanups()` pops methods off the stack of cleanup functions one at a time, so it can be called at any time.

    Adicionado na versão 3.1.

  classmethod addClassCleanup(function, /, *args, **kwargs)

    Add a function to be called after `tearDownClass()` to cleanup resources used during the test class. Functions will be called in reverse order to the order they are added (LIFO). They are called with any arguments and keyword arguments passed into `addClassCleanup()` when they are added.

    If `setUpClass()` fails, meaning that `tearDownClass()` is not called, then any cleanup functions added will still be called.

    Adicionado na versão 3.8.

  classmethod enterClassContext(cm)

    Enter the supplied context manager. If successful, also add its `__exit__()` method as a cleanup function by `addClassCleanup()` and return the result of the `__enter__()` method.

    Adicionado na versão 3.11.

  classmethod doClassCleanups()

    This method is called unconditionally after `tearDownClass()`, or after `setUpClass()` if `setUpClass()` raises an exception.

    It is responsible for calling all the cleanup functions added by `addClassCleanup()`. If you need cleanup functions to be called prior to `tearDownClass()` then you can call `doClassCleanups()` yourself.

    `doClassCleanups()` pops methods off the stack of cleanup functions one at a time, so it can be called at any time.

    Adicionado na versão 3.8.

class unittest.IsolatedAsyncioTestCase(methodName='runTest')

  This class provides an API similar to `TestCase` and also accepts coroutines as test functions.

  Adicionado na versão 3.8.

  coroutine asyncSetUp()

    Method called to prepare the test fixture. This is called after `setUp()`. This is called immediately before calling the test method; other than `AssertionError` or `SkipTest`, any exception raised by this method will be considered an error rather than a test failure. The default implementation does nothing.

  coroutine asyncTearDown()

    Method called immediately after the test method has been called and the result recorded. This is called before `tearDown()`. This is called even if the test method raised an exception, so the implementation in subclasses may need to be particularly careful about checking internal state. Any exception, other than `AssertionError` or `SkipTest`, raised by this method will be considered an additional error rather than a test failure (thus increasing the total number of reported errors). This method will only be called if the `asyncSetUp()` succeeds, regardless of the outcome of the test method. The default implementation does nothing.

  addAsyncCleanup(function, /, *args, **kwargs)

    This method accepts a coroutine that can be used as a cleanup function.

  coroutine enterAsyncContext(cm)

    Enter the supplied asynchronous context manager. If successful, also add its `__aexit__()` method as a cleanup function by `addAsyncCleanup()` and return the result of the `__aenter__()` method.

    Adicionado na versão 3.11.

  run(result=None)

    Sets up a new event loop to run the test, collecting the result into the `TestResult` object passed as result. If result is omitted or `None`, a temporary result object is created (by calling the `defaultTestResult()` method) and used. The result object is returned to `run()`’s caller. At the end of the test all the tasks in the event loop are cancelled.

  An example illustrating the order:

      from unittest import IsolatedAsyncioTestCase

      events = []

      class Test(IsolatedAsyncioTestCase):

          def setUp(self):
              events.append("setUp")

          async def asyncSetUp(self):
              self._async_connection = await AsyncConnection()
              events.append("asyncSetUp")

          async def test_response(self):
              events.append("test_response")
              response = await self._async_connection.get("https://example.com")
              self.assertEqual(response.status_code, 200)
              self.addAsyncCleanup(self.on_cleanup)

          def tearDown(self):
              events.append("tearDown")

          async def asyncTearDown(self):
              await self._async_connection.close()
              events.append("asyncTearDown")

          async def on_cleanup(self):
              events.append("cleanup")

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

  After running the test, `events` would contain `["setUp", "asyncSetUp", "test_response", "asyncTearDown", "tearDown", "cleanup"]`.

class unittest.FunctionTestCase(testFunc, setUp=None, tearDown=None, description=None)

  This class implements the portion of the `TestCase` interface which allows the test runner to drive the test, but does not provide the methods which test code can use to check and report errors. This is used to create test cases using legacy test code, allowing it to be integrated into a `unittest`-based test framework.

### Grouping tests

class unittest.TestSuite(tests=())

  This class represents an aggregation of individual test cases and test suites. The class presents the interface needed by the test runner to allow it to be run as any other test case. Running a `TestSuite` instance is the same as iterating over the suite, running each test individually.

