在测试过程中,为了更好地展开单元测试,mock一些数据跟对象在所难免,下面讲一下python的mock的简单用法。

关于python mock,网上有很多资料,这里不会讲的特别深,但一定会是实用为主,看完后,至少可以让你知道mock是怎样用的。

1.mock对象方法中的返回数据:

我们经常会需要这样的场景,a系统跟b系统联调,b系统开发人员进度较慢,有些a需要调用b系统api的返回数据没办法拿到,这时候,不改变原来的代码,但联调需要保证a系统这边功能完全ok

的场景就可以用到mock这个模块了。

在这里,我们假设b系统完成时是以下这个样子

system_b.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import requests def send_request(url):
r = requests.get(url)
return json.loads(r.text) def visit_ustack():
return send_request('http://api.kanzhihu.com/getposts') if __name__ == '__main__':
content = visit_ustack()
print content

我们通过调用visit_ustack()这个入口,可以得到http://api.kanzhihu.com/getposts这个接口返回的json数据。理想测试情况下,a系统这边的测试代码是这样的

system_a.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import system_b def system_b_test():
if system_b.visit_ustack()['count'] == 10:
print "system b正常,测试通过"
else:
print "system b异常,测试失败" system_b_test()

结果显而易见是这样的

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python /Users/lsf/PycharmProjects/py_pattern/test.py
system b正常,测试通过 Process finished with exit code 0

但现在糟糕的是,系统 b的主体函数send_request还没开发,我们没办法获取json格式的数据,当然,现实中可以通过很多其他的办法来解决,但为了最大程度仿真b系统,现在可以通过mock来完成这项工作。

现实中功能未完成的a系统

system_a.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- def send_request(url):
pass def visit_ustack():
return send_request('http://api.kanzhihu.com/getposts') if __name__ == '__main__':
content = visit_ustack()
print content

system_b.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import mock
import system_b def system_b_test():
mock_result = {u'count': 1000, u'publishtime': u'1470798000', u'date': u'2016-08-10', u'id': u'2375'}], u'error': u''}
system_b.send_request = mock.Mock(return_value=mock_result)
if system_b.visit_ustack()['count'] == 1000:
print "system b正常,测试通过"
else:
print "system b异常,测试失败" system_b_test()

结果是

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pycharm/utrunner.py /Users/lsf/PycharmProjects/py_pattern/test.py true
Testing started at 15:24 ...
system b正常,测试通过 Process finished with exit code 0
Empty test suite.

在这里,我们通过直接mock一个json数据,来达到b系统返回数据的目的,甚至我们调用的依然是b系统的接口,区别已用红色字体标出,这个就是mock的操作了。

(1)mock_result:准备需要的mock数据

(2)用mock.Mock(return_value=mock_result)将mock对象设置给系统b对应的返回方法中

值得注意的是,mock.Mock(return_value=mock_result)是一个对象,但为什么system_b.send_request = mock.Mock(return_value=mock_result)返回的是数据而不是对象的其他属性跟方法呢,在这里,是因为mock对象中有一个side_effect属性,如果这个属性为None,就会将return_value设置的值返回。

2.mock对象中的方法:mock.patch跟mock.patch.object

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import mock class By(object): def add(self, a, b):
return a + b + self.multiply(a,b) def multiply(self, a, b):
pass b = By() class MockDemo(object):
def __init__(self):
self.b = b @mock.patch.object(b,'multiply')
def test_add(self,mock_multiply):
a = 3
b = 5
mock_multiply.return_value = 15
if self.b.add(a,b) == 23:
print "mock成功"
else:
print "mock失败" if __name__ == '__main__':
MockDemo().test_add()

如果mock的是一个函数,则可以用@mock.patch(target='module.func')来实现。

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