一、为什么须要mock

        在写unittest的时候,假设系统中有非常多外部依赖,我们不须要也不希望把全部的部件都执行一遍。比方,要验证分享到微博的功能,假设每次測试的时候都要真实地把接口调用一遍,不仅效率低,制造非常多垃圾数据,还可能由于外部因素导致unittest失败。

对于有些耗时更久,或者无法简单创建測试环境的系统。真实的測试就显得更不必要。

我们仅仅须要知道代码依照预期运行,并调用了相关的外部接口。还是拿分享到微博这个功能做样例,分享部分的伪代码可能是这种:

def share():
"""Share system generated message to weibo."""
msg = generate_msg()
weibo = get_weibo_client(user_id)
weibo.upload(msg)

假设有一种方法,測试上面代码的时候可以执行全部的代码。可是并不实际执行weibo.upload(msg),并且还能知道每一个函数被调用了几次。每次被调用的參数,那我们測试用例就方便多了。

python中mock就是在測试的时候用来模拟外部服务的。一般以下的场景会使用到mock:

            a.数据库操作:没有必要每一次都去读写数据库

            b.HTTP 请求:网络操作非常耗时,測试的时候还要依赖外部的服务

            c.外部命令:运行系统命令,比方文件操作,进程操作等等。



二、mock的基本原理

上面也提到过。mock是替换代码中外部的服务。由于python是动态语言,一切都是对象,所以在运行之前把实例、方法、函数和变量替换掉。比方:

>>> import os

>>> def myremove(filename):
>>> return filename >>> os.remove = myremove
<function __main__.myremove> >>> print os.remove('test-file')
test-file

上面的样例是最简单的说明,假设把myremove改动成Mock类。然后这个类里面在调用的时候(复写 __call__)可以依据传进来的參数决定它的行为。还能记录每一次调用,你就大致了解 Mock 做了什么。



三、mock的使用

(1)怎么 mock 一个函数?

from mock import Mock

myMethod = Mock()
myMethod.return_value = 3
myMethod(1, 'a', foo='bar') myMethod.assert_called_with(1, 'a', foo='bar') # True
myMethod()
myMethod.call_count # 2

想要mock出一个函数。直接使用mock.Mock()实例。你能够在初始化的时候设定返回值myMethod = Mock(return_value=3)。也能够通过myMethod.return_value的属性来设置。

        除了return_value,你还能够mock side_effect,side_effect是一个函数或者异常。在mock的对象被调用的时候会被用相同的參数调用。

myMethod = Mock(side_effect=KeyError('whatever'))
myMethod() Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'whatever'

上面的样例就是模拟一个异常,假设side_effect是函数的话,这个函数就会被调用,能够用来动态地生成返回值。

以下的样例mock一个能够返回输入字符串长度的函数。

def side_effect(str):
return len(str) myMethod = Mock(side_effect=side_effect)
myMethod('sd') # 2

在unittest的时候。mock还提供了以下几种assert语句:

assert_any_call

assert_called_once_with

assert_called_with

assert_has_calls

(2)怎么 mock 一个类的方法?

要想mock一个类中的某个方法,能够使用mock提供的patch方法:

import mock
import Module1 @mock.patch.object(Module1.Class1, 'some_method')
def test(mock_method):
mock_method.return_value = 3
mock_method.side_effect = some_side_effect
m = Module1.Class1()
m.some_method(*args, **kwargs) assert m.some_method is mock_method
m.some_method.assert_called_with(*args, **kwargs)

(3)怎么 mock 一个类?

有时候须要模拟一个函数或者类的行为。包含它全部的属性和方法,假设手动去一个个加入,实在低效并且easy出错。mock提供了autospec的功能。依据提供的模板类生成一个mock实例。

以下是mock一个函数的样例。

import mock

def myFunc(a, b, c):
pass >>> mock_func = mock.create_autospec(myFunc, return_value=3)
>>> mock_func(1,2,3)
>>> mock_func.assert_called_with(1,2,3) >>> mock_func('a string') Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <lambda>() takes exactly 3 arguments (1 given)

mock 一个类和这个同样:

>>> mock_class = mock.create_autospec(myClass)

(4)平时的使用方法

这里用返回值等于3,来模拟requests.post网络交互的返回值。省去了真实的网络交互。当然。也能够用一个方法返回值来代替3这个返回值。

import json
import mock
from django.test import TestCase class ApiTest(TestCase): @mock.patch('apps.agent.requests.post')
def test(self, mock_method):
mock_method.return_value = 3
mock_method.side_effect = some_side_effect
res = self.client.post('/url/to/post')
r = json.loads(res.content)
self.assertEqual(0, r['retval'])

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