  If tests is given, it must be an iterable of individual test cases or other test suites that will be used to build the suite initially. Additional methods are provided to add test cases and suites to the collection later on.

  `TestSuite` objects behave much like `TestCase` objects, except they do not actually implement a test. Instead, they are used to aggregate tests into groups of tests that should be run together. Some additional methods are available to add tests to `TestSuite` instances:

  addTest(test)

    Add a `TestCase` or `TestSuite` to the suite.

  addTests(tests)

    Add all the tests from an iterable of `TestCase` and `TestSuite` instances to this test suite.

    This is equivalent to iterating over tests, calling `addTest()` for each element.

  `TestSuite` shares the following methods with `TestCase`:

  run(result)

    Run the tests associated with this suite, collecting the result into the test result object passed as result. Note that unlike `TestCase.run()`, `TestSuite.run()` requires the result object to be passed in.

  debug()

    Run the tests associated with this suite without collecting the result. This allows exceptions raised by the test to be propagated to the caller and can be used to support running tests under a debugger.

  countTestCases()

    Return the number of tests represented by this test object, including all individual tests and sub-suites.

  __iter__()

    Tests grouped by a `TestSuite` are always accessed by iteration. Subclasses can lazily provide tests by overriding `__iter__()`. Note that this method may be called several times on a single suite (for example when counting tests or comparing for equality) so the tests returned by repeated iterations before `TestSuite.run()` must be the same for each call iteration. After `TestSuite.run()`, callers should not rely on the tests returned by this method unless the caller uses a subclass that overrides `TestSuite._removeTestAtIndex()` to preserve test references.

    Alterado na versão 3.2: In earlier versions the `TestSuite` accessed tests directly rather than through iteration, so overriding `__iter__()` wasn’t sufficient for providing tests.

    Alterado na versão 3.4: In earlier versions the `TestSuite` held references to each `TestCase` after `TestSuite.run()`. Subclasses can restore that behavior by overriding `TestSuite._removeTestAtIndex()`.

  In the typical usage of a `TestSuite` object, the `run()` method is invoked by a `TestRunner` rather than by the end-user test harness.

### Carregando e executando testes

class unittest.TestLoader

  The `TestLoader` class is used to create test suites from classes and modules. Normally, there is no need to create an instance of this class; the `unittest` module provides an instance that can be shared as `unittest.defaultTestLoader`. Using a subclass or instance, however, allows customization of some configurable properties.

  Objetos da classe `TestLoader` possuem os seguintes atributos:

  errors

    A list of the non-fatal errors encountered while loading tests. Not reset by the loader at any point. Fatal errors are signalled by the relevant method raising an exception to the caller. Non-fatal errors are also indicated by a synthetic test that will raise the original error when run.

    Adicionado na versão 3.5.

  Objetos da classe `TestLoader` possuem os seguintes métodos:

  loadTestsFromTestCase(testCaseClass)

    Return a suite of all test cases contained in the `TestCase`-derived `testCaseClass`.

    A test case instance is created for each method named by `getTestCaseNames()`. By default these are the method names beginning with `test`. If `getTestCaseNames()` returns no methods, but the `runTest()` method is implemented, a single test case is created for that method instead.

  loadTestsFromModule(module, *, pattern=None)

    Return a suite of all test cases contained in the given module. This method searches module for classes derived from `TestCase` and creates an instance of the class for each test method defined for the class.

    Nota

    While using a hierarchy of `TestCase`-derived classes can be convenient in sharing fixtures and helper functions, defining test methods on base classes that are not intended to be instantiated directly does not play well with this method. Doing so, however, can be useful when the fixtures are different and defined in subclasses.

    If a module provides a `load_tests` function it will be called to load the tests. This allows modules to customize test loading. This is the load_tests protocol. The pattern argument is passed as the third argument to `load_tests`.

    Alterado na versão 3.2: Suporte para `load_tests` adicionado.

    Alterado na versão 3.5: Support for a keyword-only argument pattern has been added.

    Alterado na versão 3.12: The undocumented and unofficial use_load_tests parameter has been removed.

  loadTestsFromName(name, module=None)

    Return a suite of all test cases given a string specifier.

