我是靠谱客的博主 沉默煎饼,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python mock_python mock基本使用,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

什么是mock?

mock在翻译过来有模拟的意思。这里要介绍的mock是辅助单元测试的一个模块。它允许您用模拟对象替换您的系统的部分,并对它们已使用的方式进行断言。

在Python2.x中mock是一个单独模块,需要单独安装。

> pip install -U mock

在Python3.x中,mock已经被集成到了unittest单元测试框架中,所以,可以直接使用。

可能你和我初次接触这个概念的时候会有这样的疑问:把要测的东西都模拟掉了还测试什么呢?

但在,实际生产中的项目是非常复杂的,对其进行单元测试的时候,会遇到以下问题:

接口的依赖

外部接口调用

测试环境非常复杂

单元测试应该只针对当前单元进行测试,所有的内部或外部的依赖应该是稳定的,已经在别处进行测试过的.使用mock 就可以对外部依赖组件实现进行模拟并且替换掉,从而使得单元测试将焦点只放在当前的单元功能。

简单的例子

我们先从最简单例子开始。

modular.py

#modular.py

classCount():defadd(self):pass

这里要实现一个Count计算类,add()方法要实现两数相加。但,这个功能我还没有完成。这时就可以借助mock对其进行测试。

mock_demo01.py

from unittest importmockimportunittestfrom modular importCount#test Count class

classTestCount(unittest.TestCase):deftest_add(self):

count=Count()

count.add= mock.Mock(return_value=13)

result= count.add(8,5)

self.assertEqual(result,13)if __name__ == '__main__':

unittest.main()

count = Count()

首先,调用被测试类Count()。

count.add = mock.Mock(return_value=7)

通过Mock类模拟被调用的方法add()方法,return_value定义add()方法的返回值。

result = count.add(2,5)

接下来,相当于在正常的调用add()方法,传两个参数2和5,然后会得到相加的结果7。然后,7的结果是我们在上一步就预先设定好的。

self.assertEqual(result,7)

最后,通过assertEqual()方法断言,返回的结果是否是预期的结果7。

运行测试结果:

>python3 mock_demo01.py

.----------------------------------------------------------------------Ran1 test in0.000s

OK

这样一个用例就在mock的帮助下编写完成,并且测试通过了。

完成功能测试

再接下来完成module.py文件中add()方法。

#module.py

classCount():defadd(self, a, b):return a + b

然后,修改测试用例:

from unittest importmockimportunittestfrom module importCountclassMockDemo(unittest.TestCase):deftest_add(self):

count=Count()

count.add= mock.Mock(return_value=13, side_effect=count.add)

result= count.add(8, 8)print(result)

count.add.assert_called_with(8, 8)

self.assertEqual(result,16)if __name__ == '__main__':

unittest.main()

count.add = mock.Mock(return_value=13, side_effect=count.add)

side_effect参数和return_value是相反的。它给mock分配了可替换的结果,覆盖了return_value。简单的说,一个模拟工厂调用将返回side_effect值,而不是return_value。

所以,设置side_effect参数为Count类add()方法,那么return_value的作用失效。

result = count.add(8, 8)

print(result)

这次将会真正的调用add()方法,得到的返回值为16(8+8)。通过print打印结果。

assert_called_with(8,8)

检查mock方法是否获得了正确的参数。

解决测试依赖

前面的例子,只为了让大家对mock有个初步的印象。再接来,我们看看如何mock方法的依赖。

例如,我们要测试A模块,然后A模块依赖于B模块的调用。但是,由于B模块的改变,导致了A模块返回结果的改变,从而使A模块的测试用例失败。其实,对于A模块,以及A模块的用例来说,并没有变化,不应该失败才对。

这个时候就是mock发挥作用的时候了。通过mock模拟掉影响A模块的部分(B模块)。至于mock掉的部分(B模块)应该由其它用例来测试。

#function.py

defadd_and_multiply(x, y):

addition= x +y

multiple=multiply(x, y)return(addition, multiple)defmultiply(x, y):return x * y

然后,针对 add_and_multiply()函数编写测试用例。func_test.py

importunittestimportfunctionclassMyTestCase(unittest.TestCase):deftest_add_and_multiply(self):

x= 3y= 5addition, multiple=function.add_and_multiply(x, y)

self.assertEqual(8, addition)

self.assertEqual(15, multiple)if __name__ == "__main__":

unittest.main()

运行结果:

>python3 func_test.py

.----------------------------------------------------------------------Ran1 test in0.000s

OK

目前运行一切正确常,然而,add_and_multiply()函数依赖了multiply()函数的返回值。如果这个时候修改multiply()函数的代码。

……defmultiply(x, y):return x * y + 3

这个时候,multiply()函数返回的结果变成了x*y加3。

再次运行测试:

>python3 func_test.py

F======================================================================FAIL: test_add_and_multiply (__main__.MyTestCase)----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):

File"fun_test.py", line 19, intest_add_and_multiply

self.assertEqual(15, multiple)

AssertionError:15 != 18

----------------------------------------------------------------------Ran1 test in0.000s

FAILED (failures=1)

测试用例运行失败了,然而,add_and_multiply()函数以及它的测试用例并没有做任何修改,罪魁祸首是multiply()函数引起的,我们应该把multiply()函数mock掉。

importunittestfrom unittest.mock importpatchimportfunctionclassMyTestCase(unittest.TestCase):

@patch("function.multiply")deftest_add_and_multiply2(self, mock_multiply):

x= 3y= 5mock_multiply.return_value= 15addition, multiple=function.add_and_multiply(x, y)

mock_multiply.assert_called_once_with(3, 5)

self.assertEqual(8, addition)

self.assertEqual(15, multiple)if __name__ == "__main__":

unittest.main()

@patch("function.multiply")

patch()装饰/上下文管理器可以很容易地模拟类或对象在模块测试。在测试过程中,您指定的对象将被替换为一个模拟(或其他对象),并在测试结束时还原。

这里模拟function.py文件中multiply()函数。

def test_add_and_multiply2(self, mock_multiply):

在定义测试用例中,将mock的multiply()函数(对象)重命名为mock_multiply对象。

mock_multiply.return_value = 15

设定mock_multiply对象的返回值为固定的15。

ock_multiply.assert_called_once_with(3, 5)

检查ock_multiply方法的参数是否正确。

再次,运行测试用例,通过!

---------------------------------------------------

参考:

最后

以上就是沉默煎饼为你收集整理的python mock_python mock基本使用的全部内容,希望文章能够帮你解决python mock_python mock基本使用所遇到的程序开发问题。

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