deep-risk/backend/tests

风险检测系统单元测试

本目录包含风险检测系统的所有单元测试。

测试结构

tests/
├── conftest.py                              # pytest配置和共享fixtures
├── services/
│   └── risk_detection/
│       └── engine/                          # 风险检测引擎测试
│           ├── test_dependency_resolver.py  # 依赖解析器测试
│           ├── test_execution_plan.py       # 执行计划器测试
│           ├── test_result_processor.py     # 结果处理器测试
│           └── test_rule_engine.py          # 规则引擎测试
└── README.md                                # 本文件

测试范围

1. 依赖解析器测试 (test_dependency_resolver.py)

• DependencyNode：依赖节点的基本功能
• DependencyGraph：依赖图构建、循环检测、层级计算
• DependencyResolver：依赖分析、验证、执行顺序生成

2. 执行计划器测试 (test_execution_plan.py)

• ExecutionNode：执行节点转换
• ExecutionStage：执行阶段管理
• ExecutionPlan：执行计划构建
• ExecutionPlanner：计划生成（串行/并行/混合模式）
• ExecutionPlanBuilder：手动计划构建

3. 结果处理器测试 (test_result_processor.py)

• DetectionResult：检测结果管理
• RiskEvidence：风险证据管理
• ResultAggregator：结果聚合
• RiskScoreCalculator：风险评分计算
• EvidenceBuilder：证据链构建
• SuggestionGenerator：整改建议生成
• ResultProcessor：结果处理流程

4. 规则引擎测试 (test_rule_engine.py)

• AlgorithmRegistry：算法注册表
• RuleEngine：规则引擎核心功能
• 全局规则引擎实例管理

运行测试

运行所有测试

# 在项目根目录执行
cd backend
python -m pytest tests/ -v

运行特定模块测试

# 运行依赖解析器测试
python -m pytest tests/services/risk_detection/engine/test_dependency_resolver.py -v

# 运行执行计划器测试
python -m pytest tests/services/risk_detection/engine/test_execution_plan.py -v

# 运行结果处理器测试
python -m pytest tests/services/risk_detection/engine/test_result_processor.py -v

# 运行规则引擎测试
python -m pytest tests/services/risk_detection/engine/test_rule_engine.py -v

运行特定测试用例

# 运行特定测试类
python -m pytest tests/services/risk_detection/engine/test_dependency_resolver.py::TestDependencyGraph -v

# 运行特定测试方法
python -m pytest tests/services/risk_detection/engine/test_dependency_resolver.py::TestDependencyGraph::test_has_cycle_with_cycle -v

生成覆盖率报告

# 安装coverage
pip install coverage

# 运行测试并生成覆盖率报告
coverage run -m pytest tests/

# 查看覆盖率报告
coverage report

# 生成HTML覆盖率报告
coverage html

测试数据

测试使用了以下模拟数据：

• 模拟数据库会话 (mock_db_session)
• 模拟检测规则列表 (sample_detection_rules)
• 模拟检测结果 (mock_detection_results)
• 模拟实体信息 (sample_entity_info)
• 模拟充值数据 (sample_recharge_data)
• 模拟申报数据 (sample_declaration_data)
• 模拟合同数据 (sample_contract_data)
• 模拟风险阈值 (sample_risk_thresholds)

测试工具和库

测试使用的主要工具：

• pytest：测试框架
• pytest-asyncio：异步测试支持
• unittest.mock：模拟对象和函数
• coverage：代码覆盖率测试

测试原则

1. 独立性：每个测试用例独立运行，不依赖其他测试
2. 可重复性：测试结果稳定，多次运行结果一致
3. 可读性：测试代码清晰，注释完整
4. 覆盖率：核心逻辑覆盖率≥80%
5. 边界测试：包含正常、异常、边界值测试

注意事项

1. 测试使用模拟对象，不依赖真实数据库
2. 异步测试使用pytest.mark.asyncio标记
3. 所有测试用例都有断言验证结果
4. 测试文件名规范：test_<模块名>.py
5. 测试类名规范：Test<组件名>
6. 测试方法名规范：test_<功能描述>

添加新测试

添加新测试时，请遵循以下步骤：

1. 在相应模块的测试文件中添加测试类
2. 使用conftest.py中提供的fixtures
3. 添加适当的模拟数据和断言
4. 运行测试确保通过
5. 检查代码覆盖率

示例：

class TestNewComponent:
    def test_new_functionality(self):
        """测试新功能"""
        # 准备测试数据
        # 执行测试
        # 断言结果
        assert True