    The specifier name is a “dotted name” that may resolve either to a module, a test case class, a test method within a test case class, a `TestSuite` instance, or a callable object which returns a `TestCase` or `TestSuite` instance. These checks are applied in the order listed here; that is, a method on a possible test case class will be picked up as “a test method within a test case class”, rather than “a callable object”.

    For example, if you have a module `SampleTests` containing a `TestCase`-derived class `SampleTestCase` with three test methods (`test_one()`, `test_two()`, and `test_three()`), the specifier `'SampleTests.SampleTestCase'` would cause this method to return a suite which will run all three test methods. Using the specifier `'SampleTests.SampleTestCase.test_two'` would cause it to return a test suite which will run only the `test_two()` test method. The specifier can refer to modules and packages which have not been imported; they will be imported as a side-effect.

    O método opcionalmente resolve o nome relativo ao módulo dado.

    Alterado na versão 3.5: If an `ImportError` or `AttributeError` occurs while traversing name then a synthetic test that raises that error when run will be returned. These errors are included in the errors accumulated by self.errors.

  loadTestsFromNames(names, module=None)

    Similar to `loadTestsFromName()`, but takes a sequence of names rather than a single name. The return value is a test suite which supports all the tests defined for each name.

  getTestCaseNames(testCaseClass)

    Return a sorted sequence of method names found within testCaseClass; this should be a subclass of `TestCase`.

  discover(start_dir, pattern='test*.py', top_level_dir=None)

    Find all the test modules by recursing into subdirectories from the specified start directory, and return a TestSuite object containing them. Only test files that match pattern will be loaded. (Using shell style pattern matching.) Only module names that are importable (i.e. are valid Python identifiers) will be loaded.

    All test modules must be importable from the top level of the project. If the start directory is not the top level directory then top_level_dir must be specified separately.

    If importing a module fails, for example due to a syntax error, then this will be recorded as a single error and discovery will continue. If the import failure is due to `SkipTest` being raised, it will be recorded as a skip instead of an error.

    If a package (a directory containing a file named `__init__.py`) is found, the package will be checked for a `load_tests` function. If this exists then it will be called `package.load_tests(loader, tests, pattern)`. Test discovery takes care to ensure that a package is only checked for tests once during an invocation, even if the load_tests function itself calls `loader.discover`.

    If `load_tests` exists then discovery does not recurse into the package, `load_tests` is responsible for loading all tests in the package.

    The pattern is deliberately not stored as a loader attribute so that packages can continue discovery themselves.

    top_level_dir is stored internally, and used as a default to any nested calls to `discover()`. That is, if a package’s `load_tests` calls `loader.discover()`, it does not need to pass this argument.

    start_dir can be a dotted module name as well as a directory.

    Adicionado na versão 3.2.

    Alterado na versão 3.4: Modules that raise `SkipTest` on import are recorded as skips, not errors.

    Alterado na versão 3.4: start_dir can be a namespace packages.

    Alterado na versão 3.4: Paths are sorted before being imported so that execution order is the same even if the underlying file system’s ordering is not dependent on file name.

    Alterado na versão 3.5: Found packages are now checked for `load_tests` regardless of whether their path matches pattern, because it is impossible for a package name to match the default pattern.

    Alterado na versão 3.11: start_dir can not be a namespace packages. It has been broken since Python 3.7 and Python 3.11 officially remove it.

    Alterado na versão 3.12.4: top_level_dir is only stored for the duration of discover call.

  The following attributes of a `TestLoader` can be configured either by subclassing or assignment on an instance:

  testMethodPrefix

    String giving the prefix of method names which will be interpreted as test methods. The default value is `'test'`.

    This affects `getTestCaseNames()` and all the `loadTestsFrom*` methods.

  sortTestMethodsUsing

    Function to be used to compare method names when sorting them in `getTestCaseNames()` and all the `loadTestsFrom*` methods.

  suiteClass

    Callable object that constructs a test suite from a list of tests. No methods on the resulting object are needed. The default value is the `TestSuite` class.

    This affects all the `loadTestsFrom*` methods.

  testNamePatterns

    List of Unix shell-style wildcard test name patterns that test methods have to match to be included in test suites (see `-k` option).

    If this attribute is not `None` (the default), all test methods to be included in test suites must match one of the patterns in this list. Note that matches are always performed using `fnmatch.fnmatchcase()`, so unlike patterns passed to the `-k` option, simple substring patterns will have to be converted using `*` wildcards.

