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Python中的Mock
2023-11-12 13:39:00
1.前言
微服务架构下,由于各类服务开发进度的不一致,导致联调工作经常会存在不确定性,进而导致项目延期
在实际工作中,为了保证项目进度,我们经常需要针对部分未完成模块及不稳定模块采用Mock方式,以验证已开发完的模块
本篇文章将介绍Python实现Mock的几种常见方式
2.Mock介绍
Mock测试:在测试验证过程中,对于那些尚未完成或不稳定的对象,用一个虚拟对象来替代,以便测试的测试方法
因此,这个虚拟的对象是Mock对象,Mock对象是真实对象在调试期间的代替品
它的优势包含:
·前、后端并行开发
·模拟无法访问的资源
·隔离系统,避免脏数据干扰测试结果
3.1mock
在Python3.3之前使用mock,需要先安装依赖
#安装mock依赖
pip3installmock
项目地址:
https://github.com/testing-cabal/mock
假设Product类中有2个方法
·get_product_status_by_id
·buy_product
其中,get_product_status_by_id方法还没有实现;buy_product方法依赖于get_product_status_by_id方法的返回值。
#product_impl.py
classProduct(object):
def__init__(self):
pass
defget_product_status_by_id(self,product_id):
"""
通过商品id获取产品信息(Mock)
:return:
"""
#待实现查询数据库的业务逻辑
pass
defbuy_product(self,product_id):
"""
购买产品(真实逻辑)
:return:
"""
#产品信息
#{"id":1,"name":"苹果","num":23}
product=self.get_product_status_by_id(product_id)
ifproduct.get("num")>=1:
result={"status":0,"msg":"购买成功!"}
else:
result={"status":1,"msg":"购买失败,库存不足!"}
returnresult
Mock的步骤如下:
·导入使用mock中的patch方法
·作为测试方法的装饰器,对get_product_status_by_id方法进行Mock,方法参数为Mock对象
·测试方法中,对该Mock对象设置一个返回值
·调用并断言
frommockimportpatch
frommock_.product_implimportProduct
@patch('mock_.product_impl.Product.get_product_status_by_id')
deftest_succuse(mock_get_product_status_by_id):
#Mock方法,指定一个返回值
mock_get_product_status_by_id.return_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}
product=Product()
assertproduct.buy_product(1).get("status")==0
需要注意的是,Mock此方法的时候,必须制定该方法的完整路径
使用@patch.object同样能完成Mock,不同的是,@patch.object包含2个参数
第一个参数为该方法所在的类;第二个参数为方法名
frommockimportpatch
frommock_.product_implimportProduct
#Mock一个方法
#@patch.object:对象、方法名
@patch.object(Product,'get_product_status_by_id')
deftest_succuse(mock_get_product_status_by_id):
#Mock方法,指定一个返回值
mock_get_product_status_by_id.return_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}
product=Product()
assertproduct.buy_product(1).get("status")==0
3.2unittest.mock
Python3.3之后,mock作为标准库,已经内置到unittest中了
还是以3.1的场景为例,使用unittest编写一个测试用例
Mock步骤如下:
·导入unittest框架中的mock文件
·实例化Product对象
·mock.Mock(return_value=*)方法
·对get_product_status_by_id方法进行Mock
·调用并断言
importunittest
fromunittestimportmock
fromunittest_mock.product_implimportProduct
classTestProduct(unittest.TestCase):
deftest_success(self):
#成功结果
mock_success_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}
product=Product()
product.get_product_status_by_id=mock.Mock(return_value=mock_success_value)
#调用实际函数
assertproduct.buy_product(1).get("status")==0
if__name__=="__main__":
unittest.main()
3.3pytest.mock
相比unittest,pytest由于强大的插件支持,用户群体可能更大!
如果项目本身使用的框架是pytest,则Mock更建议使用pytest-mock这个插件
#pytest依赖
pip3installpytest
Mock步骤如下:
·使用pytest编写测试方法,参数为mocker
·实例化Product对象
·使用mocker.patch()方法对get_product_status_by_id方法进行Mock,并设置返回值
·调用并断言
importpytest
frompytest_mock_.product_implimportProduct
deftest_buy_product_success(mocker):
"""
购买成功Mock
:parammocker:
:return:
"""
#实例化一个产品对象
product=Product()
#对Product中的方法的返回值进行Mock
mock_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}
#Mock方法
#注意:需要指定方法的完整路径
#mocker.patch的第一个参数必须是模拟对象的具体路径,第二个参数用来指定返回值
product.get_product_status_by_id=mocker.patch("product_impl.Product.get_product_status_by_id",
return_value=mock_value)
#调用购买产品的方法
result=product.buy_product(1)
assertresult.get("status")==0
需要注意的是,mocker.patch方法第一个参数必须是Mock对象的完整路径
4.最后
文中对Python中常见的Mock方案进行了讲解,实际应用中,建议根据项目实际情况进行选型
以上内容为大家介绍了Python中的Mock,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注我们http://www.mobiletrain.org/
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