python Mock使用

一、什么是mock?

• mock翻译过来有模拟的意思。主要功能是使用mock对象替代掉指定的python对象，以达到模拟对象的行为的目的。
• 在python里面mock是辅助单元测试的一个模块，在2.x版本里面属于单独的模块，在python3以后已经集成到了unittest模块当中。

二、使用场景

• 解决依赖：当测试某个接口或者功能模块时，如果被测接口所依赖的其他接口并没有开发完成，这个时候我们就可以使用mock来模拟依赖接口的返回，进行提前测试。
• 模拟复杂业务接口：如果测试的某个功能，涉及其他系统，而其他系统测试数据构造相对复杂，该系统并不在本次迭代范围以内。此时可以使用mock来模拟这个复杂系统来降低测试成本提高测试效率。
• 外部接口联调：当测试过程中需要与第三方公司联调，但是测试环境并没有打通的时候，此时可以根据第三方公司的接口文档来mock各种场景，提前进行我方系统的测试。

三、简单使用

• 导入模块

from unittest import mock

• 使用mock模拟函数返回

  from unittest import mock
  def test01():
  """
  test01函数并未实现，通过mock来模拟该函数的返回
  :return:
  """
  pass
  test01 = mock.Mock(return_value=100) 创建Mock对象, 作为Test01的实例方法
  print(test01()) 当调用test01方法时, 会返回定义Mock对象时指定的return_value值
  输出：100
  

• 跟据不同传参返回不同的值

  from unittest import mock
  def test01():
  """
  根据传参模拟不同返回值
  :return:
  """
  pass
  def test02(data):
  mock_data={
  "demo01":"支付中",
  "demo02":"支付成功",
  "demo03":"支付失败"
  }
  return mock_data[data]
  test01 = mock.Mock(side_effect=test02)
  print(test01("demo02"))
  输出：支付成功
  

• 函数传参个数检查

  from unittest import mock
  def test01(x,y,z):
  pass
  传参符合规范返回success,否则报错
  test01=mock.create_autospec(test01,return_value="success")
  print(test01(1,2,3))
  输出：success
  

• @path.object()装饰器使用

  新建mymock.py
  def test01():
  print("啥也不干")
  新建demo01.py文件
  from unittest.mock import patch
  import mymock
  @patch.object(target=mymock,attribute="test01")
  def test02(mock_fun):
  """
  函数内调用模拟方法并返回模拟值
  demo01:类名称/模块名称
  "test01":被模拟的方法
  mock_fun:接收被模拟的函数
  """
  mock_fun.return_value={'status_code':'200'} 为mock对象设置返回值
  result = mymock.test01() 调用函数就相当于调用mock对象
  print(result)
  test02()
  输出：{'status_code':'200'}
  

• 总结

  • mock还有很多自带方法，而且功能非常强大，但是对于我们测试工程师而言，掌握这几个mock方法，平时工作中就足够了。本篇文章仅介绍mock的常用方法，其他方法感兴趣的同学可以去看官方文档。
  • 官方文档地址：https://docs.python.org/3/library/unittest.mock.html

最后

以上就是迅速八宝粥为你收集整理的python Mock使用的全部内容，希望文章能够帮你解决python Mock使用所遇到的程序开发问题。

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