    This affects all the `loadTestsFrom*` methods.

    Adicionado na versão 3.7.

class unittest.TestResult

  This class is used to compile information about which tests have succeeded and which have failed.

  A `TestResult` object stores the results of a set of tests. The `TestCase` and `TestSuite` classes ensure that results are properly recorded; test authors do not need to worry about recording the outcome of tests.

  Testing frameworks built on top of `unittest` may want access to the `TestResult` object generated by running a set of tests for reporting purposes; a `TestResult` instance is returned by the `TestRunner.run()` method for this purpose.

  `TestResult` instances have the following attributes that will be of interest when inspecting the results of running a set of tests:

  errors

    A list containing 2-tuples of `TestCase` instances and strings holding formatted tracebacks. Each tuple represents a test which raised an unexpected exception.

  failures

    A list containing 2-tuples of `TestCase` instances and strings holding formatted tracebacks. Each tuple represents a test where a failure was explicitly signalled using the assert* methods.

  skipped

    A list containing 2-tuples of `TestCase` instances and strings holding the reason for skipping the test.

    Adicionado na versão 3.1.

  expectedFailures

    A list containing 2-tuples of `TestCase` instances and strings holding formatted tracebacks. Each tuple represents an expected failure or error of the test case.

  unexpectedSuccesses

    A list containing `TestCase` instances that were marked as expected failures, but succeeded.

  collectedDurations

    A list containing 2-tuples of test case names and floats representing the elapsed time of each test which was run.

    Adicionado na versão 3.12.

  shouldStop

    Set to `True` when the execution of tests should stop by `stop()`.

  testsRun

    The total number of tests run so far.

  buffer

    If set to true, `sys.stdout` and `sys.stderr` will be buffered in between `startTest()` and `stopTest()` being called. Collected output will only be echoed onto the real `sys.stdout` and `sys.stderr` if the test fails or errors. Any output is also attached to the failure / error message.

    Adicionado na versão 3.2.

  failfast

    Se definido como true (verdadeiro) `stop()` será chamado na primeira falha ou erro, interrompendo a execução do teste.

    Adicionado na versão 3.2.

  tb_locals

    If set to true then local variables will be shown in tracebacks.

    Adicionado na versão 3.5.

  wasSuccessful()

    Return `True` if all tests run so far have passed, otherwise returns `False`.

    Alterado na versão 3.4: Returns `False` if there were any `unexpectedSuccesses` from tests marked with the `expectedFailure()` decorator.

  stop()

    This method can be called to signal that the set of tests being run should be aborted by setting the `shouldStop` attribute to `True`. `TestRunner` objects should respect this flag and return without running any additional tests.

    For example, this feature is used by the `TextTestRunner` class to stop the test framework when the user signals an interrupt from the keyboard. Interactive tools which provide `TestRunner` implementations can use this in a similar manner.

  The following methods of the `TestResult` class are used to maintain the internal data structures, and may be extended in subclasses to support additional reporting requirements. This is particularly useful in building tools which support interactive reporting while tests are being run.

  startTest(test)

    Called when the test case test is about to be run.

  stopTest(test)

    Called after the test case test has been executed, regardless of the outcome.

  startTestRun()

    Called once before any tests are executed.

    Adicionado na versão 3.1.

  stopTestRun()

    Called once after all tests are executed.

    Adicionado na versão 3.1.

  addError(test, err)

    Called when the test case test raises an unexpected exception. err is a tuple of the form returned by `sys.exc_info()`: `(type, value, traceback)`.

    The default implementation appends a tuple `(test, formatted_err)` to the instance’s `errors` attribute, where formatted_err is a formatted traceback derived from err.

  addFailure(test, err)

    Called when the test case test signals a failure. err is a tuple of the form returned by `sys.exc_info()`: `(type, value, traceback)`.

    The default implementation appends a tuple `(test, formatted_err)` to the instance’s `failures` attribute, where formatted_err is a formatted traceback derived from err.

  addSuccess(test)

    Called when the test case test succeeds.

    The default implementation does nothing.

  addSkip(test, reason)

    Called when the test case test is skipped. reason is the reason the test gave for skipping.

    The default implementation appends a tuple `(test, reason)` to the instance’s `skipped` attribute.

  addExpectedFailure(test, err)

    Called when the test case test fails or errors, but was marked with the `expectedFailure()` decorator.

