封裝mock

1.patch裝飾器的概念

• patch裝飾器是mock第二種實現數據模擬的方式，patch()充當函數裝飾器，類裝飾器或上下文管理器，可用於處理測試範圍內的修補模塊和類級屬性；

2.patch裝飾器語法

• 語法：unittest.mock.patch（target，new = DEFAULT，spec = None，create = False，spec_set = None，autospec = None，new_callable = None，** kwarg ）；
• 參數target 爲'package.module.classname'格式的字符串，若是參數new被省略，那麼target 被MagicMock代替；
• 若是patch()用做裝飾器而且省略new，則建立的mock將做爲額外參數傳遞給裝飾函數，若是patch()用做上下文管理器，則上下文管理器返回建立的mock；
• New_Callable參數容許指定將被調用以建立新對象的其餘類或可調用對象，默認狀況下，使用magicMock。

3.patch裝飾器實現數據模擬

修改Test.py文件中的TestData類，在測試用例前加上一個@mock.patch()裝飾器

from unittest import mock
from unittest import TestCase
import unittest
import function1
class TestData(TestCase):

    # patch裝飾器
    @mock.patch('function1.data_parse')
    def test_print1(self, mock_data_parse):
        mock_data_parse.return_value = {"result": "success", "reason":"null"}
        statues = function1.data_show()
        print(statues)
        self.assertEqual(statues, "data parse success")

    @mock.patch('function1.data_parse')
    def test_print2(self, data_parse):
        data_parse.return_value = {"result": "fail", "reason": "Data Error"}
        statues = function1.data_show()
        self.assertEqual(statues, "data parse failed")

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

咱們這裏模擬的是函數中的數據，若是須要mock的數據是一個類中方法的數據，寫法也是同樣的，好比function1.py模塊中的代碼是：

class DataParse:
    def data_parse(self):
        pass
class DataShow:
    def data_show(self):
        ret = DataParse().data_parse()
        try:
            if ret.get('result') == "success":
                return "data parse success"
            elif ret.get('result') == "fail":
                print("data parse failed: {}".format(ret.get('reason')))
                return "data parse failed"
            else:
                return "Unknow Reason"
        except:
            return "Server Unknow Reason"

那Test.py文件中的代碼能夠這樣寫：

from unittest import mock
from unittest import TestCase
import unittest
from function1 import DataParse, DataShow
class TestData(TestCase):
    # patch裝飾器
    @mock.patch('function1.DataParse')
    def test_print1(self, mock_DataParse):
        # 先拿到類的mock實例
        dataParse = mock_DataParse.return_value
        # 在經過類的mock實例調用方法，對方法返回值進行mock
        dataParse.data_parse.return_value = {"result": "success", "reason":"null"}
        # 調用data_show
        statues = DataShow().data_show()
        print(statues)
        self.assertEqual(statues, "data parse success")
    @mock.patch('function1.DataParse')

    def test_print2(self, mock_DataParse):
        # 先拿到類的mock實例
        dataParse = mock_DataParse.return_value
        # 在經過類的mock實例調用方法，對方法返回值進行mock
        dataParse.data_parse.return_value = {"result": "fail", "reason": "Data Error"}
        # 調用data_show
        statues = DataShow().data_show()
        print(statues)
        self.assertEqual(statues, "data parse failed")

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


=========輸出=============
data parse success
data parse failed: Data Error
data parse failed

步驟

• 首先使用@mock.patch()裝飾器來裝飾你要使用的測試用例，@mock.patch()中須要帶一個參數，指定須要mock的函數或者類，和這個類所在的包和模塊，例如：@mock.patch(''function1.data_parse'')，表示給一個在function1模塊中的data_parse函數mock數據；
• 而後在測試用例中接受一個參數，這個參數是mock哪一個函數，就在函數名前加一個mock，例如給data_parse函數mock數據，這個參數名就是mock_data_parse；
• 有了這個參數以後就能夠給mock的函數的return_value賦值了。最後就能夠進行斷言，運行測試了；

參考：https://www.9xkd.com/user/plan-view.html?id=1585826642