    The default implementation appends a tuple `(test, formatted_err)` to the instance’s `expectedFailures` attribute, where formatted_err is a formatted traceback derived from err.

  addUnexpectedSuccess(test)

    Called when the test case test was marked with the `expectedFailure()` decorator, but succeeded.

    The default implementation appends the test to the instance’s `unexpectedSuccesses` attribute.

  addSubTest(test, subtest, outcome)

    Called when a subtest finishes. test is the test case corresponding to the test method. subtest is a custom `TestCase` instance describing the subtest.

    If outcome is `None`, the subtest succeeded. Otherwise, it failed with an exception where outcome is a tuple of the form returned by `sys.exc_info()`: `(type, value, traceback)`.

    The default implementation does nothing when the outcome is a success, and records subtest failures as normal failures.

    Adicionado na versão 3.4.

  addDuration(test, elapsed)

    Called when the test case finishes. elapsed is the time represented in seconds, and it includes the execution of cleanup functions.

    Adicionado na versão 3.12.

class unittest.TextTestResult(stream, descriptions, verbosity, *, durations=None)

  A concrete implementation of `TestResult` used by the `TextTestRunner`. Subclasses should accept `**kwargs` to ensure compatibility as the interface changes.

  Adicionado na versão 3.2.

  Alterado na versão 3.12: Added the durations keyword parameter.

unittest.defaultTestLoader

  Instance of the `TestLoader` class intended to be shared. If no customization of the `TestLoader` is needed, this instance can be used instead of repeatedly creating new instances.

class unittest.TextTestRunner(stream=None, descriptions=True, verbosity=1, failfast=False, buffer=False, resultclass=None, warnings=None, *, tb_locals=False, durations=None)

  A basic test runner implementation that outputs results to a stream. If stream is `None`, the default, `sys.stderr` is used as the output stream. This class has a few configurable parameters, but is essentially very simple. Graphical applications which run test suites should provide alternate implementations. Such implementations should accept `**kwargs` as the interface to construct runners changes when features are added to unittest.

  By default this runner shows `DeprecationWarning`, `PendingDeprecationWarning`, `ResourceWarning` and `ImportWarning` even if they are ignored by default. This behavior can be overridden using Python’s `-Wd` or `-Wa` options (see Warning control) and leaving warnings to `None`.

  Alterado na versão 3.2: Added the warnings parameter.

  Alterado na versão 3.2: The default stream is set to `sys.stderr` at instantiation time rather than import time.

  Alterado na versão 3.5: Added the tb_locals parameter.

  Alterado na versão 3.12: Added the durations parameter.

  _makeResult()

    This method returns the instance of `TestResult` used by `run()`. It is not intended to be called directly, but can be overridden in subclasses to provide a custom `TestResult`.

    `_makeResult()` instantiates the class or callable passed in the `TextTestRunner` constructor as the `resultclass` argument. It defaults to `TextTestResult` if no `resultclass` is provided. The result class is instantiated with the following arguments:

        stream, descriptions, verbosity

  run(test)

    This method is the main public interface to the `TextTestRunner`. This method takes a `TestSuite` or `TestCase` instance. A `TestResult` is created by calling `_makeResult()` and the test(s) are run and the results printed to stdout.

unittest.main(module='__main__', defaultTest=None, argv=None, testRunner=None, testLoader=unittest.defaultTestLoader, exit=True, verbosity=1, failfast=None, catchbreak=None, buffer=None, warnings=None)

  A command-line program that loads a set of tests from module and runs them; this is primarily for making test modules conveniently executable. The simplest use for this function is to include the following line at the end of a test script:

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

  You can run tests with more detailed information by passing in the verbosity argument:

      if __name__ == '__main__':
          unittest.main(verbosity=2)

  The defaultTest argument is either the name of a single test or an iterable of test names to run if no test names are specified via argv. If not specified or `None` and no test names are provided via argv, all tests found in module are run.

  O argumento argv pode ser uma lista de opções passada para o programa, com o primeiro elemento sendo o nome do programa. Se não for especificado ou for `None`, os valores de `sys.argv` são usados.

  The testRunner argument can either be a test runner class or an already created instance of it. By default `main` calls `sys.exit()` with an exit code indicating success (0) or failure (1) of the tests run. An exit code of 5 indicates that no tests were run or skipped.

  The testLoader argument has to be a `TestLoader` instance, and defaults to `defaultTestLoader`.

  `main` supports being used from the interactive interpreter by passing in the argument `exit=False`. This displays the result on standard output without calling `sys.exit()`:

      >>> from unittest import main
      >>> main(module='test_module', exit=False)

  The failfast, catchbreak and buffer parameters have the same effect as the same-name command-line options.

  The warnings argument specifies the warning filter that should be used while running the tests. If it’s not specified, it will remain `None` if a `-W` option is passed to python (see Warning control), otherwise it will be set to `'default'`.

  Calling `main` actually returns an instance of the `TestProgram` class. This stores the result of the tests run as the `result` attribute.

  Alterado na versão 3.1: The exit parameter was added.

  Alterado na versão 3.2: The verbosity, failfast, catchbreak, buffer and warnings parameters were added.

  Alterado na versão 3.4: The defaultTest parameter was changed to also accept an iterable of test names.

#### load_tests Protocol

Adicionado na versão 3.2.

Modules or packages can customize how tests are loaded from them during normal test runs or test discovery by implementing a function called `load_tests`.

If a test module defines `load_tests` it will be called by `TestLoader.loadTestsFromModule()` with the following arguments:

    load_tests(loader, standard_tests, pattern)

where pattern is passed straight through from `loadTestsFromModule`. It defaults to `None`.

It should return a `TestSuite`.

loader is the instance of `TestLoader` doing the loading. standard_tests are the tests that would be loaded by default from the module. It is common for test modules to only want to add or remove tests from the standard set of tests. The third argument is used when loading packages as part of test discovery.

A typical `load_tests` function that loads tests from a specific set of `TestCase` classes may look like:

    test_cases = (TestCase1, TestCase2, TestCase3)

    def load_tests(loader, tests, pattern):
        suite = TestSuite()
        for test_class in test_cases:
            tests = loader.loadTestsFromTestCase(test_class)
            suite.addTests(tests)
        return suite

If discovery is started in a directory containing a package, either from the command line or by calling `TestLoader.discover()`, then the package `__init__.py` will be checked for `load_tests`. If that function does not exist, discovery will recurse into the package as though it were just another directory. Otherwise, discovery of the package’s tests will be left up to `load_tests` which is called with the following arguments:

    load_tests(loader, standard_tests, pattern)

This should return a `TestSuite` representing all the tests from the package. (`standard_tests` will only contain tests collected from `__init__.py`.)

Because the pattern is passed into `load_tests` the package is free to continue (and potentially modify) test discovery. A ‘do nothing’ `load_tests` function for a test package would look like:

    def load_tests(loader, standard_tests, pattern):
        # top level directory cached on loader instance
        this_dir = os.path.dirname(__file__)
        package_tests = loader.discover(start_dir=this_dir, pattern=pattern)
        standard_tests.addTests(package_tests)
        return standard_tests

Alterado na versão 3.5: Discovery no longer checks package names for matching pattern due to the impossibility of package names matching the default pattern.

## Classes e Módulos de Definição de Contexto

Definições de contexto em um nível de classe e módulo são implementadas na classe `TestSuite`. Quando a suíte de testes encontrar um teste de uma nova classe, o método `tearDownClass()` da classe anterior (se houver alguma) é chamado logo antes da chamada do método `setUpClass()` da nova classe.

Similarly if a test is from a different module from the previous test then `tearDownModule` from the previous module is run, followed by `setUpModule` from the new module.

Após executar todos os testes, haverá a execução final do `tearDownClass` e do `tearDownModule`.

Note that shared fixtures do not play well with [potential] features like test parallelization and they break test isolation. They should be used with care.

The default ordering of tests created by the unittest test loaders is to group all tests from the same modules and classes together. This will lead to `setUpClass` / `setUpModule` (etc) being called exactly once per class and module. If you randomize the order, so that tests from different modules and classes are adjacent to each other, then these shared fixture functions may be called multiple times in a single test run.

Shared fixtures are not intended to work with suites with non-standard ordering. A `BaseTestSuite` still exists for frameworks that don’t want to support shared fixtures.

If there are any exceptions raised during one of the shared fixture functions the test is reported as an error. Because there is no corresponding test instance an `_ErrorHolder` object (that has the same interface as a `TestCase`) is created to represent the error. If you are just using the standard unittest test runner then this detail doesn’t matter, but if you are a framework author it may be relevant.

### setUpClass and tearDownClass

These must be implemented as class methods:

    import unittest

    class Test(unittest.TestCase):
        @classmethod
        def setUpClass(cls):
            cls._connection = createExpensiveConnectionObject()

        @classmethod
        def tearDownClass(cls):
            cls._connection.destroy()

If you want the `setUpClass` and `tearDownClass` on base classes called then you must call up to them yourself. The implementations in `TestCase` are empty.

If an exception is raised during a `setUpClass` then the tests in the class are not run and the `tearDownClass` is not run. Skipped classes will not have `setUpClass` or `tearDownClass` run. If the exception is a `SkipTest` exception then the class will be reported as having been skipped instead of as an error.

### setUpModule and tearDownModule

These should be implemented as functions:

    def setUpModule():
        createConnection()

    def tearDownModule():
        closeConnection()

If an exception is raised in a `setUpModule` then none of the tests in the module will be run and the `tearDownModule` will not be run. If the exception is a `SkipTest` exception then the module will be reported as having been skipped instead of as an error.

To add cleanup code that must be run even in the case of an exception, use `addModuleCleanup`:

unittest.addModuleCleanup(function, /, *args, **kwargs)

  Add a function to be called after `tearDownModule()` to cleanup resources used during the test class. Functions will be called in reverse order to the order they are added (LIFO). They are called with any arguments and keyword arguments passed into `addModuleCleanup()` when they are added.

  If `setUpModule()` fails, meaning that `tearDownModule()` is not called, then any cleanup functions added will still be called.

  Adicionado na versão 3.8.

classmethod unittest.enterModuleContext(cm)

  Enter the supplied context manager. If successful, also add its `__exit__()` method as a cleanup function by `addModuleCleanup()` and return the result of the `__enter__()` method.

  Adicionado na versão 3.11.

unittest.doModuleCleanups()

  This function is called unconditionally after `tearDownModule()`, or after `setUpModule()` if `setUpModule()` raises an exception.

  It is responsible for calling all the cleanup functions added by `addModuleCleanup()`. If you need cleanup functions to be called prior to `tearDownModule()` then you can call `doModuleCleanups()` yourself.

  `doModuleCleanups()` pops methods off the stack of cleanup functions one at a time, so it can be called at any time.

  Adicionado na versão 3.8.

## Tratamento de sinal

Adicionado na versão 3.2.

The `-c/--catch` command-line option to unittest, along with the `catchbreak` parameter to `unittest.main()`, provide more friendly handling of control-C during a test run. With catch break behavior enabled control-C will allow the currently running test to complete, and the test run will then end and report all the results so far. A second control-c will raise a `KeyboardInterrupt` in the usual way.

The control-c handling signal handler attempts to remain compatible with code or tests that install their own `signal.SIGINT` handler. If the `unittest` handler is called but isn’t the installed `signal.SIGINT` handler, i.e. it has been replaced by the system under test and delegated to, then it calls the default handler. This will normally be the expected behavior by code that replaces an installed handler and delegates to it. For individual tests that need `unittest` control-c handling disabled the `removeHandler()` decorator can be used.

There are a few utility functions for framework authors to enable control-c handling functionality within test frameworks.

unittest.installHandler()

  Install the control-c handler. When a `signal.SIGINT` is received (usually in response to the user pressing control-c) all registered results have `stop()` called.

unittest.registerResult(result)

  Register a `TestResult` object for control-c handling. Registering a result stores a weak reference to it, so it doesn’t prevent the result from being garbage collected.

  Registering a `TestResult` object has no side-effects if control-c handling is not enabled, so test frameworks can unconditionally register all results they create independently of whether or not handling is enabled.

unittest.removeResult(result)

  Remove um resultado registrado. Dado que um resultado for removido, então `stop()` não será mais chamado no objeto resultado em resposta a um Ctrl+C

unittest.removeHandler(function=None)

  When called without arguments this function removes the control-c handler if it has been installed. This function can also be used as a test decorator to temporarily remove the handler while the test is being executed:

      @unittest.removeHandler
      def test_signal_handling(self):
          ...